Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

GenTac: Generative Modeling and Forecasting of Soccer Tactics

GenTac：生成式足球战术建模与预测

Jiayuan Rao, Tianlin Gui, Haoning Wu, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 GenTac通过生成式框架建模足球战术的随机过程，实现长周期轨迹预测，支持多因素条件模拟，展现高精度战术生成与未来战术预测能力。

Comments 40 pages, 5 figures; technical Report

POINTS-Long: Adaptive Dual-Mode Visual Reasoning in MLLMs

POINTS-Long: 基于人类视觉系统的自适应双模式视觉推理MLLM

Haicheng Wang, Yuan Liu, Yikun Liu, Zhemeng Yu, Zhongyin Zhao, Yangxiu You, Zilin Yu, Le Tian, Xiao Zhou, Jie Zhou, Weidi Xie, Yanfeng Wang

机构 * SAI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院） ； WeChat AI, Tencent（腾讯微信人工智能） 纠错

AI总结 POINTS-Long引入动态视觉token缩放机制，通过聚焦模式和待机模式实现效率与精度的动态平衡，在细粒度视觉任务中保持最优性能，在长形式视觉理解中使用1/40-1/10的视觉token保留97.7-99.7%的精度，支持流式视觉理解。

Eliciting Medical Reasoning with Knowledge-enhanced Data Synthesis: A Semi-Supervised Reinforcement Learning Approach

通过知识增强的数据合成 eliciting 医学推理：一种半监督强化学习方法

Haolin Li, Shuyang Jiang, Ruipeng Zhang, Jiangchao Yao, Ya Zhang, Yanfeng Wang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与技术学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学CMIC） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Department of Radiology, Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属第六人民医院放射科） ； Institute of Artificial Intelligence for Medicine, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院人工智能医学研究所） 纠错

AI总结 本文提出MedSSR框架，利用稀有疾病知识生成可控推理问题，并通过自监督和监督强化学习提升医学推理能力，在十个医疗基准测试中取得显著提升。

Comments Accepted to ACL 2026 as a Findings paper

ComSim: Building Scalable Real-World Robot Data Generation via Compositional Simulation

ComSim：通过组合模拟构建可扩展的现实世界机器人数据生成

Yiran Qin, Jiahua Ma, Li Kang, Wenzhan Li, Yihang Jiao, Xin Wen, Xiufeng Song, Heng Zhou, Jiwen Yu, Zhenfei Yin, Xihui Liu, Philip Torr, Yilun Du, Ruimao Zhang

机构 * CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出Compositional Simulation方法，结合经典模拟与神经模拟生成准确的动作-视频对，通过闭环数据增强管道生成大规模高质量训练数据，减少仿真到现实的域差距，提升现实环境中的政策模型性能。

Comments 14 pages, 8 figures, 4 tables; supplementary material included; Project page: https://faceong.github.io/ComSim/

AIM: Intent-Aware Unified world action Modeling with Spatial Value Maps

AIM: 基于意图的统一世界动作建模与空间价值图

Liaoyuan Fan, Zetian Xu, Chen Cao, Wenyao Zhang, Mingqi Yuan, Jiayu Chen

机构 * INFIFORCE Intelligent Technology Co., Ltd.（英飞睿智科技有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 AIM通过显式空间接口解决视频模型与动作生成间的结构不匹配问题，利用预训练视频生成模型和意图因果注意力机制，实现高成功率的机器人控制。

Bottleneck Tokens for Unified Multimodal Retrieval

瓶颈令牌用于统一多模态检索

Siyu Sun, Jing Ren, Zhaohe Liao, Dongxiao Mao, Xiangyuan Ren, Yiyi Zhang, Haohua Zhao, Weixiong Lin, Jiang Shaohua, Liqing Zhang, Yuchao Zheng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出瓶颈令牌和生成信息压缩方法，解决多模态大语言模型在统一检索中的隐式池化和对比微调问题，提升语义压缩效果。

ITIScore: An Image-to-Text-to-Image Rating Framework for the Image Captioning Ability of MLLMs

ITIScore: 一种图像到文本到图像评分框架，用于评估多模态大语言模型的图像描述能力

Zitong Xu, Huiyu Duan, Shengyao Qin, Guangyu Yang, Guangji Ma, Xiongkuo Min, Ke Gu, Guangtao Zhai, Patrick Le Callet

