University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

Dual-Branch Center-Surrounding Contrast: Rethinking Contrastive Learning for 3D Point Clouds

双分支中心-周围对比：重新思考3D点云中的对比学习

Shaofeng Zhang, Xuanqi Chen, Xiangdong Zhang, Sitong Wu, Junchi Yan

机构 * 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） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出双分支中心-周围对比框架，通过双分支输入和补丁级对比损失，提升3D点云对比学习性能，达到SOTA效果。

Comments 16 pages, 6 figures

Fast-ARDiff: An Entropy-informed Acceleration Framework for Continuous Space Autoregressive Generation

Fast-ARDiff: 一种基于熵信息的连续空间自回归生成加速框架

Zhen Zou, Xiaoxiao Ma, Jie Huang, Zichao Yu, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 Fast-ARDiff通过联合优化AR和扩散组件，结合熵信息引导策略和动态调度器，实现高效连续空间自回归生成加速。

TrackingWorld: World-centric Monocular 3D Tracking of Almost All Pixels

TrackingWorld: 以世界为中心的单目3D像素跟踪

Jiahao Lu, Weitao Xiong, Jiacheng Deng, Peng Li, Tianyu Huang, Zhiyang Dou, Cheng Lin, Sai-Kit Yeung, Yuan Liu

机构 * HKUST（香港科技大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； CUHK（香港中文大学） ； HKU（香港大学） ； XMU（厦门大学） ； MUST（澳门科技大学） 纠错

AI总结 TrackingWorld提出了一种以世界为中心的单目3D像素跟踪方法，通过上采样器和优化框架实现对视频中几乎所有像素的密集3D跟踪。

Comments Accepted by NeurIPS 2025. Project Page: https://igl-hkust.github.io/TrackingWorld.github.io/

Information-Dense Reasoning for Efficient and Auditable Security Alert Triage

信息密集推理用于高效且可审计的安全警报分拣

Guangze Zhao, Yongzheng Zhang, Changbo Tian, Dan Xie, Hongri Liu, Bailing Wang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； CHANG AN communication technology Co., Ltd.（CHANG AN通信技术有限公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harbin Institute of Technology (Weihai) Qingdao Research Institute（哈尔滨工业大学（威海）青岛研究院） ； Shandong Key Laboratory of Industrial Network Security（山东省工业网络信息安全重点实验室） 纠错

AI总结 AIDR通过混合云边框架和信息密度优化，实现高效且可审计的安全警报分拣，减少40.6%的延迟并提升准确性。

MELLM: A Flow-Guided Large Language Model for Micro-Expression Understanding

MELLM：一种面向微表情理解的流引导大型语言模型

Sirui Zhao, Zhengye Zhang, Shifeng Liu, Xinglong Mao, Shukang Yin, Chaoyou Fu, Tong Xu, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 MELLM通过结合光学流敏感性与LLM推理能力，首次实现对微表情的全面理解，显著提升微表情识别的准确性和泛化能力。