Fudan University（复旦大学）

MMSI-Video-Bench: A Holistic Benchmark for Video-Based Spatial Intelligence

MMSI-Video-Bench: 一个面向视频基于空间智能的综合基准

Jingli Lin, Runsen Xu, Shaohao Zhu, Sihan Yang, Peizhou Cao, Yunlong Ran, Miao Hu, Chenming Zhu, Yiman Xie, Yilin Long, Wenbo Hu, Dahua Lin, Tai Wang, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 MMSI-Video-Bench是一个综合评估视频基于空间智能的基准，通过多任务和多数据集评估25个MLLMs，揭示了人机推理差距和模型泛化不足的问题。

RoleRMBench & RoleRM: Towards Reward Modeling for Profile-Based Role Play in Dialogue Systems

RoleRMBench & RoleRM：迈向基于角色扮演的对话系统奖励建模

Hang Ding, Qiming Feng, Dongqi Liu, Qi Zhao, Tao Yao, Shuo Wang, Dongsheng Chen, Jian Li, Zhenye Gan, Jiangning Zhang, Chengjie Wang, Yabiao Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Saarland University（萨尔兰州大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

AI总结 RoleRMBench与RoleRM旨在通过连续隐式偏好训练提升角色扮演对话系统中奖励建模的准确性与连贯性。

ShotDirector: Directorially Controllable Multi-Shot Video Generation with Cinematographic Transitions

ShotDirector: 电影化可控多镜头视频生成

Xiaoxue Wu, Xinyuan Chen, Yaohui Wang, Yu Qiao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 ShotDirector通过整合参数级相机控制和分层编辑模式感知提示，实现了电影化可控的多镜头视频生成。

Comments Project Page: https://uknowsth.github.io/ShotDirector/

Beyond Words and Pixels: A Benchmark for Implicit World Knowledge Reasoning in Generative Models

超越文字和像素：生成模型中隐式世界知识推理的基准测试

Tianyang Han, Junhao Su, Junjie Hu, Peizhen Yang, Hengyu Shi, Junfeng Luo, Jialin Gao

机构 * MeiGen AI Team, Meituan（美团梅基因AI团队） ； Fudan University（复旦大学） ； D^{4} Lab（D⁴实验室） ； HHMI Janelia Research Campus（HHMI贾能实验室） 纠错

AI总结 本文提出PicWorld基准测试，用于评估生成模型在隐式世界知识和物理因果推理方面的能力，揭示了现有T2I模型在这些方面的局限性，并提出了证据基础的多代理评估器进行细粒度评估。

Bidirectional Representations Augmented Autoregressive Biological Sequence Generation

双向表示增强的自回归生物序列生成

Xiang Zhang, Jiaqi Wei, Zijie Qiu, Sheng Xu, Zhi Jin, ZhiQiang Gao, Nanqing Dong, Siqi Sun

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出混合框架，通过结合非自回归机制与自回归生成，提升生物序列生成的双向依赖建模能力。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

RAD: Towards Trustworthy Retrieval-Augmented Multi-modal Clinical Diagnosis

RAD：迈向可信的检索增强多模态临床诊断

Haolin Li, Tianjie Dai, Zhe Chen, Siyuan Du, Jiangchao Yao, Ya Zhang, Yanfeng Wang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机学院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Institute of Artificial Intelligence for Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医学人工智能研究所） 纠错

AI总结 RAD通过检索增强多模态模型，提升临床诊断的可信度与准确性，实现任务特定知识的显式注入。

Comments Accepted to NeurIPS 2025

Game-RL: Synthesizing Multimodal Verifiable Game Data to Boost VLMs' General Reasoning

Game-RL: 合成多模态可验证游戏数据以提升VLMs的通用推理能力

Jingqi Tong, Jixin Tang, Hangcheng Li, Yurong Mou, Ming Zhang, Jun Zhao, Yanbo Wen, Fan Song, Jiahao Zhan, Yuyang Lu, Chaoran Tao, Zhiyuan Guo, Jizhou Yu, Tianhao Cheng, Zhiheng Xi, Changhao Jiang, Zhangyue Yin, Yining Zheng, Weifeng Ge, Guanhua Chen, Tao Gui, Xipeng Qiu, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 Game-RL通过合成多模态可验证游戏数据提升VLMs的通用推理能力。

Comments 69 pages, 24 figures