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已知事实导致的推理错误：针对大语言模型的步骤级自一致性组相对策略优化
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对大语言模型推理中因上下文干扰产生事实错误的问题，提出步骤级自一致性组相对策略优化（SSC - GRPO），通过计算自一致性分数分配步骤级奖励，在数学推理基准和幻觉排行榜上取得领先，为检测和减轻幻觉提供新视角。
PhoenixRepair：重新思考软件代理中的修复策略探索
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei CodeArts Model Team（华为代码艺术模型团队）
AI总结 研究针对现有软件代理修复策略探索不足的问题，提出PhoenixRepair多代理框架，通过多位置采样、迭代反思优化等扩大搜索空间，实验表明该框架在解决率和故障定位精度上有提升，实现了7.8%的相对改进及76.0%的最高解决率Pass@1。
Comments 14 pages, 5 figures
开放词汇注视对象预测：基准与方法
机构 * Xi’an University of Architecture and Technology（西安建筑科技大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究注视对象预测问题，提出基于文本驱动对象发现和注视引导选择模块的框架，并引入梯度信息选择调整，构建含86个自然类别的基准，所提模型在开放和封闭词汇设置中均表现出色。
Comments Accepted at ACM Multimedia 2026
在不断演变的领域上进行连续视频 - MLLM 适应
机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The University of Southern Queensland（南昆士兰大学）
AI总结 研究视频多模态大语言模型对不断演变领域的适应问题，提出分布感知专家路由框架 DAER，通过保持领域隔离的轻量级专家、引入多种路由和优化机制，在域增量基准上评估，结果优于现有方法。
Comments Accepted to ACM MM 2026
TD-DPO：用于减轻临床自闭症干预对话中谄媚行为的差异感知偏好优化
机构 * Nanhu Brain-Computer Interface Institute（南湖脑机接口研究所） ； MOE Frontiers Science Center for Brain and Brain-Machine Integration, Zhejiang University（浙江大学脑与脑机融合教育部前沿科学中心） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Children’s Hospital Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属儿童医院） ； State Key Laboratory of Brain-Machine Intelligence（脑机智能技术国家重点实验室） ； Department of Neurobiology, Affiliated Mental Health Center and Hangzhou Seventh People’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属精神卫生中心和杭州市第七人民医院神经生物学系）
AI总结 研究针对大语言模型在自闭症干预对话中的谄媚问题，提出最小编辑数据增强策略及令牌级差异直接偏好优化方法，通过加权差异令牌、降权共享令牌抑制背景漂移，经实验验证该方法能在减轻谄媚与保留干预能力间达较好平衡。
Comments commited to EMNLP2026
通过证据链评估进行校准的选择性事实核查
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对大语言模型事实核查的可靠性问题，提出证据链评估框架ECE，通过网络搜索等收集证据并返回结构化裁决。在ECE - Bench上有较好表现，虽总体校准指标未超最强基线，但实现了选择性预测权衡，弃权可处理弱证据。
用于生成建模的三体散射
机构 * Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University College London（伦敦大学学院）
AI总结 研究提出三体散射建模（TBSM）用于生成，将能量距离转化为特定相互作用，为单步生成器提供监督。通过在线跟踪条件期望减少噪声，在ImageNet-256上训练单步生成器取得良好结果，确立了跟踪散射作为高维单步生成的途径。
Comments 31 pages, 5 figures, and 4 tables. Code: https://github.com/sp12138/TBSM
世界翻译：通过反向动力学提取和非配对域翻译最小化模拟与现实之间的差距
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； LimX Dynamics（LimX动力学公司）
AI总结 研究模拟与现实差距问题，提出“世界翻译”方法，利用模拟器和学习动力学互补优势，反向提取动力学信息并跨域转换，实验表明该方法能更准确建模，在特定情况下优势明显，还证实可改进策略转移。
Comments 8 pages, 8 figures
SciForma：科学图表的结构忠实生成
机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） ； State Key Lab of CAD & CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
AI总结 研究针对科学图表结构保真度问题，提出SciForma框架，分解图表质量为三个结构轴，用M-DPO优化，策划训练和评估数据，实现迭代编辑，使SciForma-9B超越开源基线和GPT-Image-1.5，提升科学图表生成的结构保真度。
Comments 30 pages, 21 figures
SGN：一种用于分布偏移下数据生成的基于相似度的生成网络
