Zhejiang University（浙江大学）

Fast and Scalable Analytical Diffusion

快速且可扩展的解析扩散

Xinyi Shang, Peng Sun, Jingyu Lin, Zhiqiang Shen

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 本文提出GoldDiff，一种无需训练的解析扩散模型，通过动态定位黄金子集实现高效推断，显著提升大规模生成建模的可扩展性。

Robust Image Stitching with Optimal Plane

基于最优平面的鲁棒图像拼接

Lang Nie, Yuan Mei, Kang Liao, Yunqiu Xu, Chunyu Lin, Bin Xiao

机构 * School of Artificial Intelligence, Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学人工智能学院） ； Department of Aeronautical and Aviation Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学航空与航空工程系） ； School of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University（北京交通大学信息科学学院） 纠错

AI总结 RopStitch通过引入虚拟最优平面和双分支架构，提升图像拼接的鲁棒性和自然性，实验表明其在多样场景中表现优异。

Comments IEEE TVCG 2026

MaS-VQA: A Mask-and-Select Framework for Knowledge-Based Visual Question Answering

MaS-VQA: 一种基于掩码和选择的基于知识的视觉问答框架

Xianwei Mao, Kai Ye, Sheng Zhou, Nan Zhang, Haikuan Huang, Bin Li, Jiajun Bu

机构 * Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学, 杭州, 中国） ； Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团, 杭州, 中国） 纠错

AI总结 MaS-VQA通过结合显式知识过滤与隐式知识推理，提升基于知识的视觉问答任务的准确性和鲁棒性。

Coverage Path Planning for Autonomous Sailboats in Inhomogeneous and Time-Varying Oceans: A Spatiotemporal Optimization Approach

自主帆船在非均匀和时变海洋中的覆盖路径规划：一种时空优化方法

Yang An, Zhikang Ge, Taiyu Zhang, Jean-Baptiste R. G. Souppez, Gaofei Xu, Zhengru Ren

机构 * Institute of Deep-sea Science and Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深海科学与工程研究所） ； Institute for Ocean Engineering, Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院海洋工程研究所） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学 Hangzhou 全球科技创新中心） ； Department of Engineering, Faculty of Computing, Engineering and the Built Environment, Birmingham City University（伯明翰城市大学工程系） ； School of Ocean and Civil Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋与Civil Engineering学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种专为自主帆船设计的时空优化方法，解决非均匀和时变海洋环境中的覆盖路径规划问题，通过空间拓扑约束和时间预测规划提升覆盖效率。

Comments 12 pages, 9 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Every Little Helps: Building Knowledge Graph Foundation Model with Fine-grained Transferable Multi-modal Tokens

每一点帮助都有价值：通过细粒度可迁移多模态标记构建知识图谱基础模型

Yichi Zhang, Zhuo Chen, Lingbing Guo, Wen Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University, Zhejiang, China（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出TOFU模型，通过细粒度可迁移多模态标记提升多模态知识图谱推理的跨图谱迁移能力。

Comments Work in progress

From Conflicts to Collisions: A Two-Stage Collision Scenario-Testing Approach for Autonomous Driving Systems

从冲突到碰撞：一种两阶段碰撞场景测试方法用于自动驾驶系统

Siyuan Chen, Fuyuan Zhang, Hua Qi, Lei Ma, Tomoyuki Tsuchiya, Michio Hayashi, Manabu Okada

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kyushu University（九州大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； TIER IV ； TIER IV North America（TIER IV北美） 纠错

AI总结 本文提出一种两阶段碰撞场景测试方法，通过搜索冲突并突变以诱导碰撞，提升自动驾驶系统安全评估的效率和效果。

VerifyBench: Benchmarking Reference-based Reward Systems for Large Language Models

VerifyBench: 大型语言模型参考式奖励系统的基准测试

Yuchen Yan, Jin Jiang, Zhenbang Ren, Yijun Li, Xudong Cai, Yang Liu, Xin Xu, Mengdi Zhang, Jian Shao, Yongliang Shen, Jun Xiao, Yueting Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Meituan Group（美团集团） ； Peking University（北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 VerifyBench通过设计专门的基准测试评估基于参考的奖励系统，揭示现有验证器在复杂任务中的不足，推动推理模型训练的改进。

Comments ICLR 2026: https://openreview.net/forum?id=JfsjGmuFxz Project Page: https://zju-real.github.io/VerifyBench Dataset: https://huggingface.co/datasets/ZJU-REAL/VerifyBench Code: https://github.com/ZJU-REAL/VerifyBench