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每个人都是独特的：迈向用于债务催收的行为异质性协商对话系统
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 针对债务催收场景中现有基准无法体现用户行为异质性的问题，提出DebtBench基准并开发DebtGPT代理，用16个先进LLMs实验，发现多数模型表现不佳，DebtGPT优于开源基线且性能与GPT-4o相当。
RoCo-ACE：用于保留感知知识注入的基于展开的在线蒸馏
机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 研究针对知识注入中拟合权威答案致行为偏差问题，提出RoCo-ACE方法，通过同展开无参考/基于参考条件的似然对比及参考侧锚定校正，在多知识注入设置等下，实现最佳注入知识准确性且保持保留率接近基础模型。
Crystalis：用于协同多视图可视化生成的渐进式成核与语义退火
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究针对大语言模型难以生成协同多视图可视化的问题，提出Crystalis框架，基于以查询为中心的CMV建模，通过渐进式成核和语义退火机制，在多任务基准测试中取得高成功率，且经用户研究验证了工作流程可用性。
用于结构化超材料统一生成设计的引导拓扑分布
机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Ningbo University（宁波大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 研究结构化超材料设计问题，提出GenTO统一框架，通过训练扩散模型并引导拓扑分布，能为异构任务重用拓扑先验，保留结构多样性，获高性能方案，确立拓扑知识为超材料设计统一原则。
ClinFusion：用于整体医学理解的以视觉为中心的多模态大语言模型系统
机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hupan Laboratory（湖畔实验室） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Department of Radiology, The Affiliated Yangming Hospital of Ningbo University（宁波大学附属阳明医院放射科） ； Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign Institute, Zhejiang University（浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区联合学院，浙江大学） ； Hepato-Pancreato-Biliary Center, Beijing Tsinghua Changgung Hospital, School of Clinical Medicine, Tsinghua Medicine, Tsinghua University（清华长庚医院肝胆胰中心，清华大学临床医学院，清华医学，清华大学） ； School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心）
AI总结 研究针对多模态大语言模型在医学领域部署的挑战，提出ClinFusion，采用组合级联视觉编码器架构和视觉基础评估框架，在多模态医学基准测试中表现优异，超越开源和专有模型，经专家盲评验证效果良好。
Comments Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/ClinFusion Models: https://huggingface.co/collections/Alibaba-DAMO-Academy/clinfusion
LiveGraph: 基于主动-结构神经重排序的运动推荐
机构 * University of Macau（澳门大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Tongji University（同济大学） ； Juntendo University（立命馆大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hanyang University（汉阳大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学）
AI总结 LiveGraph通过图表示增强策略和动态重排序机制，解决学生参与长尾分布和个性化学习轨迹适应问题，提升推荐精度与教学多样性。
Comments 19 pages, 5 figures
情感碰撞：双双曲镜面流形用于通过反情感反射进行情感恢复
机构 * University of Macau（澳门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Minzu University of China（中央民族大学）
AI总结 本文提出Emotion Collider网络，利用双双曲镜面流形实现多模态情感和情绪建模，通过双曲空间对比学习提升类别分离，并在标准多模态情感基准上验证了其鲁棒性和准确性。
Comments 25 pages, 14 figures
DAV-GSWT：基于扩散优先的主动视角采样用于数据高效的高斯溅射瓦片
机构 * University of Macau（澳门大学） ； Juntendo University（立命馆大学） ； Tongji University（同济大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Liverpool（利物浦大学）
AI总结 本文提出DAV-GSWT框架，利用扩散先验和主动视角采样，从少量输入观测合成高保真高斯溅射瓦片，减少数据需求并保持视觉质量和交互性能。
Comments 16 pages, 7 figures
SwiftGS: 基于事件的先验知识用于即时卫星表面恢复
机构 * University of Macau（澳门大学） ； Juntendo University（顺天堂大学） ； Tongji University（同济大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Juniata College（朱尼亚塔学院）
AI总结 SwiftGS通过元学习方法实现单次前向传递的3D重建，结合几何-辐射解耦的高斯基元和轻量SDF，降低单场景优化成本，实现高效准确的数字表面模型重建和视图一致渲染。
Comments 23 pages, 6 figures
