高校专区
频域正则化对抗对齐用于针对闭源大语言模型的可转移攻击
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出FRA-Attack，通过频域正则化方法解决对抗转移性问题，通过高通DCT目标和频率域梯度正则化提升跨模型的对抗转移能力。
AirfoilGen: 一种用于翼型生成的可构造且性能感知的潜在扩散模型
机构 * State Key Laboratory of CAD \& CG, Zhejiang University, Hangzhou, 310027, China
AI总结 本文提出了一种新的翼型生成模型AirfoilGen，通过引入圆扫表示法约束生成过程，确保生成的翼型符合基本特性，并通过在学习的潜在空间中操作实现对气动性能的显式控制，同时提供了一个包含超过20万翼型的新数据集。
Comments 15 pages
基于训练轨迹的token选择
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 本文提出T3S方法，通过在token层面重构训练目标，清除未学习token的优化路径，从而在连续蒸馏中提升性能，实验表明在AR和dLLM设置中均取得显著效果。
Comments Accepted by ICML 2026
AiraXiv：一个面向人类和AI科学家的AI驱动的开放获取平台
机构 * Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institution（上海创新研究院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院）
AI总结 本文提出AiraXiv平台，通过AI驱动的开放预印本、AI增强的分析与评审以及读者反馈，解决传统学术出版系统在AI时代面临的研究产出增长和可扩展性挑战。
RankE: 用于离散文本到图像生成的端到端后训练方法 with Decoder Co-Evolution
机构 * Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室）
AI总结 本文提出RankE，一种端到端的后训练框架，通过解码器与策略的协同进化，解决离散自回归文本到图像生成中策略优化导致的潜在协变量偏移问题，同时提升图像质量和对齐度。
Mobile UMI: 用于移动操作的跨视角扩散策略与解耦动力学
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文提出了一种无需硬件的演示框架Mobile UMI，通过三个组件解决移动模仿学习中的两个瓶颈问题：运动污染的动作标签和推理导致的执行延迟。核心方法是通过双摄像头捕捉全局和局部上下文，结合空间锚点统一视觉-惯性框架，并利用异步递推地执行器进行在线状态匹配，从而实现解耦的动力学和基座轨迹。
HDMoE：一种用于多模态癌症生存预测的分层解耦-融合专家混合框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xinjiang University（新疆大学） ； Hangzhou City University（杭州市大学） ； Sun Yat-sen University Cancer Center（中山大学肿瘤中心）
AI总结 本文提出HDMoE框架，通过分层解耦-融合专家混合方法，有效整合多模态医学数据以提高癌症生存预测的准确性，解决了传统方法中特征解耦和融合效果不佳的问题。
Comments 12 pages, HDMoE has been accepted by KDD 2026 AI for Sciences Track
NeighborDiv: 一种基于邻居多样性、无需训练的跨域通用图异常检测方法
机构 * Netease Yidun AI Lab（网易易盾AI实验室） ； School of Software Technology（软件学院） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文提出NeighborDiv，一种无需训练的通用图异常检测方法，通过邻居多样性原理来检测异常，克服了传统方法在训练复杂度、数据依赖性和跨域泛化稳定性方面的不足，实验表明其在多个评估框架下均取得最佳性能。
DISC: 通过策略生成解耦指令与状态条件控制
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； TranscEngram
AI总结 DISC通过策略生成解耦指令与状态条件控制，解决了任务状态耦合导致的观察泄漏问题，并在多个基准测试中表现出色，证明了语言生成的策略参数驱动行为。
AIR: 一种用于自监督前馈2D高斯点散射的 amortized 图像重建框架
机构 * School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院）
AI总结 本文提出了一种自监督前馈框架AIR，通过将迭代高斯拟合 amortized 到单次网络传递中，消除了每张图像测试时的优化需求。该框架采用分阶段残差架构，逐步从重建残差中预测额外的高斯原始体，并结合显式的阶段控制机制，仅在欠重建区域激活新的原始体。通过预测-优化-蒸馏训练策略，稳定了多阶段预测，最终实现了更高效的图像重建。
Comments preprint version
动态TMoE：一种针对非平稳时间序列预测的漂移感知动态专家混合框架
机构 * School of Software Technology, Zhejiang University, Ningbo, China ； State Key Lab of CAD\&CG, Zhejiang University, Hangzhou, China
AI总结 本文提出Dynamic TMoE框架，通过动态构建异构专家和剪枝冗余专家来优化容量，并利用时间记忆路由器确保稳定且上下文感知的专家选择，从而在非平稳时间序列预测中实现更优性能。
Comments 27 pages, 7 figures. Accepted to ICML 2026
制造设计：一种集成制造知识的强化学习框架用于航空发动机自由形管道路由
机构 * State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, Zhejiang University（浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室） ； Engineering Research Center for Design Engineering and Digital Twin of Zhejiang Province, Zhejiang University（浙江省设计工程与数字孪生工程研究中心） ； Zhejiang Changxing Heliang Intelligent Equipment Co., Ltd.（浙江长兴鹤浪智能装备有限公司）
