Zhejiang University（浙江大学）

InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields

InfiniDepth：基于神经隐式场的任意分辨率和细粒度深度估计

Hao Yu, Haotong Lin, Jiawei Wang, Jiaxin Li, Yida Wang, Xueyang Zhang, Yue Wang, Xiaowei Zhou, Ruizhen Hu, Sida Peng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Li Auto（利汽车） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

AI总结 InfiniDepth通过神经隐式场实现任意分辨率和细粒度深度估计，提升深度估计性能和新视角合成质量。

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EComStage: Stage-wise and Orientation-specific Benchmarking for Large Language Models in E-commerce

EComStage：面向电商大语言模型的分阶段和方向特定基准测试

Kaiyan Zhao, Zijie Meng, Zheyong Xie, Jin Duan, Yao Hu, Zuozhu Liu, Shaosheng Cao

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

AI总结 EComStage提出一个分阶段和方向特定的电商大语言模型基准测试，评估LLM在感知、规划和行动阶段的表现，揭示不同规模和类型的模型在电商场景中的优势与不足。

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Watch Wider and Think Deeper: Collaborative Cross-modal Chain-of-Thought for Complex Visual Reasoning

拓宽视野并深入思考：协作式跨模态链式推理用于复杂视觉推理

Wenting Lu, Didi Zhu, Tao Shen, Donglin Zhu, Ayong Ye, Chao Wu

机构 * Fujian Normal University（福建师范大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Normal University（浙江师范大学） 纠错

AI总结 CoCoT通过动态多区域定位和关系感知推理，提升复杂视觉推理性能，在多个基准测试中实现显著准确率提升。

OThink-R1: Intrinsic Fast/Slow Thinking Mode Switching for Over-Reasoning Mitigation

OThink-R1: 内在快速/缓慢思考模式切换以抑制过度推理

Shengjia Zhang, Junjie Wu, Jiawei Chen, Changwang Zhang, Zhe Li, Xingyu Lou, Wangchunshu Zhou, Sheng Zhou, Can Wang, Jun Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

AI总结 OThink-R1通过整合快速和缓慢思考模式，实现自动模式切换，从而在减少token使用的同时保持高准确性。

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Tree of Preferences for Diversified Recommendation

偏好树用于多样化推荐

Hanyang Yuan, Ning Tang, Tongya Zheng, Jiarong Xu, Xintong Hu, Renhong Huang, Shunyu Liu, Jiacong Hu, Jiawei Chen, Mingli Song

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hangzhou City University（杭州市大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出基于偏好树的多样化推荐方法，利用LLMs揭示用户未探索偏好，提升推荐多样性与相关性。

ReCode: Unify Plan and Action for Universal Granularity Control

ReCode：统一计划与行动以实现通用粒度控制

Zhaoyang Yu, Jiayi Zhang, Huixue Su, Yufan Zhao, Yifan Wu, Mingyi Deng, Jinyu Xiang, Yizhang Lin, Lingxiao Tang, Yuyu Luo, Bang Liu, Chenglin Wu

机构 * DeepWisdom ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Université de Montréal & Mila（蒙特利尔大学及Mila） 纠错

AI总结 ReCode通过递归代码生成统一规划与行动，实现通用粒度控制，提升智能体在不同决策粒度上的灵活性和效率。