University of Cambridge（剑桥大学）

Video Understanding: From Geometry and Semantics to Unified Models

视频理解：从几何与语义到统一模型

Zhaochong An, Zirui Li, Mingqiao Ye, Feng Qiao, Jiaang Li, Zongwei Wu, Vishal Thengane, Chengzu Li, Lei Li, Luc Van Gool, Guolei Sun, Serge Belongie

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； College of Computer Science（计算机科学学院） ； Nankai University（南开大学） ； School of Computer and Communication Sciences（计算机与通信科学学校） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Department of Computer Science & Engineering（计算机科学与工程系） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Computer Vision Lab（计算机视觉实验室） ； University of Würzburg（乌尔姆大学） ； Computer Science Research Centre（计算机科学研究中心） ； University of Surrey（萨里大学） ； School of Electrical, Computer and Telecommunications Engineering（电气、计算机和电信工程学院） ； University of Wollongong（沃林根大学） ； Language Technology Lab（语言技术实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Institute for Computer Science（计算机科学研究所） ； INSAIT 纠错

AI总结 本文综述了视频理解的发展，从低层几何理解到高层语义理解和统一模型，探讨了时间动态和视觉上下文建模的重要性，并总结了当前研究趋势和挑战。

Comments A comprehensive survey of video understanding, spanning low-level geometry, high-level semantics, and unified understanding models

Journal ref Machine Intelligence Research 2026

Facts as First Class Objects: Knowledge Objects for Persistent LLM Memory

事实作为一等对象：用于持久LLM记忆的知识对象

Oliver Zahn, Simran Chana

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本文提出知识对象(KOs)作为持久LLM记忆的解决方案，通过对比上下文记忆和KOs，在多跳推理中KOs表现更优，且能有效应对容量限制、压缩损失和目标漂移等挑战。

Comments 26 pages, 7 figures

VectorWorld: Efficient Streaming World Model via Diffusion Flow on Vector Graphs

VectorWorld: 通过向量图上的扩散流实现高效的流式世界模型

Chaokang Jiang, Desen Zhou, Jiuming Liu, Kevin Li Sun

机构 * University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom（剑桥大学） 纠错

AI总结 VectorWorld通过向量图上的扩散流实现高效的流式世界模型，解决了自动驾驶政策闭环评估中的初始化不匹配、采样延迟和运动可行性问题，提升了地图结构精度和闭环运行稳定性。

Comments Under Review

OGScene3D: Incremental Open-Vocabulary 3D Gaussian Scene Graph Mapping for Scene Understanding

OGScene3D: 增量式开放词汇3D高斯场景图映射用于场景理解

Siting Zhu, Ziyun Lu, Guangming Wang, Chenguang Huang, Yongbo Chen, I-Ming Chen, Wolfram Burgard, Hesheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Department of Automation, Key Laboratory of System Control and Information Processing of Ministry of Education, State Key Laboratory of Avionics Integration and Aviation System-of-Systems Synthesis, Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services, Shanghai Jiao Tong University（自动化系，教育部系统控制与信息处理重点实验室，航空系统集成与航空系统-of-系统综合国家重点实验室，上海导航与定位基于服务重点实验室，上海交通大学） 纠错

AI总结 OGScene3D通过增量式3D高斯场景图映射，实现开放词汇场景理解，结合高斯表示与层次优化策略，提升语义一致性与长期优化能力。

Code Roulette: How Prompt Variability Affects LLM Code Generation

代码掷骰子：提示变化如何影响LLM代码生成

Andrei Paleyes, Radzim Sendyka, Diana Robinson, Christian Cabrera, Neil D. Lawrence

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 研究探讨提示变化对LLM代码生成质量的影响，提出评估流程以量化模型对输入变化的敏感性，通过实验验证方法有效性。

Comments Extended version of the paper accepted to LLM4Code @ ICSE 2026