AI总结 本文提出了一种集成制造知识的强化学习框架，用于航空发动机中自由形管道路由优化，通过将制造知识作为约束条件，提高了管道路径的可制造性和几何平滑度。
解锁VLMs中的密集度量深度估计
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Hunyuan LLM（腾讯混元大模型） ； HKUST（香港科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院）
AI总结 本文提出DepthVLM，一种将单个VLM转换为原生密集几何预测器的简单有效框架，同时保持其多模态能力。通过在LLM主干上附加轻量级深度头，并在统一的视觉-文本监督范式下进行训练，DepthVLM能够在单次前向传递中生成高分辨率深度图和语言输出。此外，还引入了一个统一的室内-室外度量深度基准，实验表明DepthVLM在推理效率、复杂3D空间推理等方面均优于现有VLMs和纯视觉模型。
Comments Project Page: https://depthvlm.github.io/
ComplexMCP: 评估LLM代理在动态、相互依赖和大规模工具沙箱中的表现
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 本文提出ComplexMCP基准，用于评估LLM代理在动态、相互依赖和大规模工具环境中的性能，揭示了现有模型在复杂任务中的不足，指出三个关键瓶颈：工具检索饱和、过度自信和战略投降倾向。
DeformMaster: 一个用于从视频中生成变形物体交互物理-神经世界模型
机构 * Nankai University（南开大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Rightly Robotics, A4X（Rightly Robotics，A4X） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本研究提出DeformMaster，一种基于视频的交互物理-神经世界模型，能够从真实交互视频中生成变形物体的统一动态-外观框架，通过保留结构化的物理推演并利用神经残差补偿未建模效应，实现高保真4D外观生成，实验表明其在动态预测和外观渲染方面优于现有方法。
Comments Project page: https://can-lee.github.io/deformmaster-web/
VeraRetouch: 一个轻量级的全微分框架用于多任务推理照片修复
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； vivo BlueImage Lab（vivo BlueImage实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室）
AI总结 本文提出VeraRetouch，一个轻量级且全微分的多任务照片修复框架，通过使用0.5B视觉-语言模型和全微分的修复渲染器，实现了端到端的像素级训练，并引入了AetherRetouch-1M+数据集和DAPO-AE强化学习策略，以提升修复性能和泛化能力。
FEAT: 一个线性复杂度的超大规模结构化数据基础模型
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Aalborg University（奥尔堡大学）
AI总结 本文提出FEAT，一种线性复杂度的基础模型，用于处理超大规模结构化数据，通过多层双轴编码架构和自适应融合双向状态空间模型，实现线性时间内的跨元组上下文化，同时支持排列不变的表示学习。
Affordance-R1: 为多模态大语言模型中的通用化 affordance 推理设计的强化学习
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Nanjing University of Information Science & Technology（南京信息工程大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Science（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 本文提出 Affordance-R1，一种结合认知 CoT 引导的 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 的统一 affordance 地标框架，通过强化学习实现零样本泛化和测试时推理能力。
通过轨迹积分反馈调节解剖感知奖励用于体积计算断层扫描分析
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里集团达摩院） ； Hupan Lab（虎扑实验室） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
AI总结 本文提出了一种新的框架，通过轨迹积分反馈GRPO（TIF-GRPO）来改进医疗视觉语言模型在三维CT分析中的性能，通过引入临床异常基准评估子系统（CABS）来解决优化目标与临床严谨性之间的不匹配问题，提升异常检测和临床准确性。
PixVerve：通过大规模高质量数据集将原生超高清图像生成推至100MP
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 本文提出PixVerve-95K数据集，通过精心设计的数据管道构建，包含95K张高分辨率图像和七维标注，用于推动超高清图像生成技术，通过三种训练方案将T2I基础模型扩展到100MP生成，并建立PixVerve-Bench评估协议。
Comments Project page is available at https://haojunchen663.github.io/projects/PixVerve/
FiLark：一种面向流式处理的软件框架，用于分布式声学传感的端到端探索、标注和算法集成