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Electronic and Science Technology of China（电子科技大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） ； Institut Universitaire de France (IUF), University of Nantes（法国大学研究院（IUF），南特大学） 纠错

AI总结 本文提出ICBenchmark图像描述基准，包含12类内容和2K图像生成的40K短长描述，提出ITIScore自动评估指标，通过图像到文本到图像框架衡量描述质量，实验显示其与人类判断一致且具有强泛化能力。

MCAT: Scaling Many-to-Many Speech-to-Text Translation with MLLMs to 70 Languages

MCAT: 通过MLLMs扩展多对多语音到文本翻译至70种语言

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Youcheng Pan, Bo Yang, Keqi Deng, Xie Chen, Yang Xiang, Ming Liu, Bing Qin, YaoWei Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology, Harbin（哈尔滨工业大学（哈尔滨）） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 MCAT框架通过课程学习和数据平衡策略扩展MLLMs支持70种语言并实现互译，同时优化语音适配模块将语音序列长度缩减至30个token，提升翻译效率。

Comments Accepted in IEEE TASLP

Diffusion-CAM: Faithful Visual Explanations for dMLLMs

扩散-CAM：面向dMLLMs的可信视觉解释

Haomin Zuo, Yidi Li, Luoxiao Yang, Xiaofeng Zhang

机构 * Department of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知系） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院） 纠错

AI总结 本文提出Diffusion-CAM，一种专为扩散多模态大语言模型设计的可解释性方法，通过可微探针获取中间表示，捕捉潜在特征及其类别梯度，解决空间模糊和图像内部混淆问题，提升定位准确性和视觉保真度。

Comments Accepted by ACL 2026 main conference

MMR-AD: A Large-Scale Multimodal Dataset for Benchmarking General Anomaly Detection with Multimodal Large Language Models

MMR-AD：一个大规模多模态数据集，用于基于多模态大语言模型的通用异常检测基准测试

Xincheng Yao, Zefeng Qian, Chao Shi, Jiayang Song, Chongyang Zhang

机构 * School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部人工智能重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出MMR-AD数据集，用于评估多模态大语言模型在通用异常检测中的性能，揭示当前SOTA模型与工业需求的差距，并提出基于推理的Anomaly-R1模型，实现了异常检测与定位的显著提升。

Comments Accepted by CVPR2026

ScoRe-Flow: Complete Distributional Control via Score-Based Reinforcement Learning for Flow Matching

ScoRe-Flow：通过基于分数的强化学习实现完整分布控制的流匹配

Xiaotian Qiu, Lukai Chen, Jinhao Li, Qi Sun, Cheng Zhuo, Guohao Dai

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 本文提出ScoRe-Flow方法，通过基于分数的强化学习微调，实现对流匹配中均值和方差的解耦控制，提升了训练效率和任务成功率。

Comments 20 pages, 19 figures

Camyla: Scaling Autonomous Research in Medical Image Segmentation

Camyla：在医学图像分割领域实现自主研究的系统

Yifan Gao, Haoyue Li, Feng Yuan, Xin Gao, Weiran Huang, Xiaosong Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 Camyla通过自主实验生成研究提案、可执行实验和完整论文，解决了长期自主研究中的搜索漂移、知识退化和故障恢复问题，展示了医学图像分割领域大规模自主研究的可行性。

Comments Project page: https://yifangao112.github.io/camyla-page/

VidAudio-Bench: Benchmarking V2A and VT2A Generation across Four Audio Categories

VidAudio-Bench：跨四个音频类别的V2A和VT2A生成基准测试

Qian Zhang, Yuqin Cao, Yixuan Gao, Xiongkuo Min

机构 * Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出VidAudio-Bench，通过四个音频类别评估V2A和VT2A生成，包含1634个视频文本对和11种先进模型，引入13种参考自由指标，揭示当前模型在语音和歌唱生成上的不足。

From Perception to Planning: Evolving Ego-Centric Task-Oriented Spatiotemporal Reasoning via Curriculum Learning

从感知到规划：通过课程学习进化自主任务导向的空间时间推理

Xiaoda Yang, Yuxiang Liu, Shenzhou Gao, Can Wang, Jingyang Xue, Lixin Yang, Yao Mu, Tao Jin, Shuicheng Yan, Zhimeng Zhang, Zhou Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Qingdao University（青岛大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出EgoTSR框架，通过课程学习提升任务导向的空间时间推理能力，解决静态感知和动态环境中的时空幻觉问题，实验显示其在长周期推理任务中准确率达92.4%。

