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用于生成建模的三体散射
机构 * Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University College London（伦敦大学学院）
AI总结 研究提出三体散射建模（TBSM）用于生成，将能量距离转化为特定相互作用，为单步生成器提供监督。通过在线跟踪条件期望减少噪声，在ImageNet-256上训练单步生成器取得良好结果，确立了跟踪散射作为高维单步生成的途径。
Comments 31 pages, 5 figures, and 4 tables. Code: https://github.com/sp12138/TBSM
世界翻译：通过反向动力学提取和非配对域翻译最小化模拟与现实之间的差距
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； LimX Dynamics（LimX动力学公司）
AI总结 研究模拟与现实差距问题，提出“世界翻译”方法，利用模拟器和学习动力学互补优势，反向提取动力学信息并跨域转换，实验表明该方法能更准确建模，在特定情况下优势明显，还证实可改进策略转移。
Comments 8 pages, 8 figures
SciForma：科学图表的结构忠实生成
机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） ； State Key Lab of CAD & CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
AI总结 研究针对科学图表结构保真度问题，提出SciForma框架，分解图表质量为三个结构轴，用M-DPO优化，策划训练和评估数据，实现迭代编辑，使SciForma-9B超越开源基线和GPT-Image-1.5，提升科学图表生成的结构保真度。
Comments 30 pages, 21 figures
SGN：一种用于分布偏移下数据生成的基于相似度的生成网络
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究分布偏移下数据生成问题，提出基于相似度的生成网络SGN，在源数据训练后无需参数更新用于新目标域，通过学习潜在空间和利用目标域小代表性集，实现目标引导数据增强，实验验证其有效性。
莫比乌斯学习：Transformer中的循环深度折叠
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究挑战Transformer中块作用与位置绑定的传统观点，提出基于循环深度折叠的莫比乌斯学习，同一组块在不同数据流中有不同应用时机，实现深度角色叠加，实验表明其在分布式训练中有优势，开辟新设计空间。
语义相似，逻辑不同：诊断表格检索增强生成中的语义可回答性差距
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Bank of Hangzhou Co., Ltd.（杭州银行股份有限公司） ； Zhejiang Lab（之江实验室）
AI总结 研究表格检索增强生成中语义可回答性差距问题，通过TCR-Bench基准评估发现密集检索器存在差距，分析其相关因素，用Answerability-Aware Reranking两阶段管道测试，提升了检索性能，揭示差距源于缺少可回答性验证步骤。
长上下文智能体仅靠渐进式披露就够了吗？
机构 * University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 研究长文档问答中智能体获取文档路径自行决定读取内容的模式，通过对照研究，在InfiniteBench上对比原始文档导航、Agent Skills包设计与经典混合检索器，发现不同情况下各方法表现不同，渐进式披露在语料库大时作用关键。
AEC-DS：用于去中心化存储的具有PDP触发声誉和QoS感知迁移的自适应纠删编码
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Central University of Finance and Economics（中央财经大学） ； Binjiang Institute of Zhejiang University（浙江大学滨江学院）
AI总结 针对去中心化存储系统中审计结果未有效指导决策的问题，提出AEC-DS机制，利用PDP反馈驱动，结合QoS感知迁移策略调整分片放置，模拟显示其能保持数据耐久性，减少恢复操作，类迁移作用显著，为自我修复的去中心化存储提供实用路径。
TimeLens2：使用多模态大语言模型进行通用视频时间定位
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 研究通用视频时间定位问题，TimeLens2将时间证据视为区间集，通过多种策略构建多跨度监督，其时间瓦瑟斯坦奖励等方法提供反馈，在多个基准测试中表现出色，不同变体均有性能提升。
Comments Technical Report
MIS-HCC：用于高效医学图像分割的分层通道聚类
机构 * Yale University（耶鲁大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Wichita State University（威奇托州立大学） ； Purdue University（普渡大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对医学图像分割模型在资源受限平台部署的挑战，提出分层聚类压缩方法MIS-HCC，利用瓦瑟斯坦距离表示通道相似性形成矩阵指导聚类，融合通道生成压缩网络，实验证明其在精度和压缩效率上优于现有方法。
学习驱动的自适应审计调度：一种用于链下数据完整性的序贯决策方法
机构 * Hangzhou Yunphant Network Technology Co., Ltd.（杭州云幻网络科技有限公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Central University of Finance and Economics（中央财经大学） ； University of North Georgia（北佐治亚大学） ； Zhejiang Shuren University（浙江树人大学）
AI总结 研究链下数据完整性审计问题，提出DRQN-CMDP方法，结合GRU层与拉格朗日对偶上升，利用无配对同态MAC原语，相比其他13种方法，在燃气成本、误报率和检测延迟上取得良好平衡。
用于大语言模型训练后处理的蒸馏强化学习
机构 * College of Elite Engineers, Nankai University（南开大学精英工程师学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； College of Software, Nankai University（南开大学软件学院）
AI总结 研究大语言模型训练后处理问题，提出蒸馏强化学习方法，集成教师监督到RL目标，含反向重要性采样等三个组件，能有效转移知识，在家族内和跨家族蒸馏实验中性能大幅优于标准RL和OPD。
越狱攻击如何为安全对齐提供信息：以防御者为中心、基于Shapley值的越狱贡献评估
机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究以防御者为中心评估越狱攻击，提出A - MESS框架，通过AttackSHAP估计攻击效用，在不同场景下实验发现攻击成功率排名与防御者效用弱对齐，有限查询能准确估计，直接优化子集安全效用更强，建议将越狱攻击视为安全改进资源。
SynH-Rank：通过多样化数据合成和分层排序训练实现质量感知代码搜索
机构 * College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou City University（杭州市城市大学） ； Zhejiang University and Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（浙江大学和杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院）
AI总结 研究针对代码搜索中重排器忽视非功能质量的问题，提出SynH-Rank框架，结合大语言模型数据合成与分层排序训练，采用三级标注方案及新指标，有效提升了代码搜索质量，在多方面取得优于传统方法的性能。
当物理偏好遇到语义约束：用于文本到视频生成的物理和语义直接偏好优化
机构 * University of Nevada, Reno（内华达大学雷诺分校） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 文本到视频生成模型存在物理合理性与语义一致性的矛盾，提出物理和语义直接偏好优化方法（PSDPO），通过调节偏好对贡献，限制语义漂移，实现更可靠平衡，实验验证其在提高物理合理性和保持语义一致性上优于基线和现有方法。
Comments This work is accepted by ACM MM 2026
用于动态视觉语言导航的从慢速推理器到快速规划器的逐令牌潜在流
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对动态视觉语言导航中语言推理慢与规划需即时的矛盾，提出SPARK-VLN双系统框架，通过三个模块将慢速VLM推理器知识流到快速规划器，引入新基准套件，提高了导航成功率、社会合规性及推理效率。
深度估计器是用于3D场景几何修复和重建的隐式神经场
机构 * College of Artificial Intelligence, Zhejiang University（浙江大学人工智能学院）
AI总结 针对现实世界场景数据3D几何不完整问题，提出神经深度场（NDF），将深度估计器视为场景级隐式场解决问题，通过单测试时优化实现，实验表明其在3D场景几何修复中性能优异。
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