Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

OmniStream: Mastering Perception, Reconstruction and Action in Continuous Streams

OmniStream：在连续流中掌握感知、重建与行动

Yibin Yan, Jilan Xu, Shangzhe Di, Haoning Wu, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, SJTU（上海交通大学人工智能学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； VGG, Oxford（牛津大学视觉几何组） 纠错

AI总结 OmniStream通过统一的流视觉骨干网络，实现对视频流中感知、重建和行动的高效处理，展示了在多种任务上的通用性与竞争力。

Comments Technical Report. Project Page: https://go2heart.github.io/omnistream/

Trust Your Critic: Robust Reward Modeling and Reinforcement Learning for Faithful Image Editing and Generation

相信你的批评者：用于忠实图像编辑和生成的鲁棒奖励建模与强化学习

Xiangyu Zhao, Peiyuan Zhang, Junming Lin, Tianhao Liang, Yuchen Duan, Shengyuan Ding, Changyao Tian, Yuhang Zang, Junchi Yan, Xue Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出FIRM框架，通过定制数据集和鲁棒奖励模型，提升图像编辑和生成的忠实性与指令遵循，采用'基础与奖励'策略平衡一致性与质量，实现性能突破。

Real-World Point Tracking with Verifier-Guided Pseudo-Labeling

现实世界点跟踪中的验证者引导伪标签方法

Görkay Aydemir, Fatma Güney, Weidi Xie

机构 * Department of Computer Engineering, Koç University（科卡大学计算机工程系） ； KUIS AI Center（KUIS人工智能中心） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出验证者引导伪标签方法，通过元模型评估跟踪器预测可靠性，生成高质量伪标签以提升现实世界点跟踪性能，实验证明其在数据效率和性能上的优势。

Comments CVPR 2026

GlyphBanana: Advancing Precise Text Rendering Through Agentic Workflows

GlyphBanana: 通过代理工作流推进精确文本渲染

Zexuan Yan, Jiarui Jin, Yue Ma, Shijian Wang, Jiahui Hu, Wenxiang Jiao, Yuan Lu, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 GlyphBanana通过代理工作流整合辅助工具，提升复杂文本和公式渲染的精度，适用于多种文本到图像模型。

CrossEarth-SAR: A SAR-Centric and Billion-Scale Geospatial Foundation Model for Domain Generalizable Semantic Segmentation

跨地球雷达：一种以雷达为中心的十亿级地理空间基础模型，用于领域通用的语义分割

Ziqi Ye, Ziyang Gong, Ning Liao, Xiaoxing Hu, Di Wang, Hongruixuan Chen, Chen Huang, Yiguo He, Yuru Jia, Xiaoxing Wang, Haipeng Wang, Xue Yang, Junchi Yan

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； KU Leuven（比利时鲁汶大学） ； KTH（皇家理工学院） 纠错

AI总结 CrossEarth-SAR是一种基于雷达的十亿级地理空间基础模型，通过物理引导的稀疏专家混合架构实现跨域语义分割的领域泛化，通过大规模预训练和基准测试验证其有效性。

Comments 26 pages, 15 figures

Computational Pathology in the Era of Emerging Foundation and Agentic AI -- International Expert Perspectives on Clinical Integration and Translational Readiness

在新兴基础和代理AI时代 computational pathology 的发展——国际专家对临床整合与转化准备的视角

Qian Da, Yijiang Chen, Min Ju, Zheyi Ji, Albert Zhou, Wenwen Wang, Matthew A Abikenari, Philip Chikontwe, Guillaume Larghero, Bowen Chen, Peter Neidlinger, Dingrong Zhong, Shuhao Wang, Wei Xu, Drew Williamson, German Corredor, Sen Yang, Le Lu, Xiao Han, Kun-Hsing Yu, Jun-zhou Huang, Laura Barisoni, Geert Litjens, Anant Madabhushi, Lifeng Zhu, Chaofu Wang, Junhan Zhao, Weiguo Hu

机构 * Department of Pathology, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China（复旦大学附属中山医院病理科，上海交通大学医学院，上海，中国） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA（斯坦福大学医学院放射肿瘤科，斯坦福，加利福尼亚州，美国） ； Department of Basic Education, Qingdao City University, Qingdao, Shandong, China（青岛城市大学基础教育系，青岛，山东省，中国） ； Department of Human Genetics, the University of Chicago, Chicago, IL, USA（芝加哥大学人类遗传学系，芝加哥，伊利诺伊州，美国） ； Department of Computer Science, University of Warwick, Coventry UK（沃里克大学计算机科学系，科文特里，英国） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania, USA（卡内基梅隆大学电气与计算机工程系，匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国） ； Department of Neurosurgery, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA（斯坦福大学医学院神经外科，斯坦福，加利福尼亚州，美国） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School, Boston, MA, USA（哈佛医学院生物医学信息学系，波士顿，马萨诸塞州，美国） 纠错

AI总结 本文探讨新兴基础和代理AI在计算病理学中的临床整合与转化准备，分析技术成熟度、经济监管及实际应用挑战，提供国际专家对当前能力与障碍的评估。