A Progressive Training Strategy for Vision-Language Models to Counteract Spatio-Temporal Hallucinations in Embodied Reasoning

一种用于对抗具身推理中时空幻觉的渐进训练策略

Xiaoda Yang, Shuai Yang, Can Wang, Jingyang Xue, Menglan Tang, Checheng Yu, Xunzhe Zhou, Sashuai Zhou, Tao Jin, Lixin Yang, Xiangyu Yue, Zhou Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Qingdao University（青岛大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of YYY（YYY大学） ； Institute of WWW（WWW研究所） 纠错

AI总结 本文提出一种渐进训练框架，通过构建CoT数据集和弱标签数据提升视觉语言模型的时空推理能力，有效缩小了正反向性能差距。

Tracing the Roots: A Multi-Agent Framework for Uncovering Data Lineage in Post-Training LLMs

追溯根源：一种多智能体框架，用于揭示训练后LLM的数据血缘

Yu Li, Xiaoran Shang, Qizhi Pei, Yun Zhu, Xin Gao, Honglin Lin, Zhanping Zhong, Zhuoshi Pan, Zheng Liu, Xiaoyang Wang, Conghui He, Dahua Lin, Feng Zhao, Lijun Wu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, OpenDataLab（上海人工智能实验室，OpenDataLab） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出多智能体框架，用于揭示训练后LLM的数据血缘，识别数据集演化图谱中的结构模式与系统问题，构建血缘感知的多样化数据集。

Comments 27 pages, 6 figures

Aligned Agents, Biased Swarm: Measuring Bias Amplification in Multi-Agent Systems

对齐的智能体，偏见的蜂群：测量多智能体系统中的偏见放大

Keyu Li, Jin Gao, Dequan Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 研究通过实验分析多智能体系统拓扑结构和反馈循环对偏见的影响，发现结构复杂性并不保证伦理鲁棒性，指出系统复杂性可能加剧偏见。

Comments Accepted by ICLR 2026

HG-Lane: High-Fidelity Generation of Lane Scenes under Adverse Weather and Lighting Conditions without Re-annotation

HG-Lane：在恶劣天气和光照条件下无需重新标注的高保真车道场景生成

Daichao Zhao, Qiupu Chen, Feng He, Xin Ning, Qiankun Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； School of Artificial Intelligence, Henan University（河南大学人工智能学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AnnLab, Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences（中国科学院半导体研究所 AnnLab） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出HG-Lane框架，通过构建包含30000张图像的基准数据集，提升恶劣天气下车道检测性能，实验显示基于CLRNet的mF1得分提升20.87%。

Comments Accepted by CVPR 2026 (HighLight)

Unified Unsupervised and Sparsely-Supervised 3D Object Detection by Semantic Pseudo-Labeling and Prototype Learning

通过语义伪标签和原型学习实现统一的无监督和稀疏监督3D目标检测

Yushen He, Lei Zhao, Weidong Chen

机构 * Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医疗机器人研究院） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China（系统控制与信息处理教育部重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出SPL框架，通过语义伪标签和原型学习统一无监督和稀疏监督3D目标检测，生成高质量伪标签并稳定特征学习，实验表明在KITTI和nuScenes数据集上优于现有方法。

Inferring Dynamic Physical Properties from Video Foundation Models

从视频基础模型推断动态物理性质

Guanqi Zhan, Xianzheng Ma, Weidi Xie, Andrew Zisserman

机构 * VGG, University of Oxford（牛津大学VGG实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文研究通过视频预测动态物理性质，提出新数据集和三种推断方法，展示视频基础模型与多模态大语言模型的性能对比。

Proximal Supervised Fine-Tuning

近端监督微调

Wenhong Zhu, Ruobing Xie, Rui Wang, Xingwu Sun, Di Wang, Pengfei Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

AI总结 本文提出近端监督微调（PSFT），通过引入信任区域方法约束策略漂移，提升模型在新领域中的泛化能力，实验显示其在跨领域泛化和长期稳定性方面优于传统监督微调。

Comments ICLR 2026

RealSR-R1: Reinforcement Learning for Real-World Image Super-Resolution with Vision-Language Chain-of-Thought

RealSR-R1: 用强化学习解决真实世界图像超分辨率问题

Junbo Qiao, Miaomiao Cai, Wei Li, Xudong Huang, Jie Hu, Xinghao Chen, Shaohui Lin, Hongkai Xiong

