Zhejiang University（浙江大学）

Message Passing Based Two-Timescale Bayesian Learning for Joint Channel and Memory Hardware Impairments Tracking

基于消息传递的双时间尺度贝叶斯学习用于联合信道和记忆硬件损伤跟踪

Wei Xu, An Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National Key Laboratory of Millimeter-Wave and Terahertz Remote Sensing（毫米波与太赫兹遥感全国重点实验室） ； Zhejiang Provincial Key Laboratory of Information Processing, Communication and Networking (IPCAN)（浙江省信息处理、通信与网络重点实验室） ； Zhejiang Provincial Key Laboratory of Multi-Modal Communication Networks and Intelligent Information Processing（浙江省多模态通信网络与智能信息处理重点实验室） 纠错

AI总结 提出消息传递双时间尺度贝叶斯深度学习框架，利用残差循环门控单元建模硬件损伤记忆，通过快速时变马尔可夫先验和慢变高斯马尔可夫先验分别处理信道与损伤参数，结合Turbo-OAMP和DAMP实现联合跟踪。

Safe and Adaptive Cloud Healing: Verifying LLM-Generated Recovery Plans with a Neural-Symbolic World Model

安全且自适应的云修复：使用神经符号世界模型验证LLM生成的恢复计划

Junyan Tan, Haoran Lin, Siyuan Guo, Yichen Fang, Xinyue Luo, Tianyu Shen, Zeyu Qiao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出PASE框架，将LLM作为规划引擎生成恢复计划，通过神经符号世界模型验证可行性，并利用DRL优化提示，实现动态自适应修复，显著降低恢复时间并提高未知故障检测精度。

Comments 13 pages

Beyond Skepticism: Evaluating LLMs Pedagogical Intent Reasoning with the Adaptive Pedagogical Vigilance Framework

超越怀疑：用自适应教学警觉框架评估大语言模型的教学意图推理

Minghao Chen, Ruihan Zhou, Jiayi Tang, Zihan Xu, Bowen Huang, Yuxin Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出自适应教学警觉（APV）框架，通过贝叶斯教学意图推理引擎建模教学选择与学习者推理，显著提升LLM区分教学与暴露内容的能力，与人类判断高度相关。

Comments 22 pages

SPADER: Step-wise Peer Advantage with Diversity-Aware Exploration Rewards for Multi-Answer Question Answering

SPADER: 面向多答案问答的逐步同伴优势与多样性感知探索奖励

Qiming Shi, Zhaolu Kang, Yunfan Zhou, Di Weng, Yingcai Wu

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） 纠错

AI总结 提出SPADER强化学习框架，通过逐步同伴优势（SPA）机制和多样性感知探索奖励，解决多答案问答中长程工具使用的细粒度信用分配与持续探索问题，实验表明在多个数据集上提升了召回率和F1分数。

Ophiuchus: Incentivizing Tool-augmented "Think with Images" for Joint Medical Segmentation, Understanding and Reasoning

Ophiuchus: 激励工具增强的“图像思考”用于联合医学分割、理解与推理

Yankai Jiang, Yujie Zhang, Peng Zhang, Wenjie Li, Yichen Li, Jintai Chen, Xiaoming Shi, Shihui Zhen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Information Hub, HKUST (Guangzhou)（信息枢纽，香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出Ophiuchus框架，通过三阶段训练策略（冷启动SFT、自反思微调、工具强化学习）使MLLM动态聚焦细粒度视觉区域，实现精准医学分割与诊断。

NEARL: Interacted Query Adaptation with Orthogonal Regularization for Medical Vision-Language Understanding

NEARL: 基于正交正则化的交互式查询自适应用于医学视觉-语言理解

Zelin Peng, Yichen Zhao, Yu Huang, Piao Yang, Feilong Tang, Zhengqin Xu, Xiaokang Yang, Wei Shen

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence（人工智能MOE实验室） ； AI Institute（人工智能研究院） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Department of Radiology（放射科） ； The First Affiliated Hospital（第一附属医院） ； School of Medicine（医学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； State Key Laboratory of Infrared Physics（红外物理国家重点实验室） ； Shanghai Institute of Technical Physics（上海技术物理研究所） ； Chinese Academy of Science（中国科学院） 纠错

AI总结 提出NEARL框架，通过统一协同嵌入变换器（USEformer）和正交交叉注意力适配器（OCA）实现双向跨模态交互，仅引入1.46M参数，在三个医学影像数据集上取得最先进性能。