机构 * organization= State Key Laboratory of Ocean Sensing \& Ocean College, Zhejiang University , city= Zhoushan , postcode= 316021 , country= China ； organization= College of Information Science ； Electronic Engineering, Zhejiang University , city= Hangzhou , country= China ； organization= College of Computer Science ； Technology, Zhejiang University , city= Hangzhou , country= China
AI总结 本文提出FiLark框架，通过流式处理原则，实现分布式声学传感数据的端到端探索、标注和算法集成，解决传统批量分析框架无法处理连续高通道数据流的问题。
少写多取：用于推测解码的混合树构建
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Qwen Applications Business Group of Alibaba（阿里巴巴量子计算实验室）
AI总结 本文提出了一种混合树构建方法Graft，通过结合剪枝和检索操作，解决了推测解码中资源分配的帕累托权衡问题，实现了在不同部署场景下的速度提升和接受率优化。
一对一动画：无对齐角色动画和图像姿态转换
机构 * Jiangnan University（江南大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文提出了一种统一框架，用于高保真角色动画和图像姿态转换，解决了参考姿态错位问题，通过自监督补全任务和混合参考融合注意力机制提升生成质量。
Comments Project Page:https://ssj9596.github.io/one-to-all-animation-project/
CADDesigner: 一种通用智能体的概念CAD模型生成
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文提出CADDesigner，一种基于LLM的智能体，通过文本描述和草图输入，结合交互对话进行需求分析，生成高质量CAD模型代码，并通过迭代视觉反馈提升模型质量，实验表明其在概念CAD模型生成任务中表现优异。
什么真正提升了数学推理：超越纯代码的结构化推理信号
机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science（认知智能国家重点实验室，科学大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Centerce（人工智能研究院，合肥综合性国家科学中心） ； Individual Researcher（个人研究员） ； Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学，杭州，中国）
AI总结 本文通过控制预训练实验研究代码对推理能力的影响，发现代码主要提升编程能力而非通用推理，且在复杂数学推理中与知识密集型任务竞争，同时结构化推理轨迹（如代码-文本和数学-文本混合）比纯可执行代码更能提升推理能力。
Comments Accepted by ICML 2026, 22 pages, 10 figures
通过块近似稀疏注意力实现扩散语言模型的高效长上下文建模
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 本文提出了一种块近似稀疏注意力框架（BA-Att），通过块级预下采样操作识别信息区域，避免依赖脆弱的位置先验，从而在保持高性能的同时提升计算效率，实验表明其在注意力计算上比FlashAttention快6.95倍，并在50%稀疏度下保持接近全注意力性能。
Comments CVPR 2026 Findings paper
FlyMirage: 一种用于生成多样化和可扩展的无人机飞行数据的完全自动化生成流程
机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China（浙江大学工业控制技术状态重点实验室，杭州310027，中国） ； Differential Robotics, Hangzhou 311121, China（差分机器人，杭州311121，中国）
AI总结 本文提出FlyMirage，一种完全自动化的生成流程，通过生成世界模型生成大规模、多样化且逼真的无人机视觉-语言导航数据，支持下一代具身导航模型的发展。
EgoCoT-Bench: 用于MLLMs的 grounded 和可验证的 operation-centric 思维链推理基准测试
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文提出EgoCoT-Bench，一个用于评估MLLMs在第一人称视角下细粒度操作中心推理能力的基准测试，包含3172个可验证的问答对，涵盖感知、预见和高层次推理等任务，旨在解决现有基准测试在细粒度推理和证据验证方面的不足。
深度神经网络的可证公平修复
机构 * Hangzhou Dianzi University, China（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University, China（浙江大学） ； Zhejiang University of Technology, China（浙江工业大学）
AI总结 本文提出ProF框架，通过区间界限传播技术，为深度神经网络提供可证的公平性修复，实现对偏见样本周围整个集合的公平性保障，并在多个基准数据集上验证了其有效性。
Comments 15 pages, 6 figures, 7 tables. full version of the paper accepted by ASE 2025
Journal ref Proceedings of the 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), 2025
超越模式崩溃：用于多样化推理的分布匹配
机构 * Tongji University（同济大学） ； Independent（独立） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 本文提出DMPO方法，通过原理性近似前向KL最小化来防止on-policy强化学习中的模式崩溃，展示了在NP难组合优化问题上的改进效果，提升了多样化推理能力。
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