Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

RMGS-SLAM: Real-time Multi-sensor Gaussian Splatting SLAM

RMGS-SLAM：基于3D高斯散射的实时多传感器SLAM

Dongen Li, Yi Liu, Junqi Liu, Zewen Sun, Zefan Huang, Shuo Sun, Jiahui Liu, Chengran Yuan, Hongliang Guo, Francis E. H. Tay, Marcelo H. Ang

机构 * Advanced Robotics Centre, National University of Singapore（新加坡国立大学先进机器人中心） ； School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学航空宇航学院） ； College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； Singapore-MIT Alliance for Research and Technology（新加坡-麻省理工联合研究技术联盟） 纠错

AI总结 本文提出一种实时多传感器SLAM框架，结合激光雷达、惯性导航和视觉数据，通过高斯散射实现高精度定位与真实感映射，解决了大规模环境中的实时SLAM挑战。

Comments The manuscript has been improved, with refined content and updated and corrected experimental results

Task Switching Without Forgetting via Proximal Decoupling

通过近邻解耦实现无需遗忘的任务切换

Pourya Shamsolmoali, Masoumeh Zareapoor, Eric Granger, William A. P. Smith, Yue Lu

机构 * Department of Computer Science, University of York, UK（英国约克大学计算机科学系） ； SEIEE, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学SEIEE学院） ； LIVIA, Dept. of Systems Engineering, ETS Montreal, Canada（加拿大蒙特利尔工程学院LIVIA部门） ； School of Communication and Electronic Eng., East China Normal University, China（华东师范大学通信与电子工程学院） 纠错

AI总结 本文提出通过操作符分裂分离任务学习与稳定性维持，提升持续学习的稳定性和适应性，无需使用回放缓冲区、贝叶斯采样或元学习组件。

Comments Submitted to IEEE TPAMI January 2026

Modular Representation Compression: Adapting LLMs for Efficient and Effective Recommendations

模块化表示压缩：适应LLM以实现高效且有效的推荐

Yunjia Xi, Menghui Zhu, Jianghao Lin, Bo Chen, Ruiming Tang, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Antai College of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学安泰经济管理学院） 纠错

AI总结 本文提出MARC方法，通过模块化调整和任务解耦，解决LLM表示压缩中的MRA问题，提升推荐系统效率与效果。

Comments SIGIR 2026

Bridging Time and Space: Decoupled Spatio-Temporal Alignment for Video Grounding

弥合时空：解耦的时空对齐用于视频定位

Xuezhen Tu, Jingyu Wu, Fangyu Kang, Qingpeng Nong, Kaijin Zhang, Chaoyue Niu, Fan Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ZTE Corporation（中兴通讯） 纠错

AI总结 本文提出Bridge-STG框架，通过解耦时空定位并保持语义连贯性，解决视频定位中时空对齐和视觉token冗余问题，实验表明其在多个基准上达到SOTA性能。

AD-Copilot: A Vision-Language Assistant for Industrial Anomaly Detection via Visual In-context Comparison

AD-Copilot：通过视觉上下文比较实现工业异常检测的视觉-语言助手

Xi Jiang, Yue Guo, Jian Li, Yong Liu, Bin-Bin Gao, Hanqiu Deng, Jun Liu, Heng Zhao, Chengjie Wang, Feng Zheng

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（计算机科学与工程系，南方科技大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Tencent YouTu Lab（腾讯YouTu实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Centre for Frontier AI Research, A*STAR（前沿人工智能研究中心，A*STAR） 纠错

AI总结 AD-Copilot通过视觉上下文比较提升工业异常检测性能，采用新颖的数据筛选流程和比较编码器，在多个基准测试中取得优异成绩，超越人类专家水平。

Comments Code and models are released at https://github.com/jam-cc/AD-Copilot