Learning Consumer Preferences from Bundle Sales Data

从捆绑销售数据中学习消费者偏好

Ningyuan Chen, Setareh Farajollahzadeh, Qingwei Jin, Fanni Shen, Guan Wang

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出一种从捆绑销售交易数据中估计消费者对单个产品估值分布的方法，通过定义效用模型并使用EM算法和蒙特卡洛模拟恢复估值分布，扩展至未观测无购买、市场细分和协同效应，并提供可识别性和收敛性理论保证。

Ink3D: Sculpting 3D Assets with Extremely Complex Textures via Video Generative Models

Ink3D: 通过视频生成模型雕刻具有极其复杂纹理的3D资产

Yue Han, Chong Li, Zhening Liu, Cong Huang, Fang Deng, Yong Liu, Fangyun Wei, Yan Lu

机构 * ZGCA & ZGCI（ZGCA 和 ZGCI） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出Ink3D框架，利用大规模视频生成模型合成复杂纹理，通过OrbitPainter生成密集轨道扫描视频，并用TextureOptimizer进行神经烘焙以生成一致纹理。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://yuehan99.github.io/Ink3D-TextureGen/

Perceive-to-Reason: Decoupling Perception and Reasoning for Fine-Grained Visual Reasoning

感知到推理：解耦感知与推理用于细粒度视觉推理

Hongxing Li, Xiufeng Huang, Dingming Li, Wenjing Jiang, Zixuan Wang, Haolei Xu, Hanrong Zhang, Haiwen Hong, Longtao Huang, Hui Xue, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出Perceive-to-Reason (P2R)框架，将细粒度视觉推理解耦为感知和推理两阶段，并引入PRA-GRPO强化学习策略，在多个高分辨率基准上显著提升性能。

Comments Code: https://github.com/ZJU-REAL/Perceive-to-Reason

Condensing Large-Scale Datasets Directly with Minimal Information Loss

直接以最小信息损失压缩大规模数据集

Xinyi Shang, Peng Sun, Bei Shi, Zixuan Wang, Tao Lin

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

AI总结 针对现有数据集蒸馏方法因隐式双压缩导致信息损失和跨架构泛化差的问题，提出CIM框架，通过直接量化并最小化原始与合成数据集间的信息差距，实现高保真信息压缩，在ImageNet-1K上以IPC=10、80分钟训练达到48.7% Top-1准确率。

Comments Accepted by ECCV 2026

Task-Relevant Representation Decoupling for Visual Reinforcement Learning Generalization

面向视觉强化学习泛化的任务相关表示解耦

Jinwen Wang, Youfang Lin, Xiaobo Hu, Qian Xu, Shuo Wang, Zhuo Chen, Kai Lv

机构 * Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence, School of Computer Science & Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院交通数据挖掘与具身智能北京市重点实验室） ； CSSC Intelligent Innovation Research Institute（中国船舶集团智能创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出自监督任务相关表示解耦算法T2RD，通过表示一致性、交叉重建和交叉动态预测分离任务相关与无关特征，在控制任务中实现SOTA泛化性能。

Comments 23 pages, 13 figures

Journal ref ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications (TOMM), 2026

Multi-Label Node Classification with Label Influence Propagation

多标签节点分类中的标签影响传播

Yifei Sun, Zemin Liu, Bryan Hooi, Yang Yang, Rizal Fathony, Jia Chen, Bingsheng He

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Capital One ； GrabTaxi Holdings Pte. Ltd.（GrabTaxi控股私人有限公司） 纠错

AI总结 提出标签影响传播（LIP）模型，通过分解GNN的消息传递为传播和变换操作，量化标签间影响，构建标签影响图传播高阶影响，动态调整学习过程，在多标签节点分类任务上超越现有方法。

Comments Accepted to ICLR 2025

GEAR-Seg: A Grounded Explainable Agent for Reasoning Segmentation and Data Engine

GEAR-Seg：用于推理分割和数据引擎的基于可解释智能体

Yanan Wang, Wen Li, Yibin Ying, Zhenghao Fei

机构 * College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University（浙江大学生物系统工程与食品科学学院） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学杭州国际科创中心） 纠错

AI总结 提出GEAR-Seg，一种解耦的智能体框架，通过将像素转换为属性文本实现可解释推理分割，零样本性能优异，并可作为数据引擎构建大规模基准GEAR-131K。

Comments 21 pages, 8 figures

Restore3D: Breathing Life into Broken Objects with Shape and Texture Restoration

Restore3D：通过形状和纹理修复为破损物体注入生机

Xiaolong Shen, Zongxin Yang, Yi Yang

机构 * ReLER, CCAI, Zhejiang University（ReLER、CCAI、浙江大学） 纠错

AI总结 提出Restore3D框架，利用多视图图像同时修复破损物体的几何形状和纹理，通过自动数据生成、掩码自感知模块和深度感知掩码修正器生成高分辨率多视图图像，再经粗到细重建获得带纹理的3D网格。

