Zhejiang University（浙江大学）

Multi-Source Multi-View Graph Domain Adaptation with Hyperbolic Residual Encoding for Cross-Site MDD Identification from rs-fMRI

基于双曲残差编码的多源多视图图域适应用于跨站点静息态fMRI的重度抑郁症识别

Zhanpeng Zheng, Xiran Chen, Haiteng Jiang, Renjie Tian, Qinyu Cai, Jiexi Liu, Xiaofeng Chen, Weikai Li, Yansu Wang

机构 * School of Computer and Artificial Intelligence, Shandong Jianzhu University（山东建筑大学计算机与人工智能学院） ； Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学基础与前沿研究院） ； School of Mathematics and Statistics, Chongqing Jiaotong University（重庆交通大学数学与统计学院） ； State Key Laboratory of Brain-machine Intelligence, Zhejiang University（浙江大学脑机智能国家重点实验室） ； Institute of Computer Vision and Traffic Image Understanding, School of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University（重庆交通大学信息科学与工程学院计算机视觉与交通图像理解研究所） ； School of Life Sciences, Westlake University（西湖大学生命科学学院） ； School of Computer and Artificial Intelligence, Nanjing University of Finance and Economics（南京财经大学计算机与人工智能学院） 纠错

AI总结 该研究针对跨站点rs-fMRI的MDD识别难题，提出结合双曲残差编码、双流自适应融合及类别级对齐的多源多视图图域适应框架，在七个目标域取得73.60%平均准确率，实现有效泛化。

Faster but Different: Diagnosing and Controlling Content Drift in Accelerated Multimodal Diffusion Language Models

更快但不同：加速多模态扩散语言模型中的内容漂移诊断与控制

Yaoxuan Dou, Yang Shu

机构 * School of Mathematics and Statistics, Beijing Institute of Technology（北京理工大学数学与统计学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 该研究针对加速多模态扩散语言模型的内容漂移问题，通过实验诊断出漂移源于过期状态，提出缩短KV缓存刷新区间的控制方法，在1.3倍加速时实现近乎完全一致，且未发现事实错误差异。

Comments 9 pages, 4 figures, 6 tables. Preprint

ViSAGE: Constructing Self-Correcting Memories for Long-Form Video Understanding

ViSAGE：为长视频理解构建自修正记忆

Xinkui Zhao, Enbo Chen, Yifan Zhang, Chang Liu, Guanjie Cheng, Naibo Wang, Yueshen Xu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

AI总结 ViSAGE是一种多模态智能体记忆框架，通过跨模态绑定、双向记忆精调及多智能体交叉验证解决长视频理解中的实体混淆等问题，较最强基线准确率提升5.9%。

Comments Accept by ACMMM 2026

NeurOWL: An LLM-Based Neural-symbolic Framework for Incomplete OWL Ontology Reasoning

NeurOWL：基于大语言模型的神经符号框架用于不完整OWL本体推理

Hui Yang, Jiaoyan Chen, Yiping Song, Renate Schmidt, Wen Zhang

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究不完整OWL本体的包含关系推理问题，提出NeurOWL框架，通过大语言模型和本体嵌入联合执行验证和溯因，利用形式与文本语义，在多领域真实本体上评估，展现强大稳健性能。

SqLinear: Balanced Square Partitioning Makes Linear Interaction Sufficient for Large-Scale Traffic Forecasting

一种通过几何自适应方形分区实现大规模交通预测的高效架构

Yongfeng Su, Hongwen Li, Zijian Zhang, Ziquan Fang, Lu Chen, Christian S. Jensen, Hong Gao, Yinjun Han

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Southeast University（东南大学） ； Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

AI总结 提出SqLinear架构，通过几何自适应方形分区将传感器划分为平衡近方形区域，并设计层次线性交互模块替代注意力机制，以线性复杂度实现高效时空建模，在四个大规模数据集上平均MAE降低2.30%，训练时间减少13.27%-30.84%。

Dynamic Execution Commitment of Vision-Language-Action Models

视觉-语言-动作模型的动态执行承诺

Feng Chen, Xianghui Wang, Yuxuan Chen, Boying Li, Yefei He, Zeyu Zhang, Yicheng Wu

机构 * University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

AI总结 本文提出A3机制，通过将动态执行承诺重新定义为自推测前缀验证问题，解决了视觉-语言-动作模型在动态或分布外情况下执行鲁棒性和推理吞吐量之间的平衡问题。

Comments code is available at https://inceptionwang.github.io/A3/

P-Flow: Proxy-gradient Flows for Linear Inverse Problems

P-Flow：用于线性逆问题的代理梯度流

Zehua Jiang, Fenghao Zhu, Xinquan Wang, Chongwen Huang, Zhaoyang Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Notre Dame（诺丁汉大学） 纠错

AI总结 P-Flow通过代理梯度更新源点，稳定逆问题重建过程，避免长链微分的数值不稳定性与计算开销，结合高维空间测度集中现象，提供理论分析和实验验证。

Live Avatar: Streaming Real-time Audio-Driven Avatar Generation with Infinite Length

实时动态化身：具有无限长度的音频驱动化身生成流式传输

Yubo Huang, Hailong Guo, Fangtai Wu, Weiqiang Wang, Shifeng Zhang, Shijie Huang, Qijun Gan, Lin Liu, Sirui Zhao, Enhong Chen, Jiaming Liu, Steven Hoi

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

AI总结 本文提出Live Avatar框架，通过算法和系统协同设计，解决14B扩散模型在实时流式传输中无限长度生成的挑战，实现稳定生成超过10000秒，并引入GenBench基准测试。

TRACE: High-Fidelity 3D Scene Editing via Tangible Reconstruction and Geometry-Aligned Contextual Video Masking

TRACE：通过可触觉重建和几何对齐的上下文视频遮罩实现高保真的3D场景编辑

Jiyuan Hu, Zechuan Zhang, Zongxin Yang, Yi Yang

机构 * ReLER Lab, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学全国重点实验室（CCAI）ReLER实验室） ； DBMI, HMS, Harvard University（哈佛大学医学院生物医学信息学系（DBMI）） 纠错

AI总结 TRACE通过可触觉重建和几何对齐的上下文视频遮罩，实现高保真的3D场景编辑，解决了现有方法在局部姿态调整和组件替换时结构完整性不足的问题。

Comments 9 pages, 9 figures

Generative AI in Action: Field Experimental Evidence from Alibaba's Customer Service Operations

生成AI在行动：来自阿里巴巴客户服务中心的实地实验证据

Xiao Ni, Yiwei Wang, Tianjun Feng, Lauren Xiaoyan Lu, Yitong Wang, Congyi Zhou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Alibaba Group Inc.（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本研究通过大规模实地实验评估生成AI助手对电商售后客服人员绩效的影响，发现AI显著提升服务速度和服务质量，但对顶级员工产生负面影响，提示需定制化部署策略。

So-Fake: Benchmarking and Explaining Social Media Image Forgery Detection

So-Fake：社交媒体图像伪造检测的基准构建与可解释性研究

Zhenglin Huang, Xiangtai Li, Xi Yang, Bei Peng, Xiaowei Huang, Baoyuan Wu, Dacheng Tao, Ming-Hsuan Yang, Guangliang Cheng

机构 * University of Liverpool, UK（利物浦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； The University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

AI总结 该研究针对社交媒体图像伪造检测的数据集与基准缺口，构建了So-Fake-Set数据集与So-Fake-OOD分布外基准，提出采用强化学习的So-Fake-R1框架，其检测准确率与定位IoU均优于现有方法，为相关研究提供了新基础。