Zhejiang University（浙江大学）

HVD: Human Vision-Driven Video Representation Learning for Text-Video Retrieval

HVD: 人视觉驱动的视频表示学习用于文本-视频检索

Zequn Xie, Xin Liu, Boyun Zhang, Yuxiao Lin, Sihang Cai, Tao Jin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） 纠错

AI总结 HVD通过模拟人类视觉感知机制，提出了一种人视觉驱动的视频表示学习方法，以提升文本-视频检索的性能。

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EVolSplat4D: Efficient Volume-based Gaussian Splatting for 4D Urban Scene Synthesis

EVolSplat4D: 面向4D城市场景合成的高效体素基于高斯点云方法

Sheng Miao, Sijin Li, Pan Wang, Dongfeng Bai, Bingbing Liu, Yue Wang, Andreas Geiger, Yiyi Liao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huawei（华为） ； University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

AI总结 EvolSplat4D通过统一体积和像素高斯预测，实现高效4D城市场景合成，提升动态和静态环境的重建精度与一致性。

Data-Free Privacy-Preserving for LLMs via Model Inversion and Selective Unlearning

无需数据的隐私保护：通过模型反向和选择性遗忘

Xinjie Zhou, Zhihui Yang, Lechao Cheng, Sai Wu, Gang Chen

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Institute of Fundamental and Transdisciplinary Research, Zhejiang University（浙江大学基础与交叉学科研究院） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江区）区块链与数据安全研究院） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Zhejiang Key Laboratory of Big Data Intelligent Computing（浙江省大数据智能计算重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出Data-Free Selective Unlearning方法，通过模型反向和选择性遗忘技术，在不访问训练数据的情况下有效移除LLM中的敏感PII，同时保持模型性能。

FUGC: Benchmarking Semi-Supervised Learning Methods for Cervical Segmentation

FUGC：用于宫颈分割的半监督学习方法基准测试

Jieyun Bai, Yitong Tang, Zihao Zhou, Mahdi Islam, Musarrat Tabassum, Enrique Almar-Munoz, Hongyu Liu, Hui Meng, Nianjiang Lv, Bo Deng, Yu Chen, Zilun Peng, Yusong Xiao, Li Xiao, Nam-Khanh Tran, Dac-Phu Phan-Le, Hai-Dang Nguyen, Xiao Liu, Jiale Hu, Mingxu Huang, Jitao Liang, Chaolu Feng, Xuezhi Zhang, Lyuyang Tong, Bo Du, Ha-Hieu Pham, Thanh-Huy Nguyen, Min Xu, Juntao Jiang, Jiangning Zhang, Yong Liu, Md. Kamrul Hasan, Jie Gan, Zhuonan Liang, Weidong Cai, Yuxin Huang, Gongning Luo, Mohammad Yaqub, Karim Lekadir

机构 * Department of Cardiovascular Surgery, The First Affiliated Hospital, Jinan University（心血管外科部，济南大学第一附属医院） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Medical University of Innsbruck（因斯布鲁克医科大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 FUGC通过提供首个宫颈分割半监督学习基准测试，展示了在少量标记数据下半监督方法的有效性，并为早产风险评估提供了AI辅助的基础。

ICPO: Illocution-Calibrated Policy Optimization for Multi-Turn Conversation

ICPO：用于多轮对话的意涵校准策略优化

Zhebo Wang, Xiaohu Mu, Zijie Zhou, Mohan Li, Wenpeng Xing, Dezhang Kong, Meng Han

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Binjiang Institute of Zhejiang University（浙江大学滨江学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； China University of Petroleum (Beijing)（中国石油大学（北京）） ； Guangzhou University（广州大学） 纠错

AI总结 ICPO通过校准模型对指令模糊性的感知，提升多轮对话的鲁棒性和协作性，实现75%的性能提升。

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TUN: Detecting Significant Points in Persistence Diagrams with Deep Learning

TUN：利用深度学习在持续图中检测显著点

Yu Chen, Hongwei Lin

机构 * School of Mathematical Sciences Zhejiang University Hangzhou, China（数学科学学院 浙江大学 杭州, 中国） 纠错

AI总结 TUN通过深度学习方法在持续图中自动检测显著点，提升拓扑数据分析的实用性与可靠性。