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究分布偏移下数据生成问题，提出基于相似度的生成网络SGN，在源数据训练后无需参数更新用于新目标域，通过学习潜在空间和利用目标域小代表性集，实现目标引导数据增强，实验验证其有效性。
莫比乌斯学习：Transformer中的循环深度折叠
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究挑战Transformer中块作用与位置绑定的传统观点，提出基于循环深度折叠的莫比乌斯学习，同一组块在不同数据流中有不同应用时机，实现深度角色叠加，实验表明其在分布式训练中有优势，开辟新设计空间。
语义相似，逻辑不同：诊断表格检索增强生成中的语义可回答性差距
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Bank of Hangzhou Co., Ltd.（杭州银行股份有限公司） ； Zhejiang Lab（之江实验室）
AI总结 研究表格检索增强生成中语义可回答性差距问题，通过TCR-Bench基准评估发现密集检索器存在差距，分析其相关因素，用Answerability-Aware Reranking两阶段管道测试，提升了检索性能，揭示差距源于缺少可回答性验证步骤。
长上下文智能体仅靠渐进式披露就够了吗？
机构 * University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 研究长文档问答中智能体获取文档路径自行决定读取内容的模式，通过对照研究，在InfiniteBench上对比原始文档导航、Agent Skills包设计与经典混合检索器，发现不同情况下各方法表现不同，渐进式披露在语料库大时作用关键。
AEC-DS：用于去中心化存储的具有PDP触发声誉和QoS感知迁移的自适应纠删编码
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Central University of Finance and Economics（中央财经大学） ； Binjiang Institute of Zhejiang University（浙江大学滨江学院）
AI总结 针对去中心化存储系统中审计结果未有效指导决策的问题，提出AEC-DS机制，利用PDP反馈驱动，结合QoS感知迁移策略调整分片放置，模拟显示其能保持数据耐久性，减少恢复操作，类迁移作用显著，为自我修复的去中心化存储提供实用路径。
TimeLens2：使用多模态大语言模型进行通用视频时间定位
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 研究通用视频时间定位问题，TimeLens2将时间证据视为区间集，通过多种策略构建多跨度监督，其时间瓦瑟斯坦奖励等方法提供反馈，在多个基准测试中表现出色，不同变体均有性能提升。
Comments Technical Report
MIS-HCC：用于高效医学图像分割的分层通道聚类
机构 * Yale University（耶鲁大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Wichita State University（威奇托州立大学） ； Purdue University（普渡大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对医学图像分割模型在资源受限平台部署的挑战，提出分层聚类压缩方法MIS-HCC，利用瓦瑟斯坦距离表示通道相似性形成矩阵指导聚类，融合通道生成压缩网络，实验证明其在精度和压缩效率上优于现有方法。
学习驱动的自适应审计调度：一种用于链下数据完整性的序贯决策方法
机构 * Hangzhou Yunphant Network Technology Co., Ltd.（杭州云幻网络科技有限公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Central University of Finance and Economics（中央财经大学） ； University of North Georgia（北佐治亚大学） ； Zhejiang Shuren University（浙江树人大学）
AI总结 研究链下数据完整性审计问题，提出DRQN-CMDP方法，结合GRU层与拉格朗日对偶上升，利用无配对同态MAC原语，相比其他13种方法，在燃气成本、误报率和检测延迟上取得良好平衡。
用于大语言模型训练后处理的蒸馏强化学习
机构 * College of Elite Engineers, Nankai University（南开大学精英工程师学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； College of Software, Nankai University（南开大学软件学院）
AI总结 研究大语言模型训练后处理问题，提出蒸馏强化学习方法，集成教师监督到RL目标，含反向重要性采样等三个组件，能有效转移知识，在家族内和跨家族蒸馏实验中性能大幅优于标准RL和OPD。
越狱攻击如何为安全对齐提供信息：以防御者为中心、基于Shapley值的越狱贡献评估
机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究以防御者为中心评估越狱攻击，提出A - MESS框架，通过AttackSHAP估计攻击效用，在不同场景下实验发现攻击成功率排名与防御者效用弱对齐，有限查询能准确估计，直接优化子集安全效用更强，建议将越狱攻击视为安全改进资源。
SynH-Rank：通过多样化数据合成和分层排序训练实现质量感知代码搜索
机构 * College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou City University（杭州市城市大学） ； Zhejiang University and Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（浙江大学和杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院）
AI总结 研究针对代码搜索中重排器忽视非功能质量的问题，提出SynH-Rank框架，结合大语言模型数据合成与分层排序训练，采用三级标注方案及新指标，有效提升了代码搜索质量，在多方面取得优于传统方法的性能。
