Fudan University（复旦大学）

LINA: Learning INterventions Adaptively for Physical Alignment and Generalization in Diffusion Models

LINA: 为扩散模型中的物理对齐和泛化学习适应性干预

Shu Yu, Chaochao Lu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 LINA通过学习适应性干预，提升扩散模型在物理对齐和超出分布指令跟随方面的性能。

Forging a Dynamic Memory: Retrieval-Guided Continual Learning for Generalist Medical Foundation Models

锻造动态记忆：基于检索的持续学习用于通用医学基础模型

Zizhi Chen, Yizhen Gao, Minghao Han, Yizhou Liu, Zhaoyu Chen, Dingkang Yang, Lihua Zhang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing（智能机器人与先进制造学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Fysics Intelligence Technologies Co., Ltd. (Fysics AI)（Fysics智能技术有限公司（Fysics AI）） ； School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Central South University（中南大学） 纠错

AI总结 本文提出基于检索的持续学习方法，通过动态知识蒸馏和RAG技术，解决多模态医学模型在领域迁移和细粒度特征保留中的核心难题。

FysicsWorld: A Unified Full-Modality Benchmark for Any-to-Any Understanding, Generation, and Reasoning

FysicsWorld: 一个统一的全模态基准用于任意到任意的理解、生成和推理

Yue Jiang, Dingkang Yang, Minghao Han, Jinghang Han, Zizhi Chen, Yizhou Liu, Mingcheng Li, Peng Zhai, Lihua Zhang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing（智能机器人与先进制造学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Fysics Intelligence Technologies Co., Ltd.（菲茨智能技术有限公司） 纠错

AI总结 FysicsWorld是一个统一的全模态基准，支持图像、视频、音频和文本之间的双向交互，通过16个主要任务和3,268个样本全面评估理解、生成和推理能力，揭示模型在多模态任务中的性能差异。

Comments The omni-modal benchmark report from Fysics AI

Accurate de novo sequencing of the modified proteome with OmniNovo

利用OmniNovo实现修饰蛋白质组的准确从头测序

Yuhan Chen, Shang Qu, Zhiqiang Gao, Yuejin Yang, Xiang Zhang, Sheng Xu, Xinjie Mao, Liujia Qian, Jiaqi Wei, Zijie Qiu, Chenyu You, Lei Bai, Ning Ding, Tiannan Guo, Bowen Zhou, Siqi Sun

机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems（上海智能自主系统研究所） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Department of Electronic Engineering（电子工程系） ； Tsinghua University（清华大学） ； Research Institute of lntelligent Complex Systems（智能复杂系统研究所） ； Fudan University（复旦大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； School of Medicine（医学院） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

AI总结 OmniNovo通过统一深度学习框架实现对修饰蛋白质组的高精度从头测序，识别更多肽并提高假发现率控制。

WholeBodyVLA: Towards Unified Latent VLA for Whole-Body Loco-Manipulation Control

WholeBodyVLA: 向统一的潜变量VLA迈进以实现全身体姿操控控制

Haoran Jiang, Jin Chen, Qingwen Bu, Li Chen, Modi Shi, Yanjie Zhang, Delong Li, Chuanzhe Suo, Chuang Wang, Zhihui Peng, Hongyang Li

机构 * Fudan University（复旦大学） ； OpenDriveLab & MMLab at The University of Hong Kong（香港大学开放驾驶实验室及多模态实验室） ； AgiBot（AgiBot公司） ； SII（SII研究所） 纠错

AI总结 WholeBodyVLA通过统一的潜变量学习框架和专门设计的强化学习策略，实现了大空间人形运动-操控的精准控制与高效泛化。

Repulsor: Accelerating Generative Modeling with a Contrastive Memory Bank

Repulsor：利用对比记忆库加速生成建模

Shaofeng Zhang, Xuanqi Chen, Ning Liao, Haoxiang Zhao, Xiaoxing Wang, Haoru Tan, Sitong Wu, Xiaosong Jia, Qi Fan, Junchi Yan

机构 * School of Artificial Intelligence and Data Science, University of Science and Technology of China（人工智能与数据科学学院，中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 Repulsor通过对比记忆库机制，无需外部编码器，实现高效的生成建模，显著提升收敛速度和生成质量。

Comments 19 pages, 19 figures

ViCO: A Training Strategy towards Semantic Aware Dynamic High-Resolution

ViCO: 一种面向语义感知动态高分辨率的训练策略

Long Cui, Weiyun Wang, Jie Shao, Zichen Wen, Gen Luo, Linfeng Zhang, Yanting Zhang, Yu Qiao, Wenhai Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Donghua University（东华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 ViCO通过动态调整视觉标记数量以适应图像语义复杂度，有效降低推理成本的同时保持模型性能。

Pet-Bench: Benchmarking the Abilities of Large Language Models as E-Pets in Social Network Services

Pet-Bench: 评估大型语言模型作为社交网络服务中电子宠物的能力基准

Hongcheng Guo, Zheyong Xie, Shaosheng Cao, Boyang Wang, Weiting Liu, Zheyu Ye, Zhoujun Li, Zuozhu Liu, Wei Lu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Beihang University（北航） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

AI总结 Pet-Bench是一个评估大型语言模型作为电子宠物在社交网络服务中能力的基准测试，通过多样化的任务和7500多个互动实例，评估模型在自我进化和人际互动方面的表现，揭示模型大小和能力对性能的影响，推动情感沉浸式人-宠物互动的发展。

CineBrain: A Large-Scale Multi-Modal Brain Dataset During Naturalistic Audiovisual Narrative Processing

CineBrain: 一种大规模多模态大脑数据集用于自然视听叙事处理

Jianxiong Gao, Yichang Liu, Baofeng Yang, Jianfeng Feng, Yanwei Fu

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

AI总结 CineBrain通过多模态融合编码器和神经潜在解码器实现动态视频重建，利用fMRI和EEG互补优势提升视觉保真度，并揭示听觉输入对视觉感知的影响。

Comments Project Page: https://jianxgao.github.io/CineBrain