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Key Laboratory of Collaborative Sensing and Autonomous Unmanned Systems of Zhejiang Province（浙江省协同感知与自主无人系统重点实验室）
Comments 7 pages, 5 figures, 2 tables, to be published in the 62nd DAC (Design Automation Conference) proceedings
CameraAnything：使用任意相机控制重新拍摄视频
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 CameraAnything是用于相机控制视频编辑的统一框架，采用逐像素普吕克光线注入等方法联合控制相机参数，开发合成管道克服数据稀缺，能在单过程中实现多种视频编辑操作，为视频制作提供实用价值。
Comments Project page: https://yixuanli98.github.io/cameraanything/
一种用于长期脑机接口的具有不确定性引导自步学习的循环适应-泛化框架
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Nanhu Brain-Computer Interface Institute（南湖脑机接口研究所）
AI总结 针对侵入性脑机接口因神经漂移面临的长期部署挑战，提出UnSPC框架，通过UnSPL机制协同DA和DG，利用噪声鲁棒排序策略挖掘可靠伪标签样本，引入CycAG策略整合DA和DG，经实验验证其有效性和鲁棒性，为长期BMI控制铺路。
用于脑机接口神经解码泛化的自监督一致性增强解缠学习
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Nanhu Brain-Computer Interface Institute（南湖脑机接口研究院）
AI总结 研究脑机接口因神经漂移致性能下降问题，提出自监督一致性增强解缠学习框架（SSCDL）。通过设计一致性增强神经解码器及采用互补解缠泛化机制，学习鲁棒表征，实现跨日泛化，提升解码性能，展现长期交互潜力。
RRTrack：用于动态场景的鲁棒且可恢复的物体6D姿态跟踪
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院） ； College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院）
AI总结 研究针对动态场景中物体6D姿态跟踪难题，提出RRTrack。它采用2D-6D闭环跟踪策略，集成记忆视频对象分割与6D姿态细化，还有双库模板匹配模块。在合成基准和真实世界实验中验证，相比FoundationPose有显著提升，兼具高效与鲁棒性。
Comments 6D Pose Tracking, 10 pages, real-world experiments, training-free
揭露你的伪装：从语音转换中恢复源说话者身份
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 研究针对语音转换威胁生物特征安全问题，提出TRIDENT框架，通过三叉戟架构，包括识别转换机制、提取目标说话者潜在表示等，从转换音频恢复源说话者身份，实验表明其准确率高且性能稳健。
D3O：用于序数回归的动态分布蒸馏
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对序数回归中因主观标注产生的问题，提出D3O动态分布蒸馏框架，通过自蒸馏用序数标签分布的训练驱动演化取代静态监督，引入对比序数感知标签增强模块和基于CDF的跨层交互蒸馏机制，实验证明其优于现有方法。
Comments 10 pages, 5 figures, ACMMM2026
按需插补：针对变化环境的自适应相关时间序列插补
机构 * College of Computer and Data Science, Fuzhou University（福州大学计算机与数据科学学院） ； Engineering Research Center of Big Data Intelligence, Ministry of Education（教育部大数据智能工程研究中心） ； Fujian Key Laboratory of Network Computing and Intelligent Information Processing, Fuzhou University（福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室） ； Department of Computer Science, Aalborg University（奥尔堡大学计算机科学系） ； Space Information Research Institute, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学空间信息研究院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, The University of New South Wales（新南威尔士大学计算机科学与工程学院） ； CSIRO’s Data61（联邦科学与工业研究组织数据61）
AI总结 研究针对物联网中相关时间序列数据缺失值插补问题，提出AdaCTSi方法，结合一次性时间卷积网络与相关技术提取解耦特征，经实验验证该方法能有效降低MAE，且单个模型支持自适应推理，可部署在商用设备上。
Comments 15 pages, 9 figures. Accepted for publication in IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE)
VIPER：用于物理上合理的视频生成的视觉上下文物理推理
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd.（维沃移动通信有限公司）
AI总结 研究针对视频生成模型控制物理行为难的问题，提出VIPER框架，利用多模态大语言模型提取物理线索，通过分层训练引导图像到视频生成器，构建VIPER-19K数据集，实验证明该框架能实现物理行为转移且效果良好。
Comments tech report
从异构轨迹中发现神经算子
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究如何从异构轨迹发现神经算子，提出因式分解潜在条件公式，联合学习神经算子与低维潜在表示，能捕获系统变化内在维度，实现零样本外推等泛化，为无显式监督的算子学习建立可解释范式。
HyCE-RAG：用于可解释多跳问答的超图证据链检索增强生成
机构 * University of Macau（澳门大学） ； Shenzhen Kaihong Digital Industry Development Co., Ltd.（深圳开鸿数字产业发展有限公司） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院）
