Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

Context-level Language Modeling by Learning Predictive Context Embeddings

通过学习预测上下文嵌入进行上下文级语言建模

Beiya Dai, Yuliang Liu, Daozheng Xue, Yunchong Song, Qipeng Guo, Kai Chen, Xinbing Wang, Bowen Zhou, Zhouhan Lin

机构 * LUMIA Lab（LUMIA实验室） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 ContextLM通过学习预测上下文嵌入，提升多令牌预测能力，实现更高效的参数和训练效率，同时在下游任务中表现更优。

Comments 19pages,6 figures, 13 Tables

Flow of Spans: Generalizing Language Models to Dynamic Span-Vocabulary via GFlowNets

动态跨度的流动：通过GFlowNets泛化语言模型到动态跨度词典

Bo Xue, Yunchong Song, Fanghao Shao, Xuekai Zhu, Lin Chen, Luoyi Fu, Xinbing Wang, Zhouhan Lin

机构 * LUMIA Lab（LUMIA实验室） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 本文提出FOSS，一种基于GFlowNets的跨度生成框架，通过动态跨度词典和DAG结构状态空间提升语言模型的生成能力与泛化性能。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

1%>100%: High-Efficiency Visual Adapter with Complex Linear Projection Optimization

1%>100%: 高效视觉适配器与复杂线性投影优化

Dongshuo Yin, Xue Yang, Deng-Ping Fan, Shi-Min Hu

机构 * BNRist, Department of Computer Science ； Technology, Tsinghua University, Beijing, China ； School of Automation ； Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China ； Nankai lnternational Advanced Research Institute (Shenzhen Futian) \& SLAI, Shenzhen, China 纠错

AI总结 CoLin通过复杂线性投影优化，以仅1%参数实现视觉基础模型高效适应，超越传统微调方法。

WorldArena: A Unified Benchmark for Evaluating Perception and Functional Utility of Embodied World Models

WorldArena: 一个用于评估具身世界模型感知与功能效用的统一基准

Yu Shang, Zhuohang Li, Yiding Ma, Weikang Su, Xin Jin, Ziyou Wang, Lei Jin, Xin Zhang, Yinzhou Tang, Haisheng Su, Chen Gao, Wei Wu, Xihui Liu, Dhruv Shah, Zhaoxiang Zhang, Zhibo Chen, Jun Zhu, Yonghong Tian, Tat-Seng Chua, Wenwu Zhu, Yong Li

机构 * Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） ； The University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港大学） ； Princeton University, Princeton, NJ, USA（普林斯顿大学） ； Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院） ； University of Science（科学技术大学） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 WorldArena是一个统一的基准，用于评估具身世界模型的感知和功能效用，揭示高视觉质量与强具身任务能力之间的差距。

Accelerating Streaming Video Large Language Models via Hierarchical Token Compression

通过分层令牌压缩加速流式视频大型语言模型

Yiyu Wang, Xuyang Liu, Xiyan Gui, Xinying Lin, Boxue Yang, Chenfei Liao, Tailai Chen, Linfeng Zhang

机构 * EPIC Lab, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学EPIC实验室） ； Sichuan University（四川大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 STC通过分层令牌压缩技术，显著降低流式视频大语言模型的处理延迟，同时保持高精度。

Comments Code is avaliable at \url{https://github.com/lern-to-write/STC}

CMCRD: Cross-Modal Contrastive Representation Distillation for Emotion Recognition

CMCRD：跨模态对比表示蒸馏用于情绪识别

Siyuan Kan, Huanyu Wu, Zhenyao Cui, Fan Huang, Xiaolong Xu, Dongrui Wu

机构 * Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, Ministry of Education, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（图像处理与智能控制重点实验室、教育部、自动化学院、华中科技大学） ； Wuhan Institute of Digital Engineering（武汉数字工程研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 CMCRD通过跨模态对比表示蒸馏提升情绪识别准确性，减少多模态数据需求，实验表明在EEG和眼动数据间相互辅助训练可提高分类准确率约6.2%。

Journal ref IEEE Trans. on Affective Computing, 2026