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出RealSR-R1，通过视觉-语言链式推理框架和Group Relative Policy Optimization方法，提升真实世界图像超分辨率的生成质量与内容理解能力。

An overview of condensation phenomenon in deep learning

深度学习中冷凝现象综述

Zhi-Qin John Xu, Yaoyu Zhang, Zhangchen Zhou

机构 * School of Mathematical Sciences, Institute of Natural Sciences, MOE-LSC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院、自然科学研究院、教育部科学与工程计算重点实验室） ； 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 本文综述了神经网络非线性训练中观察到的冷凝现象，探讨了冷凝过程的机制及其对网络泛化能力和transformer语言模型推理能力的影响。

WebLLM: A High-Performance In-Browser LLM Inference Engine

WebLLM：一种高性能的浏览器内LLM推理引擎

Charlie F. Ruan, Yucheng Qin, Akaash R. Parthasarathy, Xun Zhou, Ruihang Lai, Hongyi Jin, Yixin Dong, Bohan Hou, Meng-Shiun Yu, Yiyan Zhai, Sudeep Agarwal, Hangrui Cao, Siyuan Feng, Tianqi Chen

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 WebLLM通过JavaScript框架在浏览器内实现高性能LLM推理，利用WebGPU和WebAssembly结合MLC-LLM和Apache TVM优化，实现80%的本地性能，推动隐私保护的本地化LLM应用。

Score-matching-based Structure Learning for Temporal Data on Networks

基于分数匹配的网络上时序数据结构学习

Hao Chen, Kai Yi

机构 * School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本文提出PICK算法，通过改进父节点查找子程序提升分数匹配在处理独立同分布及时序网络数据时的效率与准确性。

OSDFace: One-Step Diffusion Model for Face Restoration

OSDFace：面向面部修复的一步扩散模型

Jingkai Wang, Jue Gong, Lin Zhang, Zheng Chen, Xing Liu, Hong Gu, Yutong Liu, Yulun Zhang, Xiaokang Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd（维沃移动通信有限公司） 纠错

AI总结 OSDFace提出一种一步扩散模型，通过视觉嵌入器和面部身份损失提升面部修复的视觉质量和身份一致性。

Comments Accepted to CVPR 2025. The code and model will be available at https://github.com/jkwang28/OSDFace

MM-LIMA: Less Is More for Alignment in Multi-Modal Datasets

MM-LIMA：多模态数据集对齐中的‘少即是多’

Lai Wei, Xiaozhe Li, Zihao Jiang, Weiran Huang, Lichao Sun

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Lehigh University（里海大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 本文提出MM-LIMA，仅用200个示例（约6%的指令数据）训练，通过数据选择器过滤低质量数据，使模型在多项评估中超越MiniGPT-4，证明高质量少量指令数据的有效性。

Comments Published at Artificial Intelligence for Engineering

Credit-Budgeted ICPC-Style Coding: When Agents Must Pay for Every Decision

基于信用的ICPC风格编码：当代理必须为每个决定付费

Lingfeng Zhou, Junhao Shi, Jin Gao, Dequan Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 本文提出USACOArena，通过引入严格的信用经济机制，使代理在决策时考虑成本，解决资源受限下的高效编码问题。

Comments Accepted by ICLR 2026

Inductive Reasoning for Temporal Knowledge Graphs with Emerging Entities

基于新兴实体的时序知识图谱归纳推理

Ze Zhao, Yuhui He, Lyuwen Wu, Gu Tang, Bin Lu, Xiaoying Gan, Luoyi Fu, Xinbing Wang, Chenghu Zhou

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； IGSNRR, Chinese Academy of Sciences（中国科学院地理科学与资源研究所） 纠错

AI总结 本文提出TransFIR框架，通过利用语义相似实体的历史交互序列，为新兴实体提供归纳推理支持，实验显示在多个数据集上平均提升MRR 28.6%。

Comments 24 pages, accepted by ICLR2026

Closed-Form Concept Erasure via Double Projections

通过双重投影实现闭式概念擦除

Chi Zhang, Jingpu Cheng, Zhixian Wang, Ping Liu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Nevada, Reno（内华达大学里诺分校） 纠错

AI总结 本文提出一种无需训练的线性变换框架，通过两次闭式步骤实现安全高效的概念擦除，实验显示其性能优于现有方法并能更忠实保留非目标概念。