Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

ReCreate: Reasoning and Creating Domain Agents Driven by Experience

ReCreate：基于经验的推理与创造领域代理框架

Zhezheng Hao, Hong Wang, Jian Luo, Jianqing Zhang, Yuyan Zhou, Qiang Lin, Can Wang, Hande Dong, Jiawei Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent（腾讯） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

AI总结 本文提出ReCreate框架，通过利用代理交互历史，自动创建和适应领域代理，优于人类设计和现有自动化方法。

GlimpRouter: Efficient Collaborative Inference by Glimpsing One Token of Thoughts

GlimpRouter: 通过窥视一个思考标记实现高效的协作推理

Wenhao Zeng, Xuteng Zhang, Yuling Shi, Chao Hu, Yuting Chen, Beijun Shen, Xiaodong Gu

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

AI总结 本文提出GlimpRouter框架，通过分析推理步骤首个标记的熵值来决定是否调用大模型，从而减少推理延迟并保持精度。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings. Code available at https://github.com/Zengwh02/GlimpRouter

AdaTooler-V: Adaptive Tool-Use for Images and Videos

AdaTooler-V：面向图像和视频的自适应工具使用

Chaoyang Wang, Kaituo Feng, Dongyang Chen, Zhongyu Wang, Zhixun Li, Sicheng Gao, Meng Meng, Xu Zhou, Manyuan Zhang, Yuzhang Shang, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, CUHK（香港中文大学MML实验室） ； THU（清华大学） ； SJTU（上海交通大学） ； DB Group, CUHK（香港中文大学DB小组） ； UCF（佛罗里达大学） ； Sangfor（Sangfor公司） ； JMU（约翰·霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文提出AdaTooler-V，通过自适应工具使用提升多模态大语言模型的视觉推理能力，通过强化学习算法和定制数据集优化工具调用策略，实验证明其在多种视觉任务中表现优异。

Comments ACL 2026 Findings, Project page: https://github.com/CYWang735/AdaTooler-V

Representation Paradigms in AI-based 3D Radiological Image Reconstruction: A Systematic Review

基于人工智能的3D放射学图像重建的表示范式：系统综述

Yuezhe Yang, Lei Bi, Boyu Yang, Yaqian Wang, Yang He, Yige Peng, Zhe Jin, Xingbo Dong, Jinman Kim

机构 * Biomedical Data Analysis and Visualisation (BDAV) Lab, School of Computer Science（生物医学数据与可视化实验室，计算机科学学院） ； Anhui Provincial International Joint Research Center for Advanced Technology in Medical Imaging, School of Artificial Intelligence（安徽省国际联合先进医学影像技术研究中心，人工智能学院） ； Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（转化医学研究院，上海交通大学） 纠错

AI总结 本文综述了基于人工智能的3D放射学图像重建算法，按重建目标参数化方式分为四类表示方法，并讨论了当前发展、挑战及未来方向。

Comments 58 pages, Under Reivew

ResetEdit: Precise Text-guided Editing of Generated Image via Resettable Starting Latent

ResetEdit: 通过可重置的起始潜在实现生成图像的精确文本引导编辑

Hanyi Wang, Han Fang, Zheng Wang, Shilin Wang, Ee-Chien Chang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出ResetEdit框架，通过在生成过程中嵌入可恢复的潜在信息，实现高精度文本引导编辑，优于现有方法。

InternScenes: A Large-scale Simulatable Indoor Scene Dataset with Realistic Layouts

InternScenes: 一个大规模可模拟室内场景数据集，具有逼真布局

Weipeng Zhong, Peizhou Cao, Yichen Jin, Li Luo, Wenzhe Cai, Jingli Lin, Hanqing Wang, Zhaoyang Lyu, Tai Wang, Bo Dai, Xudong Xu, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北航） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出InternScenes数据集，包含4万多个多样化场景，涵盖15种常见场景类型和288个物体类别，通过整合现实扫描、程序生成和设计师创作的场景，保留大量小物品以实现逼真布局，用于场景布局生成和点-目标导航任务。

Comments Accepted by NeurIPS 2025; Project page: https://marjordcpz.github.io/InternScenes.github.io

ReSim: Reliable World Simulation for Autonomous Driving

ReSim：面向自动驾驶的可靠世界模拟

Jiazhi Yang, Kashyap Chitta, Shenyuan Gao, Long Chen, Yuqian Shao, Xiaosong Jia, Hongyang Li, Andreas Geiger, Xiangyu Yue, Li Chen

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； OpenDriveLab at Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室OpenDrive实验室） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Tübingen, Tübingen AI Center（图宾根大学，图宾根人工智能中心） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出ReSim模型，通过整合真实数据与模拟数据提升自动驾驶场景模拟的可靠性与可控性，提升规划和策略选择性能。

Comments NeurIPS 2025 Spotlight. Project page: https://opendrivelab.com/ReSim