MindEdit-Bench: Benchmarking Object-Level Counterfactual Spatial Reasoning in VLMs from In-the-Wild Photos

MindEdit-Bench：基于野外照片的VLM中对象级反事实空间推理基准

Leyuan Yu, Xiao Tang, Minghao Liu, Xinyuan Li, Xiaokai Bai, Sheng Zhou, Qunshu Lin, Weihao Xuan, Naoto Yokoya

机构 * ZODA ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

AI总结 提出MindEdit-Bench基准，包含六项空间推理任务，其中两项新任务（L4和L5）测试对象级反事实推理，VLM平均准确率仅8%-31%，远低于人类的81%-97%。

Comments 18 pages, 7 figures. Dataset available at https://huggingface.co/datasets/ZODAOfficial/MindEdit-Bench

MolSafeEval: A Benchmark for Uncovering Safety Risks in AI-Generated Molecules

MolSafeEval: 揭示AI生成分子安全风险的基准

Tong Xu, Xinzhe Cao, Zhihui Zhu, Keyan Ding, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center（浙大-杭州全球科技创新中心） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 提出MolSafeEval基准，通过构建分子安全知识图谱和基于大语言模型的推理，系统评估四类分子生成模型的安全风险，揭示当前方法的漏洞。

Comments Accepted by Findings of ACL 2026

Low Perplexity is Repetition: A One-Dimensional Self-Conditioning Attractor in Continuous Diffusion LMs

低困惑度即重复：连续扩散语言模型中的一维自调节吸引子

Shuai Zhang, Zijie Chen, Hongliang He, Lun Du, Zhenzhong Lan

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

AI总结 发现连续扩散语言模型（如ELF）的低困惑度源于过度重复，提出一维吸引子机制并设计ACE方法消除重复，提升文本质量。

Fora: From Weight-Space to Function-Space Protection in Capability-Preserving Fine-Tuning

Fora: 从权重空间到函数空间的保护在保持能力的微调中

Rui Zhou, Tianci Xie

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出函数空间保护方法FORA，通过输入激活协方差的主方向投影，在微调中保留模型原有能力，实验表明优于权重空间投影。

Seeing is Believing: Aligning Prompt Rewriting with Visual Anchors for Text-to-Image Generation

眼见为实：基于视觉锚点的提示重写对齐用于文本到图像生成

Xuanyi Liu, Deyi Ji, Junyu Lu, Jing Wang, Lanyun Zhu, Qianxiong Xu, Xuhang Chen, Tianrun Chen, Siwei Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出FaithRewriter框架，利用多模态大模型生成中间视觉线索，结合大语言模型生成视觉锚定的增强提示，再蒸馏至小模型，以缩小用户意图与生成图像之间的差距。

ROGLE: Robust Global-Local Alignment with Automated Region Supervision for Text-Based Person Search

ROGLE: 基于自动区域监督的鲁棒全局-局部对齐用于文本行人搜索

Chaodong Jia, Zequn Xie, Xibei Jia, Sihang Cai, Shulei Wang, Tao Jin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出ROGLE框架，通过自动区域-句子匹配策略和多重粒度学习，解决文本行人搜索中细粒度对齐不足的问题，并在新基准P-VLG上取得最优性能。

Comments 12 pages, 5 figures

Interact3D: Compositional 3D Generation of Interactive Objects

Interact3D: 交互式物体的组合3D生成

Hui Shan, Keyang Luo, Ming Li, Sizhe Zheng, Yanwei Fu, Zhen Chen, Xiangru Huang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Adobe ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出Interact3D框架，通过统一3D引导场景、两阶段组合流水线（全局到局部几何对齐和基于SDF的优化）以及闭环智能体修正策略，从单张图像生成物理合理的交互式3D组合物体，解决遮挡和空间关系保持问题。

Comments Accepted to ECCV 2026

XSkill: Continual Learning from Experience and Skills in Multimodal Agents

XSkill: 多模态智能体中的经验与技能持续学习

Guanyu Jiang, Zhaochen Su, Xiaoye Qu, Yi R. Fung

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出XSkill双流框架，通过视觉经验与技能的知识提取、检索和自适应，实现多模态智能体在开放场景中无需参数更新的持续学习，显著提升工具使用和推理泛化能力。

