Microsoft（微软）

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/

Diffeomorphic Optimization

微分同胚优化

Ludwig Winkler, Andrew Leaver-Fay, Joseph Kleinhenz, Pan Kessel

机构 * Microsoft Research AI4Science（微软研究院AI4Science） ； Prescient Design, Genentech Roche（Prescient Design, 基因泰克/罗氏） 纠错

AI总结 提出微分同胚优化方法，利用扩散/流模型将数据流形映射到简单基空间进行梯度下降，等价于流形上的黎曼梯度下降，并扩展到SO(3)和SE(3)群，在蛋白质设计中显著提升二级结构靶向、肽结合亲和力和Rosetta能量优化。

Reasoning Up the Instruction Ladder for Controllable Language Models

在指令阶梯上推理以实现可控语言模型

Zishuo Zheng, Vidhisha Balachandran, Chan Young Park, Faeze Brahman, Sachin Kumar

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） 纠错

AI总结 通过将指令层级解析重构为推理任务，并构建VerIH数据集进行轻量级强化学习，使模型能优先处理高层级指令，在冲突场景下提升约20%的指令遵循准确率，并增强对越狱和提示注入的鲁棒性。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 39332-39354

Hey, That's My Model! Introducing Chain & Hash, An LLM Fingerprinting Technique

嘿，那是我的模型！引入链与哈希，一种大语言模型指纹识别技术

Mark Russinovich, Yanan Cai, Ahmed Salem

机构 * Microsoft（微软） 纠错

AI总结 提出一种基于链与哈希的LLM指纹识别框架，通过加密绑定提示与响应防止碰撞，并利用随机填充和元提示配置增强鲁棒性，实现可验证的所有权证明。

Comments Published at ICLR 2026