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

Language as Prior, Vision as Calibration: Metric Scale Recovery for Monocular Depth Estimation

语言作为先验，视觉作为校准：用于单目深度估计的度量尺度恢复

Mingxia Zhan, Li Zhang, Beibei Wang, Yingjie Wang, Zenglin Shi

机构 * Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China（合肥工业大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center, Hefei, Anhui, China（人工智能研究所） ； University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出通过语言和视觉特征结合，利用反向深度中的闭式最小二乘Oracle，实现单目深度估计的度量尺度恢复，提升域内和跨域的鲁棒性。

See or Say Graphs: Agent-Driven Scalable Graph Structure Understanding with Vision-Language Models

见或说图：基于视觉语言模型的 agent 驱动可扩展图结构理解

Shuo Han, Yukun Cao, Zezhong Ding, Zengyi Gao, S Kevin Zhou, Xike Xie

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Data Darkness Lab, MIRACLE Center, USTC（数据黑暗实验室，MIRACLE中心，USTC） ； MIRACLE Center, Suzhou Institute for Advance Research, USTC（MIRACLE中心，苏州先进研究所，USTC） 纠错

AI总结 GraphVista 是一种基于视觉语言模型的 agent 驱动框架，通过分层图检索和模态协调机制，实现大规模图结构理解的可扩展性和性能提升。

Neural-Driven Image Editing

神经驱动的图像编辑

Pengfei Zhou, Jie Xia, Xiaopeng Peng, Wangbo Zhao, Zilong Ye, Zekai Li, Suorong Yang, Jiadong Pan, Yuanxiang Chen, Ziqiao Wang, Kai Wang, Qian Zheng, Hao Jin, Xiaojun Chang, Gang Pan, Shurong Dong, Kaipeng Zhang, Yang You

机构 * NUS（国立新加坡大学） ； ZJU（浙江大学） ； RIT（罗切斯特理工学院） ； NJU（南京大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； SII（上海信息所） ； Hangzhou RongNao Tech（杭州融纳科技） 纠错

AI总结 LoongX通过多模态神经信号驱动图像编辑，结合扩散模型和对比学习实现高性能图像编辑任务。

Comments 22 pages, 14 figures

KALE-LM-Chem: Vision and Practice Toward an AI Brain for Chemistry

KALE-LM-Chem：迈向化学人工智能脑的愿景与实践

Weichen Dai, Yezeng Chen, Zijie Dai, Yubo Liu, Zhijie Huang, Yixuan Pan, Baiyang Song, Chengli Zhong, Xinhe Li, Zeyu Wang, Zhuoying Feng, Yi Zhou

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； USTC Knowledge Computing Lab（USTC知识计算实验室） ； State Key Laboratory of Communication Content Cognition People's Daily Online（通信内容认知国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出KALE-LM-Chem模型，旨在通过整合领域知识和逻辑，推动化学领域的智能AI发展，提升科学发现效率。