高校专区
GREx: 通用指称表达分割、理解和生成
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 GREx提出通用指称表达分割、理解和生成框架，扩展至多目标和无目标表达，引入gRefCOCO数据集和ReLA方法，提升复杂关系建模能力。
Comments IJCV, Project Page: https://henghuiding.com/GREx/
可控的记忆使用：在长期人机交互中平衡锚定与创新
机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（计算机科学与人工智能学院，复旦大学）
AI总结 SteeM通过动态调节记忆依赖程度，在长期人机交互中平衡锚定与创新，提升个性化协作效果。
几何推理的里程碑：通过子目标可验证奖励解锁几何推理
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学）
AI总结 本文提出SGVR框架，通过子目标可验证奖励提升多模态大语言模型在几何推理及泛化能力上的表现。
如何为大规模预训练设置学习率？
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai JiaoTong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 本文提出两种范式（拟合与迁移）来解决大规模预训练中学习率设置问题，通过缩放定律和μ迁移扩展，挑战了现有方法的可扩展性并提供实用指南。
N-GLARE：一种非生成式、潜在表示高效的大语言模型安全评估器
机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Fudan University（复旦大学） ； South China University of Technology（华南理工大学）
AI总结 N-GLARE通过分析潜在表示动态，提出一种高效无输出的大语言模型安全评估方法，显著降低评估成本并提升诊断效率。
MT-Video-Bench: 一个多轮对话中评估多模态大语言模型的综合视频理解基准
机构 * Fudan University（复旦大学） ； NJU-LINK Team, Nanjing University（南京大学NJU-LINK团队） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Kuaishou Technology（快手科技）
AI总结 MT-Video-Bench通过评估多轮对话中多模态大语言模型的6项核心能力，揭示其在处理多轮视频对话任务中的性能差异和局限性。
Comments Project Website: https://github.com/NJU-LINK/MT-Video-Bench
剪除无意义的：通过首词意外度实现高效的LLM推理
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Chongqing University（重庆大学）
AI总结 本文提出ASAP方法，通过锚点引导和首词意外度度量实现高效的CoT压缩，提升推理效率并降低训练成本。
Comments Code and model available at https://github.com/Zengwh02/ASAP
SRU-Pix2Pix：一种融合驱动的生成器网络用于医学图像翻译的少样本学习
机构 * School of Electronic and Electrical Engineering, Shanghai University of Engineering Science（上海工程技术大学电子电气工程学院） ； Department of Thoracic Surgery, Zhongshan Hospital of Fudan University（复旦大学中山医院胸外科） ； Clinical Research Unit, Institute of Clinical Science, Zhongshan Hospital of Fudan University（复旦大学中山医院临床科研部） ； Department of Medical Oncology, Cancer Center, and Fudan Zhangjiang Institute, Zhongshan Hospital of Fudan University（复旦大学中山医院医学肿瘤科、癌症中心及复旦张江研究院）
AI总结 SRU-Pix2Pix通过整合SEResNet和U-Net++提升医学图像翻译的生成质量与结构保真度，实现少样本下的高效翻译
AgentDevel: 将自演化大语言模型代理重新定义为发布工程
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 AgentDevel将LLM代理改进重新定义为发布工程，通过无实现偏见的批评者、可执行诊断和翻转中心门控，实现稳定改进和可审计的发布流程。
HUR-MACL：高不确定性区域引导的多架构协作学习用于头颈多器官分割
机构 * Digital Medical Research Center, School of Basic Medical Science, Fudan University, Shanghai 200032, China（复旦大学基础医学研究院数字医学研究中心） ； Shanghai Key Lab of Medical Image Computing（上海医学图像计算重点实验室） ； Radiation Oncology Center, Huashan Hospital Affiliated to Fudan University, Shanghai 200032, China（复旦大学附属华山医院放射肿瘤中心）
AI总结 HUR-MACL通过高不确定性区域引导的多架构协作学习，提升头颈多器官分割的准确性和性能。
WESR: 词级事件-语音识别的扩展与评估
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 WESR提出词级事件-语音识别的扩展与评估框架，通过细化分类和专家标注的评估集，实现对非语言事件的精确定位，提升语音识别与处理的准确性。
Comments 14 pages, 6 figures
MoIIE：多模态专家的混合模型用于大视觉语言模型
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institut（上海创新研究院） ； University of Southern California（南加州大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Ningbo Key Laboratory of Spatial Intelligence and Digital Derivative, Institute of Digital Twin, EIT（宁波空间智能与数字衍生关键实验室，数字孪生研究院，EIT）
AI总结 本文提出MoIIE模型，通过混合内模态和跨模态专家提升大视觉语言模型的效率和性能。
区块链赋能的边缘智能用于隐私关键和时间敏感的医疗保健
机构 * Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing Lab, Fudan University, China（上海智能信息处理实验室，复旦大学，中国） ； Turku Intelligent Embedded and Robotic Systems (TIERS) Lab, Faculty of Technology, University of Turku, Finland（图尔库智能嵌入式与机器人系统（TIERS）实验室，技术学院，图尔库大学，芬兰） ； Department of Engineering and Architecture, University of Parma, Italy（工程与建筑系，帕尔马大学，意大利） ； TIERS Lab, University of Turku, Finland（TIERS实验室，图尔库大学，芬兰） ； School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai, China（信息科学与技术学院，复旦大学，上海，中国） ； Robotics and Autonomous Systems at the University of Turku（图尔库大学的机器人与自主系统）
AI总结 本文提出了一种基于区块链和边缘智能的医疗系统，通过自主计算模型和1D-CNN实现隐私保护和实时数据处理，提升医疗保健的效率和可靠性。
Journal ref IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics ( Early Access, 06 October 2025)
基于区块链的隐私保护第二阶联邦边缘学习在个性化医疗中的应用
机构 * Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing Lab, Fudan University, China（上海智能信息处理实验室，复旦大学，中国） ； Turku Intelligent Embedded and Robotic Systems (TIERS) Lab, University of Turku, Finland（图尔库智能嵌入式与机器人系统（TIERS）实验室，图尔库大学，芬兰） ； TIERS Lab, University of Turku, Finland（TIERS实验室，图尔库大学，芬兰） ； Department of Electrical Engineering, Islamic University of Madinah, Saudi Arabia（电气工程系，麦加伊斯兰大学，沙特阿拉伯） ； School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai, China（信息科学与技术学院，复旦大学，上海，中国） ； Faculty of Technology, University of Turku, Finland（技术学院，图尔库大学，芬兰）
AI总结 本文提出基于区块链的BFEL框架，通过优化FedCurv实现个性化医疗中的隐私保护第二阶联邦边缘学习，提升模型效率与安全性。
Journal ref IEEE Transactions on Consumer Electronics ( Volume: 71, Issue: 4, November 2025)
通过数据驱动的自我解释实现自然语言到SQL翻译
机构 * School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究所）
AI总结 本文提出CycleSQL框架，通过数据驱动的自我解释提升自然语言到SQL翻译的准确性和可解释性。
Comments ICDE2025
Metasql: 一种自然语言到SQL翻译的生成后排序框架
机构 * School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China（计算机科学学院，复旦大学，上海，中国）
AI总结 Metasql通过引入查询元数据和学习排序算法，提升自然语言到SQL翻译的准确性。
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