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OmniEdit-Bench：基于指令的视频编辑综合基准
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对现有基于指令的视频编辑基准的任务覆盖有限、指标不足的问题，OmniEdit-Bench将编辑任务分解为多维度并提出含惩罚机制的评估框架，实验显示当前IVE模型仍待提升。
OneDayAgent：面向自主智能体的长程管控框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 OneDayAgent是一种长程管控框架，可将开放式请求分解为子任务，在不同后端LLMs上实现最优性能，解决智能体的多类失效模式。
Comments Ongoing work
NSF-HRPT：神经语义场结合分层风险感知树的安全关键场景评估方法
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 该研究提出NSF-HRPT框架，结合神经语义场与分层风险感知树，引入Sim2Real策略，实现单目视觉输入下安全关键场景的高效风险评估，在合成与现实数据集上均取得优异性能。
Comments 13 pages, 5 figures
FUSEP：用于早孕胎儿超声筛查多样化任务的多中心基准
机构 * Hunan University（湖南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Anhui University（安徽大学） ； Shenzhen Maternity and Child Healthcare Hospital（深圳市妇幼保健院） ； Sichuan Provincial Maternity and Child Health Care Hospital（四川省妇幼保健院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Yunnan Maternal and Child Health Hospital（云南省妇幼保健院） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本研究提出首个公开的早孕胎儿超声筛查多中心基准FUSEP数据集，含4017张超声图像及45820个标注，评估了多种学习方法在相关任务的性能，助力医学智能辅助诊断等任务开发。
扩散模型中的视觉锚定：多模态零样本骨骼动作识别
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 该研究针对零样本骨骼动作识别中模态融合的问题，提出TDSM-MM模型，通过生成式分类范式结合视觉锚定，在NTU数据集上取得优异零样本识别性能，为零样本学习提供新方向。
MetaVideoAgent：面向长视频理解的自动视频智能体进化框架
机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； ByteDance（字节跳动）
AI总结 MetaVideoAgent是自动进化视频智能体的框架，在VA-EvoBench上经4次迭代后将宏平均准确率从38.44%提至51.47%，性能优于现有最优固定设计智能体且成本更低。
Comments 16 pages, 7 figures. Code: https://github.com/Alibaba-VELLDEPTH/MetaVideoAgent
EndoVLM：一种通过解剖学引导的稀疏性与渐进式对齐实现的内窥镜视觉-语言预训练模型
机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； The First Affiliated Hospital of Zhejiang Chinese Medical University（浙江中医药大学附属第一医院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本研究提出了EndoVLM这一内窥镜视觉-语言预训练模型，通过解剖学引导的稀疏池化、渐进式语义感知对齐等技术，在34.8万例内窥镜检查数据上预训练，其性能优于现有基础模型且具备零样本泛化能力。
成本感知多目标老虎机：理论及在预算约束下的大语言模型配置评估中的应用
机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文将LLM配置评估建模为成本感知多目标老虎机问题，提出基于超体积的UCB算法与成本感知经验差距消除算法，在有限预算下实现高效在线决策和准确的帕累托识别。
BrainBench：面向全面脑电理解的大语言模型基准测试
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院）
AI总结 该研究推出BrainBench基准测试，涵盖4个子集共17个数据集等，评估大语言模型在两种范式下的脑电理解能力，为相关研究提供可复现测试平台。
Comments 42pages,22pages
PhyCheck：面向视频大语言模型的物理规律理解细粒度证据驱动数据集
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center（浙江大学杭州国际科技创新中心） ； Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
AI总结 本文提出PhyCheck数据集，通过粗粒度、细粒度及诊断子集提升视频大语言模型的物理规律理解，实验证实其训练效果，同时指出当前模型难以整合因果条件的问题。
Comments 15pages, 4 figures, 4 tables
通过双阶段蒸馏实现无约束事件-图像特征匹配的无标签目标域适应
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hunan University（湖南大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 研究针对无约束事件-图像特征匹配问题，提出双阶段训练范式，先进行无标签蒸馏预训练，再引入极线引导自蒸馏框架，在新的跨模态评估基准上实验，取得领先的姿态估计性能。
Comments Accepted to ACM MM 2026. The source code and benchmark will be made publicly available at https://github.com/ZhonghuaYi/nexus2-official
大型语言模型微调生命周期中的安全：威胁、防御、评估与未来方向
机构 * Hangzhou Normal University（杭州师范大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； China Mobile (Zhejiang) Innovation Research Institute Co., Ltd.（中国移动（浙江）创新研究院有限公司） ； Quantum Cloud Computing and Distributed Systems (qCLOUDS) Lab, School of Computing and Information Systems（量子云计算与分布式系统（qCLOUDS）实验室，计算与信息学院） ； The University of Melbourne（墨尔本大学）
AI总结 本文系统综述了大型语言模型微调过程中的安全威胁与防御，提出了基于生命周期的三阶段框架，并通过统一实验评估了攻击与防御的有效性及跨阶段局限性。
Comments 39 pages, 7 figures, 22 tables
Journal ref Software: Practice and Experience, 2026
情境代理记忆是一种备忘录，而非真正的记忆
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文指出当前代理记忆系统仅实现查找而非记忆，导致代理能力、长期学习和安全性的局限，提出生物智能通过结合快速海马体示例存储与慢速新皮层权重巩固解决此问题。
当模态记住：多模态知识图谱的持续学习
机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； School of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学网络科学与工程学院） ； School of Information Science and Technology, Tibet University（西藏大学信息科学与技术学院）
AI总结 本文提出MRCKG模型，通过多模态-结构协同课程和跨模态知识保存机制，解决多模态知识图谱的持续学习问题，提升新知识学习能力。
Comments Accepted at the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026)
动态目标攻击
机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒阿齐兹科技大学） ； SUN YAT-SEN UNIVERSITY（孙中山大学）
AI总结 动态目标攻击通过利用目标模型自身响应作为自适应目标，提高了对抗攻击的成功率和效率。
Gaussian-LIC2：激光雷达-惯性-相机高斯溅射SLAM
机构 * Institute of Cyber-Systems and Control（控制系统研究所） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Department of Robotics（机器人系） ； Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（迈罗德·本·扎耶德人工智能大学）
AI总结 本文提出首个兼顾视觉质量、几何精度与实时性的激光雷达-惯性-相机高斯溅射SLAM系统，引入零样本深度补全与CUDA加速策略，构建专用数据集，可实现高质量新视角渲染及下游应用。
Comments Accepted by IJRR
用一个替代模型欺骗所有：基于CLIP的通用、可迁移且有针对性的对抗攻击
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学）
AI总结 本文提出基于CLIP的UnivIntruder攻击框架，仅用公开模型和数据集生成对抗扰动，在ImageNet、CIFAR-10及图像搜索引擎、视觉语言模型上实现高攻击成功率，凸显AI安全需重新评估。
Comments 22 pages, 15 figures, 18 tables. To appear in the Proceedings of The ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS), 2025
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