Zhejiang University（浙江大学）

Cross-Tokenizer On-Policy Distillation via Byte-Prefix Marginalization

基于字节前缀边缘化的跨分词器策略内蒸馏

Hao Wang, Kun Yuan, Wenlin Zhong, Minglei Zhang, Han Xiao, Ming Sun, Honggang Qi

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； KwaiKAT Team（快手KwaiKAT团队） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究如何通过策略内蒸馏整合不同家族语言模型，提出字节前缀边缘化方法，在共享字节空间重表达教师下一个令牌分布，在数学和编程基准测试中，该方法优于现有跨分词器方法，提升了平均准确率。

Comments Project page: https://bpm-opd.github.io/

fMRI2Face: A Full-HD fMRI-Video Dataset and Geometry-Guided Neural Decoding Framework for Dynamic Human Face Reconstruction

fMRI2Face：用于动态人脸重建的全高清功能磁共振成像视频数据集和几何引导神经解码框架

Jingyang Huo, Xiangru Huang, Chentao Shen, Yikai Wang, Yun Wang, Jianxiong Gao, Shihao Jin, Yanwei Fu, Jianfeng Feng

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xmov（未提及通用中文名，可音译为艾莫夫） 纠错

AI总结 该研究提出fMRI-Face数据集及fMRI2Face框架，用于从大脑活动重建动态人脸。框架从大脑活动中获取两种互补神经控制，经整合实现高保真面部视频重建，实验显示其性能优于基线，为动态面部感知研究提供了新平台和基准。

dRAE: Representation Autoencoder with Hyper-Spherical Codes

dRAE：具有超球面码的表示自编码器

Tianren Ma, Lin Long, Chuyan Chen, Mu Zhang, Junbo Zhao, Tong Zhang, Qixiang Ye

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 研究旨在解决高维视觉表示离散化难题，提出超球面量化（HSQ），其离散表示自编码器（dRAE）能解耦语义与特征幅度，防止码本坍缩，实现高保真重建，实验证明性能提升、码本利用率高且训练流程简化。

Comments Preprint. Project Page: https://drae-hsq.github.io

InnoText: A Unified Model for Visual Text Generation and Editing

InnoText：一种用于视觉文本生成和编辑的统一模型

Haowei Liu, Runze He, Jian Lu, Ao Ma, Run Ling, Ke Cao, Jiasong Feng, Wei Feng, Shuo Lu, Yexing Xu, Yun Wang, Jing Wang, Zhanjie Zhang

机构 * JD.com, Inc.（京东公司） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Chongqing University of Post and Telecommunications（重庆邮电大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对视觉文本生成和编辑的挑战，提出基于DiT的统一框架InnoText，通过引入字体大小感知调制模块等策略，构建双语数据集，实现了在单个模型中进行文本生成和编辑，提升了生成精度和编辑质量。

Comments Accepted by ECCV 2026

Reasoning Denoiser: Denoising Reasoning Traces for Hallucination Detection in Large Reasoning Models

推理去噪器：用于大型推理模型中幻觉检测的推理痕迹去噪

Junlin Fang, Do Nguyen-Thanh, Xiaogang Xu, Zhen Fang, Sean Du

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Australian Artificial Intelligence Institute, University of Technology Sydney（悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所） 纠错

AI总结 针对大型推理模型中推理痕迹含噪声影响幻觉检测的问题，提出REDE框架，利用最终答案注意力塑造表示空间去噪，经实验验证，该框架能有效提升幻觉检测性能。