Zhejiang University（浙江大学）

OmniEdit-Bench: A Comprehensive Benchmark for Instruction-based Video Editing

OmniEdit-Bench：基于指令的视频编辑综合基准

Chenxuan Miao, Yutong Feng, Yi Lu, Yunfeng Yan, Donglian Qi, Shiwei Zhang, Yu Liu, Xi Chen, Hengshuang Zhao

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） 纠错

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: Towards a Long-Horizon Harness for Autonomous Agents

OneDayAgent：面向自主智能体的长程管控框架

Jingsheng Zheng, Xinyuan Fang, Jintian Zhang, Zhengke Gui, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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: Neural Semantic Field meets Hierarchical Risk Perception Tree for Safety-Critical Scenario Assessment

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

Yu Zhao, Jiangyu Pan, Tao Hu, Ming Yin, Fan Yang, Jiangfan Liu, Xiubo Liang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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: A Multi-Center Benchmark for Diverse Tasks in Early Pregnancy Fetal Ultrasound Screening

FUSEP：用于早孕胎儿超声筛查多样化任务的多中心基准

Bin Pu, Jiewen Yang, Liwen Wang, Ying Tan, Guannan He, Xingbo Dong, Qika Lin, Jiarong Guo, Lixian Yang, Zuozhu Liu, Shengli Li, Kenli Li

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） 纠错

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。

Visual Anchoring in Diffusion: Multimodal Zero-Shot Skeleton Action Recognition

扩散模型中的视觉锚定：多模态零样本骨骼动作识别

Zehao Bao, Shujun Guo, Bruce X. B. Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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: Automated Video-Agent Evolution for Long-Form Video Understanding

MetaVideoAgent：面向长视频理解的自动视频智能体进化框架

Benlei Cui, Ruize Wang, Junjie Li, Jinhao Chen, Longtao Huang, Yinghao Chen, Yuwen Zhai, Jingqun Tang, Ruijian Jia, Weiwei Wu, Pengfei Sun, Haiwen Hong

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） 纠错

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: An Endoscopy Vision-Language Pre-training Model via Anatomy-Guided Sparsity and Progressive Alignment

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

Zhenyu Yi, Jianwei Xu, Yue Hu, Zhongwei Qiu, Sijing Li, Liang Huang, Bin Lv, Ling Zhang, Yingda Xia

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） 纠错

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。

Cost-Aware Multi-Objective Bandits: Theory and Application to Budgeted LLM Configuration Evaluation

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

Bo Xue, Zhi Hong, Jiayi Li, Yuanyu Wan, Ji Cheng, Shuang Qiu

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） 纠错

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: Benchmarking Large Language Models for Comprehensive EEG Understanding

BrainBench：面向全面脑电理解的大语言模型基准测试

Yangxuan Zhou, Sha Zhao, Yuning Chen, Chen Wu, Jiquan Wang, Shijian Li, Gang Pan

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） 纠错

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