Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Zoom in, Click out: Unlocking and Evaluating the Potential of Zooming for GUI Grounding

聚焦，点击：解锁和评估缩放在GUI定位中的潜力

Zhiyuan Jiang, Shenghao Xie, Wenyi Li, Wenqiang Zu, Peihang Li, Jiahao Qiu, Siqi Pei, Lei Ma, Tiejun Huang, Mengdi Wang, Shilong Liu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

AI总结 本文提出ZoomClick方法，通过引入缩放先验知识提升GUI定位性能，实现动态空间聚焦与自适应上下文切换，并在多个基准上取得最佳结果。

Comments Code is available at https://github.com/Princeton-AI2-Lab/ZoomClick

RAG-IGBench: Innovative Evaluation for RAG-based Interleaved Generation in Open-domain Question Answering

RAG-IGBench: 用于开放领域问答中基于检索增强生成的交错生成的创新评估

Rongyang Zhang, Yuqing Huang, Chengqiang Lu, Qimeng Wang, Yan Gao, Yi Wu, Yao Hu, Yin Xu, Wei Wang, Hao Wang, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 RAG-IGBench通过创新的评估指标和多模态数据，评估基于检索增强生成的交错生成任务，验证了模型在开放领域问答中的性能提升。

Comments 26 pages, 6 figures, NeurIPS 2025 D&B Track poster

Semantics Lead the Way: Harmonizing Semantic and Texture Modeling with Asynchronous Latent Diffusion

语义优先：通过异步潜在扩散和谐统一语义与纹理建模

Yueming Pan, Ruoyu Feng, Qi Dai, Yuqi Wang, Wenfeng Lin, Mingyu Guo, Chong Luo, Nanning Zheng

机构 * IAIR, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学IAIR） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 SFD通过异步方式优先生成语义，提升潜在扩散模型在图像生成中的性能与效率。

Hypergraph Foundation Model

超图基础模型

Yue Gao, Yifan Feng, Shiquan Liu, Xiangmin Han, Shaoyi Du, Zongze Wu, Han Hu

机构 * School of Software, BNRist, THUIBCS, BLBCI, Tsinghua University（软件学院，BNRist，THUIBCS，BLBCI，清华大学） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics, College of Artificial Intelligence, Xi’an Jiaotong University（人工智能与机器人研究院，人工智能学院，西安交通大学） ； College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University（机械与控制工程学院，深圳大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 Hyper-FM是一种多领域知识提取的超图基础模型，通过层次化高阶邻居引导的顶点知识嵌入和结构知识提取，提升超图建模能力，并提出超图基础模型的扩展定律。