Nanjing University（南京大学）

Temporal Forcing: 4D Representation Alignment for Vision-Language-Action Models

时序强制：面向视觉-语言-动作模型的四维表示对齐

Xingyu Ding, Yuzhong Zhao, Chunhai Zhao, Yinghuan Shi, Chaoyang Zhao, Yifan Zhang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型缺乏时序信息的问题，提出 Temporal Forcing 方法，通过历史通路与时序一致的四维几何特征对齐，在 LIBERO 等任务上取得性能提升。

SPLG-Mamba: Structure-Preserving Local-Global Mamba Network for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images

SPLG-Mamba：用于光学遥感图像显著目标检测的结构保持型局部-全局Mamba网络

Yi Xu, Ruichao Hou, Tongwei Ren, Gangshan Wu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； China Pharmaceutical University（中国药科大学） 纠错

AI总结 针对光学遥感图像显著目标检测中的结构退化问题，提出SPLG-Mamba网络，整合SDR、层级感知局部-全局Mamba及GCSF，在三个公开数据集上取得最优结果，提升了结构完整性与连续性。

RACER: Reinforced Agent Collaboration for Explainable Reasoning on Knowledge Graphs

RACER：面向知识图谱可解释推理的强化智能体协作框架

Yuwei Lou, Hao Hu, Yuzhou Jiang, Zongfei Zhang, Liang Wang, Jincai Liu, Jidong Ge, Xianping Tao

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Chinaunicom Software Nanjing Branch（中国联通软件南京分公司） 纠错

AI总结 RACER是面向知识图谱可解释推理的强化智能体协作框架，通过多智能体协作等技术解决LLM的幻觉与复杂推理难题，在两个数据集上平均提升5%性能。

Comments 15 pages, 1 figures, This paper has been accepted by ICONIP 2026

Compact Snapshot Spectral Imaging with Calibration-Free Aperture Diffraction

无校准孔径衍射的紧凑型快照光谱成像

Tao Lv, Quan Yuan, Shiqiao Li, Chenglong Huang, Linsen Chen, Chongde Zi, Shuming Wang, Xun Cao

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 该研究针对快照光谱成像系统复杂、需重复校准的问题，提出无校准的ADIS方法，结合ODAUVST框架实现紧凑型全分辨率光谱成像，验证了其性能优势。

Comments Submitted to IEEE TPAMI. Under Review

Can Large Language Models Identify Meaningful Touchpoints in Conversion Attribution?

大型语言模型能否识别转化归因中有意义的接触点？

Jinqi Wu, Sishuo Chen, Zhangming Chan, Yong Bai, Chao Yi, Han Zhu, Shuodian Yu, Lei Zhang, Sheng Chen, Chenghuan Hou, Jian Xu, Chaoyou Fu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝天猫集团） 纠错

AI总结 该研究针对转化归因接触点选择的语义差距问题，评估LLMs识别隐藏关联的能力，分析提示策略与模型选择的影响，还将LLM归因标签用于提升CVR模型性能。

Comments 6 pages, 4 figures, 3 tables; accepted as a short paper at CIKM 2026