当物理偏好遇到语义约束：用于文本到视频生成的物理和语义直接偏好优化
机构 * University of Nevada, Reno（内华达大学雷诺分校） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 文本到视频生成模型存在物理合理性与语义一致性的矛盾，提出物理和语义直接偏好优化方法（PSDPO），通过调节偏好对贡献，限制语义漂移，实现更可靠平衡，实验验证其在提高物理合理性和保持语义一致性上优于基线和现有方法。
Comments This work is accepted by ACM MM 2026
用于动态视觉语言导航的从慢速推理器到快速规划器的逐令牌潜在流
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对动态视觉语言导航中语言推理慢与规划需即时的矛盾，提出SPARK-VLN双系统框架，通过三个模块将慢速VLM推理器知识流到快速规划器，引入新基准套件，提高了导航成功率、社会合规性及推理效率。
深度估计器是用于3D场景几何修复和重建的隐式神经场
机构 * College of Artificial Intelligence, Zhejiang University（浙江大学人工智能学院）
AI总结 针对现实世界场景数据3D几何不完整问题，提出神经深度场（NDF），将深度估计器视为场景级隐式场解决问题，通过单测试时优化实现，实验表明其在3D场景几何修复中性能优异。
CanonicalPhys：通过规范空间先验实现姿态鲁棒的远程光电容积脉搏波描记法
机构 * Center for Machine Vision and Signal Analysis (CMVS), University of Oulu（奥卢大学机器视觉与信号分析中心） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究针对深度远程光电容积脉搏波描记法在头部姿态下性能下降问题，提出CanonicalPhys方法，通过添加可微四点单应性变换固定面部锚点到规范位置，利用规范框架表示相关先验，有效降低姿态影响，减少MAE退化。
Comments Accepted by IJCB 2026. Code: https://github.com/infraface/CanonicalPhys
Event3R：通过时空特征聚合从事件相机进行异步到全局的3D重建
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学）
AI总结 研究针对事件相机异步、稀疏和高动态特性及缺乏标注数据集的问题，提出Event3R框架，通过时空体素表示、时间注意力模块、掩码箱建模策略及对比对齐和一致性正则化损失，实现鲁棒的3D重建，性能显著优于现有方法。
Comments accepted to IROS 2026
云中可扩展的大语言模型智能体工具访问
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Fudan University（复旦大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究大语言模型智能体在云环境下工具访问问题，提出云规模网关系统，通过打破直接连接模型等整合多种功能，实现高召回率、扩展工具访问数量、提高准确性并减少时间和令牌使用量，还分享了部署经验。
MGDT：具有关系自适应专家混合的MLLM引导扩散变压器用于多模态知识图谱补全
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Communication University of China（中国传媒大学）
AI总结 研究多模态知识图谱补全问题，提出MGDT框架，先通过RASR-MoE模块选路径、抑干扰，再用MLLM对齐表示，最后KGDT去噪生成，实验证明该框架在三个基准数据集上性能优于基线。
Comments 8pages, 6 figures
试验中的评分标准：通过合成成对证据从单个查询中演化评分标准
机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算学院） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； School of Cyber Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学网络空间安全学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； School of Statistics and Data Science, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学统计与数据科学学院） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院）
AI总结 研究针对构建可靠特定查询评分标准难的问题，提出“试验中的评分标准”框架，仅从查询演化评分标准集，靠合成响应对获取监督并验证，实验证明该框架有效，平均准确率最佳且在多数评估集领先。
TAMF-VTON：通过高保真图像合成实现纹理感知无掩码虚拟试穿
机构 * State Key Lab of CAD & CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Style3D Research China（中国凌迪科技风格实验室）
AI总结 TAMF-VTON旨在解决虚拟试穿方法局限，通过统一生成管道，含轻量级专家混合适应方案、频域监督机制和强大数据管理管道，实现无掩码、多服装组合、纹理保留及高效推理，优于现有方法，为数字时尚提供可行方案。
SEED：用于智能体强化学习的自进化在线策略蒸馏
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 研究针对基于结果的强化学习中间决策指导有限的问题，提出SEED框架。它将在线策略轨迹转化为训练技能并提炼回策略模型，通过微调策略生成技能，重新评分动作转化蒸馏信号，联合优化提升性能与样本效率及泛化能力。
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