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APRIL-MedSeg: 一个拥抱现代范式的模块化医学图像分割工具箱
机构 * Zhejiang University, APRIL Lab（浙江大学APRIL实验室） ； Vanderbilt University（范德比尔特大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出YAML驱动的模块化框架APRIL-MedSeg，将分割网络分解为可复用组件，集成半监督、域适应、知识蒸馏、弱监督、文本引导分割及基础模型支持，通过注册配置系统实现灵活可复现的实验管理。
Comments 31 pages, 1 figure, and 8 tables
PointSplat: 通过以人为中心的预测实现紧凑的高斯泼溅
机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； ByteDance（字节跳动） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
AI总结 提出PointSplat，一种以人为中心的方法，直接从输入点集推断高斯原语，通过3D空间预测减少冗余，实现紧凑表示和高质量新视角渲染。
Comments Project Page: https://zju3dv.github.io/pointsplat
MemLearner: 学习查询上下文记忆用于视频世界模型
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技）
AI总结 提出基于学习的自适应上下文查询方法MemLearner，利用视频生成模型自身进行上下文记忆查询，解决视频世界模型在遮挡和动态场景下的场景一致性问题。
Comments ECCV 2026, Project Page: https://yujiwen.github.io/memlearner/
UniTac: 一种用于跨传感器触觉理解与生成的统一多模态模型
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； UNIX AI
AI总结 提出UniTac，首个统一多模态模型，通过双级表示编码传感器和物体属性，实现触觉理解与生成，在跨传感器任务上达到最优性能。
Comments This paper has been accepted by ECCV 2026
HyperVLP: 在双曲空间中增强层次化手术视频-语言预训练
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Strasbourg, CNRS, INSERM, ICube, UMR7357（斯特拉斯堡大学，CNRS，INSERM，ICube，UMR7357） ； IHU Strasbourg（斯特拉斯堡IHU） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
AI总结 提出双曲空间手术视频-语言预训练框架HyperVLP，通过保留层次结构、缓解结构假负例并强制父子语义一致性，提升零样本和少样本手术阶段识别性能。
MIRTH：面向视觉-语言-动作智能体的基于互信息推理的时间枢纽
机构 * College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University（立命馆大学信息科学与工程学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院）
AI总结 提出MIRTH框架，通过双尺度时间记忆枢纽、互信息优化的潜在推理令牌和并行动作解码，解决VLA模型的时间短视、推理鸿沟和推理低效问题，在LIBERO和真实机器人上达到SOTA并展现错误恢复能力。
Comments Accepted as main conference paper at ACL 2026
不要破坏血管：用于血管图像翻译的结构保持平均流
机构 * School of Biological Science and Medical Engineering, Southeast University（东南大学生物科学与医学工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程学系） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Suzhou Microclear Medical Instruments Co.（苏州微清医疗器械有限公司）
AI总结 提出结构保持平均流（SPMF）框架，通过拓扑不变传输和正交约束，在扩散模型中保持血管结构，并在NIRII-to-2PF和眼底数据集上达到最优性能。
超越反事实检验：基于实际因果的抽象论证反事实解释（扩展版）
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对抽象论证中的反事实解释问题，提出基于干预的反事实推理框架，通过编码论证接受条件为方程并定义干预算子，超越反事实检验，正确识别抢先和过度决定等结构中的原因。
Comments Accepted for publication at the International Conference on Computational Models of Argument (COMMA 2026)
Triospect：一种针对多样化攻击的鲁棒统计AI生成文本检测的三维框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Polytechnic University（上海第二工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出Triospect三维检测框架，通过分析文本的内容（核心思想）和表达（风格元素）来增强对17种攻击的鲁棒性，在Humanize-16K和RAID数据集上分别提升AUROC 22.3%和9.1%。
Comments TACL final version, 12 pages, 9 figures, and 9 tables
不可信AI代理的认证推测执行
机构 * School of Engineering, Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学大学工学院） ； College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, China（浙江大学控制科学与工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系）
AI总结 提出证书门控前缀接受（CGPA）方法，通过可信验证器、保形校准值边界和求解器延迟机制，实现安全、遗憾和速度的解耦，将不可信AI代理的违规率降至零。
Comments 15 pages, 2 figures, 24 tables. Includes a technical appendix (full proofs and all supplementary tables)
ALM2Vec: 利用大型音频语言模型学习通用音频检索的音频嵌入
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
AI总结 提出ALM2Vec框架，利用预训练大型音频语言模型学习统一嵌入空间，实现跨域、任务感知的音频检索，支持指令感知检索，在标准基准上表现优异。
Comments 7 pages, 3 figures
REDI-Match: 旋转等变蒸馏实现高效鲁棒密集匹配
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出REDI-Match框架，通过旋转等变蒸馏将视觉基础模型的语义知识注入轻量等变编码器，结合熵驱动空间对齐模块，在密集匹配中实现高效鲁棒的旋转不变性，在SatAst数据集上提升13.89%姿态精度且速度提升1.9倍。
小波策略：基于世界先验记忆的尺度域模仿学习