AI总结 研究可解释多跳问答，提出HyCE-RAG框架，将实体等组织成超边构建超图，经置信度传播和证据组装选择连接证据路径，评分时考虑多种因素，实验证明其在多方面优于标准和基于图的RAG基线，为复杂问答检索后推理提供新方向。
Comments 15 pages, 3 figures, 4 tables
MM-ShiftKV：用于多模态大语言模型的解码感知预填充阶段键值选择
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术产业开发区（滨江）区块链与数据安全研究院）
AI总结 研究多模态大语言模型中KV缓存问题，提出MM-ShiftKV方法，通过构建方差扩展查询代理近似解码时查询行为，基于聚合注意力质量估计KV重要性，在严格缓存预算下性能优于现有方法。
Comments 19 pages, 11 figures
通过信道条件参数生成实现CSI模型的快速跨场景自适应
机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（浙江大学杭州高新技术产业开发区（滨江）区块链与数据安全国家重点实验室）
AI总结 研究针对CSI模型在不同场景适应性差的问题，提出CCPG方法，通过组件冻结实验识别瓶颈，生成轻量级LoRA权重，经多种技术处理实现快速跨场景自适应，实验表明该方法能高效部署CSI模型用于6G通信。
依赖引导的代码生成：结构化矩阵分解与一致性引导的细化
机构 * University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National Taiwan University（台湾国立大学） ； Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Liaoning Technical University（辽宁技术大学）
AI总结 针对现有代码生成方法无法充分捕捉代码实体依赖关系的问题，提出依赖感知代码生成框架，通过结构化矩阵分解和一致性引导细化生成代码，经实验验证该方法能生成语义对齐和结构保真度更高的代码。
Comments 12 pages
基于边缘的QoS感知自适应任务放置：多机器人系统中的闭环控制
机构 * Deakin University（德肯大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Swinburne University of Technology（西姆伯恩理工大学）
AI总结 提出一种QoS感知的自适应任务放置（ATP）控制器，通过多指标成本评分和闭环控制，在共享边缘节点上动态切换任务放置，以降低尾延迟和截止时间违规。
Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables, 1 algorithm, accepted paper on the 24th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN), 26-29 July, 2026, Melbourne, Australia
LiteResearcher：一种用于深度研究代理的可扩展代理强化学习训练框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Simplex AI ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 LiteResearcher通过构建轻量虚拟世界提升代理强化学习的可扩展性，使小规模搜索代理在GAIA和Xbench等基准上取得state-of-the-art结果。
Comments COLM 2026
CReF：跨模态与递归融合用于基于深度的人形机器人运动
机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（山东大学控制科学与工程学院）
AI总结 本文提出CReF框架，通过直接从原始前方深度数据学习运动相关特征，实现稳定复杂地形行走，改进了传统依赖几何抽象的方法，展示了在模拟和真实环境中鲁棒的地形穿越能力。
OccTrack360: 从环视鱼眼相机实现4D全景占用跟踪
机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（人工智能与机器人学院，湖南大学） ； State Key Laboratory of Extreme Photonics and Instrumentation, Zhejiang University（极端光子学与仪器国家重点实验室，浙江大学） ； National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学）
AI总结 OccTrack360提出新的4D全景占用跟踪基准及FoSOcc框架，解决鱼眼成像中的球面投影和体素定位问题，提升占用跟踪性能。
Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026. The benchmark and source code will be made publicly available at https://github.com/YouthZest-Lin/OccTrack360
非对称层次锚定用于音频-视觉联合表示：解决信息分配模糊性以实现鲁棒跨模态泛化
机构 * Zhejiang University, China（浙江大学） ； University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校） ； MMLab, Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学MMLab）
AI总结 本文提出非对称层次锚定框架，通过结构化语义锚点解决跨模态泛化中的信息分配模糊性，提升语义一致性和表示纯度。
VL-LN基准：通过主动对话实现长视界目标导向导航
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 VL-LN基准通过引入主动对话机制，提升长视界目标导向导航任务的性能和可靠性。
PD$^3$：一种通过适应性多智能体辩论的项目重复检测框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； State Grid Power Supply Co. Ltd.（国网电力供应有限公司）
AI总结 研究项目重复检测问题，提出PD$^3$框架，通过适应性多智能体辩论，结合局部多智能体辩论与全局循环调度检索项目集，能保证公平比较并产生相关分数和反馈，在真实项目上优于基线，还部署平台节省资金。
Comments 17 pages, 9 figures
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