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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。
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