Zhejiang University（浙江大学）

CoGoal3D: Collaborative 3D Object Detection with 3D-Aware Fusion and Refinement

CoGoal3D：基于3D感知融合与优化的协作式3D目标检测

Zhihao Yang, Zhiyu Xiang, Peng Xu, Tianyu Pu, Kai Wang, Eryun Liu, Dongping Zhang, Yong Ding

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Provincial Key Laboratory of Multi-Modal Communication Networks and Intelligent Information Processing（浙江省多模态通信网络与智能信息处理重点实验室） ； China Jiliang University（中国计量大学） 纠错

AI总结 针对V2X协作目标检测中3D检测效果不佳的问题，提出CoGoal3D框架，通过两阶段管道提取和优化3D特征，设计融合模块与辅助任务，还提出数据增强策略，在多数据集上取得新的最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. 17 pages, 8 figures, 6 tables. Code: https://github.com/Megalo-f/CoGoal3D

Fishing Out Free Riders: Shapley-Based Reward Attribution for Parallel Reasoning via Reinforcement Learning

揪出搭便车者：基于夏普利值的强化学习并行推理奖励归因

Wentao Zhang, Haoyu Zhang, Xinke Jiang, Yuxuan Cheng, Yuhan Pan, Miao Li, Zhipeng Qiao, Tao Feng, Zhen Tao, Dengji Zhao

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究大型语言模型多步推理中并行推理路径贡献难区分问题，提出基于夏普利值的强化学习框架并行夏普利值方法，通过量化边际贡献等实现按比例分配奖励，实验证明其优于基线且能改进多路径推理。

Comments 19 pages, 4 figures, 8 Tables

Reasoning Error from Known Fact: Step-Level Self-Consistency Group Relative Policy Optimization for LLM

已知事实导致的推理错误：针对大语言模型的步骤级自一致性组相对策略优化

Xiaomeng Hu, Jiaqi Hu, Hao Chen, Qi Zhang, Zhanming Shen, Wentao Ye, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对大语言模型推理中因上下文干扰产生事实错误的问题，提出步骤级自一致性组相对策略优化（SSC - GRPO），通过计算自一致性分数分配步骤级奖励，在数学推理基准和幻觉排行榜上取得领先，为检测和减轻幻觉提供新视角。

PhoenixRepair: Rethinking Repair Strategy Exploration in Software Agents

PhoenixRepair：重新思考软件代理中的修复策略探索

Tianyue Jiang, Yanlin Wang, Xin He, Daya Guo, Jiachi Chen, Ming Wen, Ensheng Shi, Xilin Liu, Yuchi Ma, Guanbin Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei CodeArts Model Team（华为代码艺术模型团队） 纠错

AI总结 研究针对现有软件代理修复策略探索不足的问题，提出PhoenixRepair多代理框架，通过多位置采样、迭代反思优化等扩大搜索空间，实验表明该框架在解决率和故障定位精度上有提升，实现了7.8%的相对改进及76.0%的最高解决率Pass@1。

Comments 14 pages, 5 figures

Open-Vocabulary Gaze Object Prediction: Benchmark and Method

开放词汇注视对象预测：基准与方法

Binglu Wang, Sensen Niu, Ying Chen, Guangyu Guo

机构 * Xi’an University of Architecture and Technology（西安建筑科技大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究注视对象预测问题，提出基于文本驱动对象发现和注视引导选择模块的框架，并引入梯度信息选择调整，构建含86个自然类别的基准，所提模型在开放和封闭词汇设置中均表现出色。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026

Continual Video-MLLM Adaptation over Evolving Domains

在不断演变的领域上进行连续视频 - MLLM 适应

Rui Cheng, Meixing Shi, Yuxiang Cai, Jingcai Guo, Jianwei Yin, Zhi Chen

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The University of Southern Queensland（南昆士兰大学） 纠错

AI总结 研究视频多模态大语言模型对不断演变领域的适应问题，提出分布感知专家路由框架 DAER，通过保持领域隔离的轻量级专家、引入多种路由和优化机制，在域增量基准上评估，结果优于现有方法。

Comments Accepted to ACM MM 2026

TD-DPO: Difference-Aware Preference Optimization for Mitigating Sycophancy in Clinical Autism Intervention Dialogue

TD-DPO：用于减轻临床自闭症干预对话中谄媚行为的差异感知偏好优化

Shuzhong Lai, Junhong Lai, Chenxi Li, Qing Zhou, Haifeng Li, Gang Pan, Lin Yao, Yueming Wang

机构 * Nanhu Brain-Computer Interface Institute（南湖脑机接口研究所） ； MOE Frontiers Science Center for Brain and Brain-Machine Integration, Zhejiang University（浙江大学脑与脑机融合教育部前沿科学中心） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Children’s Hospital Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属儿童医院） ； State Key Laboratory of Brain-Machine Intelligence（脑机智能技术国家重点实验室） ； Department of Neurobiology, Affiliated Mental Health Center and Hangzhou Seventh People’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属精神卫生中心和杭州市第七人民医院神经生物学系） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型在自闭症干预对话中的谄媚问题，提出最小编辑数据增强策略及令牌级差异直接偏好优化方法，通过加权差异令牌、降权共享令牌抑制背景漂移，经实验验证该方法能在减轻谄媚与保留干预能力间达较好平衡。

Comments commited to EMNLP2026

Calibrated Selective Fact-Checking via Evidence Chain Evaluation

通过证据链评估进行校准的选择性事实核查

Dekun Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对大语言模型事实核查的可靠性问题，提出证据链评估框架ECE，通过网络搜索等收集证据并返回结构化裁决。在ECE - Bench上有较好表现，虽总体校准指标未超最强基线，但实现了选择性预测权衡，弃权可处理弱证据。