Comments Accepted to ICML 2026

NI-Tex: Non-isometric Image-based Garment Texture Generation

NI-Tex: 基于非等距图像的服装纹理生成

Hui Shan, Ming Li, Haitao Yang, Kai Zheng, Sizhe Zheng, Yanwei Fu, Xiangru Huang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 针对非等距图像与3D服装网格间的纹理生成问题，提出结合物理模拟数据集、非等距图像编辑和迭代烘焙的框架，生成高质量PBR纹理。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Highlight)

MediRound: Multi-Round Entity-Level Reasoning Segmentation in Medical Images

MediRound：医学图像中的多轮实体级推理分割

Qinyue Tong, Ziqian Lu, Jun Liu, Rui Zuo, Zheming Lu, Yueming Jin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Sci-Tech University（浙江理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出多轮实体级医学推理分割任务MEMR-Seg，构建大规模数据集MR-MedSeg，并设计基线模型MediRound，通过判断与纠正机制缓解错误传播，在医学教育场景中优于传统方法。

Comments In this version, we have improved some suboptimal expressions in the manuscript and completed the authors' information, such as ORCID IDs

RC-GeoCP: Geometric Consensus for Radar-Camera Collaborative Perception

RC-GeoCP：雷达-相机协同感知的几何一致性

Xiaokai Bai, Lianqing Zheng, Runwei Guan, Siyuan Cao, Songkai Wang, Huiliang Shen

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院） ； Thrust of Artificial Intelligence, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学人工智能研究所） 纠错

AI总结 提出首个4D雷达与相机协同感知框架RC-GeoCP，通过雷达锚定几何一致性解决深度模糊和空间分散导致的错位，实现高效通信与全局一致表示。

Comments 11 pages, 6 figures, 9 tables

Multi-Embodiment Robotic Retargeting via Guided Diffusion Model

基于引导扩散模型的多体机器人重定向

Zhefeng Cao, Ben Liu, Shunpeng Yang, Sen Li, Wei Zhang, Hua Chen

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign Institute（浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳-香槟校区联合学院） ； LimX Dynamics 纠错

AI总结 提出统一图条件扩散框架，利用图结构编码不同机器人拓扑几何特征，通过基于能量的引导损失训练，实现跨异构体的运动重定向。

APRIL-MedSeg: A Modular Medical Image Segmentation Toolbox Embracing Modern Paradigms

APRIL-MedSeg: 一个拥抱现代范式的模块化医学图像分割工具箱

Juntao Jiang, Jinsheng Bai, Linxuan Fan, Yali Bi, Jiangning Zhang, Yong Liu

机构 * Zhejiang University, APRIL Lab（浙江大学APRIL实验室） ； Vanderbilt University（范德比尔特大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出YAML驱动的模块化框架APRIL-MedSeg，将分割网络分解为可复用组件，集成半监督、域适应、知识蒸馏、弱监督、文本引导分割及基础模型支持，通过注册配置系统实现灵活可复现的实验管理。

Comments 31 pages, 1 figure, and 8 tables

PointSplat: Compact Gaussian Splatting via Human-Centric Prediction

PointSplat: 通过以人为中心的预测实现紧凑的高斯泼溅

Yujie Guo, Yudong Jin, Lingteng Qiu, Zehong Shen, Zhen Xu, Jing Zhang, Xianchao Shen, Hujun Bao, Sida Peng, Xiaowei Zhou

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； ByteDance（字节跳动） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出PointSplat，一种以人为中心的方法，直接从输入点集推断高斯原语，通过3D空间预测减少冗余，实现紧凑表示和高质量新视角渲染。

Comments Project Page: https://zju3dv.github.io/pointsplat

MemLearner: Learning to Query Context memory for Video World Models

MemLearner: 学习查询上下文记忆用于视频世界模型

Jiwen Yu, Jianxiong Gao, Jianhong Bai, Yiran Qin, Kaiyi Huang, Quande Liu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 提出基于学习的自适应上下文查询方法MemLearner，利用视频生成模型自身进行上下文记忆查询，解决视频世界模型在遮挡和动态场景下的场景一致性问题。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://yujiwen.github.io/memlearner/

UniTac: A Unified Multimodal Model for Cross-Sensor Tactile Understanding and Generation

UniTac: 一种用于跨传感器触觉理解与生成的统一多模态模型

Jiahang Tu, Fengyu Yang, Chenyang Ma, Xihang Yu, Ziyao Zeng, Shaokai Wu, Hanbin Zhao, Zhi Tao, Chao Zhang, Hui Qian, Alex Wong

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； UNIX AI 纠错

AI总结 提出UniTac，首个统一多模态模型，通过双级表示编码传感器和物体属性，实现触觉理解与生成，在跨传感器任务上达到最优性能。

Comments This paper has been accepted by ECCV 2026