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University, DISCOVER Robotics（清华大学，DISCOVER机器人实验室） ； Hangzhou TaiWeave Robotics Co., Ltd.（杭州太 weave 机器人有限公司）
AI总结 本文提出小波策略，结合世界先验记忆与小波多尺度动作建模，通过编码静态背景图像中的持久物理场景结构，提升长周期机器人操作的效率与效果。
E-VLA：事件增强的视觉-语言-动作模型用于暗光和模糊场景
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Hunan University（湖南大学）
AI总结 E-VLA通过事件流中的运动和结构线索提升暗光和模糊场景下的操控鲁棒性，利用事件驱动感知增强视觉-语言-动作模型的性能。
Comments Accepted to ECCV 2026. Code and dataset will be available at https://github.com/JJayzee/E-VLA
LaMP: 以3D场景流作为潜在运动先验的视觉-语言-动作策略学习
机构 * Southeast University（东南大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 提出LaMP框架，通过门控融合将3D场景流作为潜在运动先验，对齐运动专家与动作专家，提升VLA策略在复杂空间交互中的鲁棒性，在LIBERO等基准上取得最高平均成功率。
Comments Accepted to ECCV2026
M3CoTBench：医学图像理解中多模态大语言模型的思维链基准测试
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Zhejiang Provincial People’s Hospital（浙江省人民医院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出M3CoTBench基准，通过多层级难度数据集和专用评估指标，系统评测多模态大语言模型在医学图像理解中的思维链推理正确性、效率、影响和一致性。
Comments 39 pages, 8 figures; accepted by ICLR 2026
基于安全盾牌强化学习的高速度视觉飞行在杂乱环境中
机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术研究所） ； Differential Robotics（微分机器人）
AI总结 提出一种结合模型安全机制的端到端强化学习框架，通过物理信息奖励和实时安全滤波器实现高速飞行与严格避障，在杂乱环境和森林中速度达7.5 m/s。
Comments Published in IEEE Robotics and Automation Letters
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, 2026
G2P：面向边界感知3D分割的高斯到点属性对齐
机构 * Kyungpook National University（庆北国立大学） ； Korea Electronics Technology Institute（韩国电子技术研究院） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出G2P方法，通过将3D高斯泼溅的属性（如不透明度和尺度）传递到点云，解决几何特征无法区分外观相似物体的问题，实现边界感知的3D分割。
Comments Accepted to ECCV 2026. Camera-ready version
FairJudge: 一种自适应、去偏且一致的LLM作为评判者
机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院）
AI总结 针对LLM评判系统在适应性、偏见和一致性上的局限，提出FairJudge，通过可学习正则化策略和课程式SFT-DPO-GRPO训练范式，实现自适应、去偏和一致评估。
双向过程奖励模型
机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Biomedical Basic Research Center of Jiangsu, Soochow University（苏州大学江苏省生物医学基础研究中心） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院）
AI总结 提出双向过程奖励模型（BiPRM），通过并行左右评估流和门控机制融合分数，仅增加0.3%参数和5%延迟，在推理质量上平均提升10.6%。
Comments ACL 2026
捕捉上下文感知路径选择语义的轨迹表示学习
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； Zhejiang Provincial Engineering Research Center for Real-Time SmartTech in Urban Security Governance, Hangzhou City University（浙大城市学院浙江省城市安全治理实时智能技术工程研究中心） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Polytechnic Institute of Zhejiang University（浙江大学工程师学院）
AI总结 提出CORE框架，通过多粒度环境感知模块和基于混合专家架构的路径选择编码器，将上下文感知的路径选择语义融入轨迹嵌入，在6个下游任务中平均提升9.20%。
Comments Accepted by IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
重新审视音频-语言预训练以学习通用音频表示
机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tencent AI Lab Seattle（腾讯AI实验室西雅图）
AI总结 本文通过构建大规模数据集CaptionStew并系统对比对比学习和字幕生成目标，揭示了音频-语言预训练在数据效率和可扩展性上的权衡，为通用音频表示学习提供了实证指导。
Comments ACL 2026 Main. Code available at https://github.com/AudenAI/Auden
LLM赋能的智能MAC协议：一种动态Stackelberg博弈方法
机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院） ； Huawei Technologies Company Ltd.（华为技术有限公司） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学）
AI总结 提出一种博弈论LLM赋能的多智能体深度强化学习框架，将上行传输建模为动态多追随者Stackelberg博弈，通过PPO协调LLM驱动代理合成自适应语义MAC协议，实现无需重训的泛化，吞吐量提升77.6%，公平性提升65.2%。
Comments This work has been submitted to IEEE for possible publication
可扩展的全身运动迁移：基于隐式动力学运动重定向
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Xiaomi Robotics Lab（小米机器人实验室）
AI总结 提出隐式动力学运动重定向（IKMR），利用骨架图卷积双自编码器将人体与机器人运动映射到共享拓扑潜空间，结合物理信息精炼实现高速、鲁棒的运动数据转换，解决噪声与计算瓶颈。
Comments RSS 2026 Workshop. Webpage: https://cybercal.github.io/webpage.ikmr
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