Zhejiang University（浙江大学）

CanonicalPhys: Pose-Robust Remote Photoplethysmography via Canonical-Space Priors

CanonicalPhys：通过规范空间先验实现姿态鲁棒的远程光电容积脉搏波描记法

Hui Wei, Seyedata Jodeiri Seyedian, Xiaobai Li, Guoying Zhao

机构 * Center for Machine Vision and Signal Analysis (CMVS), University of Oulu（奥卢大学机器视觉与信号分析中心） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究针对深度远程光电容积脉搏波描记法在头部姿态下性能下降问题，提出CanonicalPhys方法，通过添加可微四点单应性变换固定面部锚点到规范位置，利用规范框架表示相关先验，有效降低姿态影响，减少MAE退化。

Comments Accepted by IJCB 2026. Code: https://github.com/infraface/CanonicalPhys

Event3R: Asynchronous-to-Global 3D Reconstruction from Event Camera via Spatial-Temporal Feature Aggregation

Event3R：通过时空特征聚合从事件相机进行异步到全局的3D重建

Jian Huang, Haotian Shen, Xinhao Lou, Chengrui Dong, Wenpu Li, Peidong Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

AI总结 研究针对事件相机异步、稀疏和高动态特性及缺乏标注数据集的问题，提出Event3R框架，通过时空体素表示、时间注意力模块、掩码箱建模策略及对比对齐和一致性正则化损失，实现鲁棒的3D重建，性能显著优于现有方法。

Comments accepted to IROS 2026

Scalable LLM Agent Tool Access in the Cloud

云中可扩展的大语言模型智能体工具访问

Mingxin Li, Enge Song, Yueshang Zuo, Xiaodong Liu, Rong Wen, Qiang Fu, Gianni Antichi, Jian He, Jing Tie, Zhou Shao, Xiaobo Xue, Xiong Xiao, Luyao Zhong, Shaokai Zhang, Jiangu Zhao, Jianyuan Lu, Shize Zhang, Xiaoqing Sun, Changgang Zheng, Zihao Fan, Haonan Li, Tian Pan, Xiaomin Wu, Yang Song, Xing Li, Biao Lyu, Meng Li, Haipeng Dai, Guihai Chen, Shunmin Zhu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Fudan University（复旦大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型智能体在云环境下工具访问问题，提出云规模网关系统，通过打破直接连接模型等整合多种功能，实现高召回率、扩展工具访问数量、提高准确性并减少时间和令牌使用量，还分享了部署经验。

MGDT: MLLM-Guided Diffusion Transformer with Relation-Adaptive Mixture-of-Experts for Multimodal Knowledge Graph Completion

MGDT：具有关系自适应专家混合的MLLM引导扩散变压器用于多模态知识图谱补全

Xu Hou, Meiyu Liang, Wei Huang, Yawen Li, Zhe Xue, Wu Liu, Guanhua Ye, Lei Shi, Kangkang Lu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Communication University of China（中国传媒大学） 纠错

AI总结 研究多模态知识图谱补全问题，提出MGDT框架，先通过RASR-MoE模块选路径、抑干扰，再用MLLM对齐表示，最后KGDT去噪生成，实验证明该框架在三个基准数据集上性能优于基线。

Comments 8pages, 6 figures

Depth-Semantic Alignment and Affinity-Guided Fusion for Structured Radar Point Cloud Generation

深度语义对齐与亲和力引导融合的结构化雷达点云生成

Amjad Hussain, Wenjie Liu, Yuchen Tan, Fuyuan Ai, Zecheng Li, Chunyi Song, Xin Qiu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对毫米波雷达点云稀疏、噪声大、结构不完整的问题，提出基于视觉-雷达融合的多模态点云生成方法，利用图像语义约束和稀疏补全策略提升点云质量，并在检测跟踪任务中验证有效性。

Safe-SAIL: Towards a Fine-grained Safety Landscape of Large Language Models via Sparse Autoencoder Interpretation Framework

Safe-SAIL: 通过稀疏自编码解释框架构建大语言模型的细粒度安全景观

Jiaqi Weng, Han Zheng, Hanyu Zhang, Ej Zhou, Qinqin He, Jialing Tao, Hui Xue, Zhixuan Chu, Xiting Wang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全国家重点实验室） ； Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 本文提出Safe-SAIL框架，通过稀疏自编码解释方法高效识别安全领域特征，减少解释成本55%，并系统评估1758个安全相关特征，揭示风险特征识别和安全关键实体编码机制。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 18916-18935 (2026)

Latent Fusion Jailbreak: Blending Harmful and Harmless Representations to Elicit Unsafe LLM Outputs

潜在融合越狱：融合有害与无害表征以引出不安全的大语言模型输出

Wenpeng Xing, Bohan Yang, Mohan Li, Chunqiang Hu, Haitao Xu, Ningyu Zhang, Bo Lin, Meng Han

机构 * Bingjiang Institute of Zhejiang University（浙江大学滨江学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Guangzhou University（广州大学） ； Chongqing University（重庆大学） 纠错

AI总结 研究如何通过白盒干预操纵安全对齐的大语言模型，核心方法是潜在融合越狱（LFJ），通过配对有害与良性表征、优化混合系数等实现，在多个模型和基准上取得高攻击成功率，还设计了对抗训练程序降低攻击成功率。