Zhejiang University（浙江大学）

VAD: Attributing Visual Evidence for Target Reconstruction in Multimodal On-Policy Distillation

VAD：为多模态在线策略蒸馏中的目标重建归因视觉证据

Kangning Zhang, Yixing Li, Shuai Shao, Qingyao Li, Zhengxi Lu, Zhiyuan Yao, Jianghao Lin, Wenxiang Jiao, Yuan Lu, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Yong Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 该研究提出视觉归因蒸馏（VAD）算法，通过反事实目标重建分离教师校正中的视觉证据分量，在6个4B/9B规模的细粒度视觉基准上，性能优于现有蒸馏方法。

Comments The project is accessible at https://github.com/DeepExperience/VAD_Multimodal_OPD

ROAD: Reciprocal-Objective Alignment of Discriminative Semantics for 3D Shape Generation

ROAD：用于3D形状生成的判别式语义的互目标对齐

Xiao Luo, Mingyang Du, Xin Zhou, Tianrui Feng, Xiwu Chen, Xiaofan Li, Jiangning Zhang, Dingkang Liang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Megvii（旷视科技） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 ROAD框架通过迁移判别式3D基础模型的先验，采用互目标对齐策略，仅用1.5%训练数据就实现了高保真3D生成，大幅降低了计算开销。

MIND: Multimodal Intent-Driven Network via Diffusion Transformers for Medical Image Fusion

MIND：基于扩散Transformer的多模态意图驱动网络用于医学图像融合

Yunzhan Fu, Xiangyu Shen, Yifei Sun, Yuhan Chen, Jian Wu, Hongxia Xu

机构 * Transvascular Implantation Devices Research Institute, Zhejiang University（浙江大学血管内植入器械研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou Institute of Technology, Xidian University（西安电子科技大学杭州研究院） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） 纠错

AI总结 该研究针对现有医学图像融合方法缺乏对诊断意图深度理解的问题，提出基于DiTs的MIND网络，通过BioMedGPT、多尺度潜在适配器和医学语义一致性损失优化，在多数据集上取得优异效果，可提升脑肿瘤分割精度并支持交互式融合。

Comments 14pages, 14 figures, accepted by ACM MM2026

A report-grounded vision-language foundation model for colonoscopy from 280000 routine reports

基于28万份常规报告的肠镜报告驱动的视觉-语言基础模型

Jia Yu, Yan Zhu, Yili He, Zilong Wang, Xinyang Jiang, Peiyao Fu, Ruijie Yang, Tianyi Chen, Siyuan Li, Zhihua Wang, Fei Wu, Quanlin Li, Xian Yang, Pinghong Zhou, Shuo Wang

机构 * Digital Medical Research Center, School of Basic Medical Sciences, Fudan University（复旦大学基础医学院数字医学研究中心） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Endoscopy（上海内镜诊疗协同创新中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Institute for Advanced Study of Zhejiang University（浙江大学上海高等研究院） ； Alliance Manchester Business School, The University of Manchester（曼彻斯特大学联盟曼彻斯特商学院） ； Data Science Institute, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数据科学研究所） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 该研究开发了肠镜视觉-语言基础模型EndoCLIP，利用28万份常规肠镜记录恢复的图像-文本对训练，在多项任务中优于通用模型，良恶性分类性能接近专家，可实现临床目标的语言指定。

When Derived Measurements Mislead: Quantifying and Mitigating LLM Over-Trust with Privileged-Modality Reliability Evidence

当派生测量值产生误导时：利用特权模态可靠性证据量化并缓解大语言模型的过度信任问题

Zongheng Guo, Tao Chen, Tianli Li, Mingzhe Cui, Yang Jiao, Lei Xie, Yi Pan, Xiao Hu, Manuela Ferrario

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； China-Japan Friendship Hospital（中日友好医院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Emory University（埃默里大学） 纠错

AI总结 该研究定义了派生特征过度信任（DFOT）问题，构建了量化该问题的估计量框架，在PPG-ECG数据集上验证了基于特权蒸馏的基线方法可缓解DFOT，为相关研究提供通用评估目标。

Comments 25 pages, including references and supplementary material; 3 figures and 19 tables. Code: https://github.com/Zongheng-Guo/When-Derived-Measurements-Mislead

HSS-Synth: Humanities and Social Sciences Data Synthesis for LLMs

HSS-Synth：面向大语言模型的人文社科数据合成

Ru Peng, Tianyu Zhao, Xijun Gu, Zhiting Fan, Haokai Xu, Jinyang Zhang, Yawen Zeng, Yihong Zhuang, Kexin Yang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Inclusion AI, Ant Group（蚂蚁集团Inclusion AI） ； Peking University（北京大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义千问团队） 纠错

AI总结 本文针对LLM的HSS数据稀缺问题，提出以学科为中心的HSS-Synth流水线，生成23.7万指令微调样本，使Qwen3-8B-Base达SOTA并提升相关能力。

Comments ACL Findings 2026 Paper