Zhejiang University（浙江大学）

Block3D: Efficient Text-to-3D Generation via Block-Wise Diffusion

Block3D：基于分块扩散的高效文本到3D生成

Bowen Cui, Weijie Wang, Zeyu Zhang, Yefei He, Mingda Lin, Haoyu Zhao, Yuanyu He, Donny Y. Chen, Feng Chen, Bohan Zhuang

机构 * ZipLab, Zhejiang University（浙江大学ZipLab） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Wuhan University（武汉大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） 纠错

AI总结 针对文本到3D生成成本高的问题，提出Block3D分块扩散框架，通过分块生成、联合去噪及置信度引导的块内修正，在保持几何保真度的同时实现5.15倍的速度提升。

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When Does Forecasting Reveal Temporal Structure? A Stability Analysis of Time-Series Structural Selection

时间序列预测器是否使用了正确的历史信息：时间延迟的可恢复性、恢复及功能使用

Qipeng Qian, Yuntao Qian

机构 * Supcon Technology（中控技术） ； College of Artificial Intelligence, Zhejiang University（浙江大学人工智能学院） 纠错

AI总结 该研究针对时间序列模型，分析了延迟可恢复性、报告与功能使用的问题，发现多数模型存在延迟报告正确但实际未使用对应历史的情况，提出的路由方法可实现预测与报告的对齐。

MemWM: Memory-Augmented Text-Based World Model

MemWM：记忆增强的基于文本的世界模型

Yujun Wang, Tao Zhang, Jinhe Bi, Aniri, Wenxuan Ye, Boliang Liu, Sikuan Yan, Shuning Wang, Xuebing Zhou, Sören Pirk, Hinrich Schütze, Yunpu Ma

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Huawei Heisenberg Research Center（华为海森堡研究中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） ； TU Berlin（柏林工业大学） ； Kiel University（基尔大学） 纠错

AI总结 该研究提出记忆增强的基于文本的世界模型MemWM，通过引入世界记忆解决世界模型的系统性预测错误，在ALFWorld等基准上提升智能体规划成功率与效率。

Comments Accepted to EMNLP 2026 (Main Conference)

RouteScan: A Non-Intrusive Approach to Auditing MoE LLMs Safety via Expert Routing Telemetry

RouteScan: 通过专家路由遥测对MoE大语言模型安全性进行非侵入式审计

Bo Lv, Zhiheng Xu, KeDong Xiu, Ruyi Ding, Tianhang Zheng, Zhibo Wang, Kui Ren

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Donghua University（东华大学） ； Louisiana State University（路易斯安那州立大学） 纠错

AI总结 提出RouteScan，一种利用MoE模型GPU级专家路由遥测（如预填充阶段活跃线程数）作为微架构指纹，通过轻量级检测流水线识别恶意提示的非侵入式审计框架，在未见过的有害领域AUROC超0.93，新越狱包装下超0.96，且相比基于内容的审计方法具有隐私优势。

Comments 11 pages. Revised manuscript with expanded experiments

Efficient Self-Evaluation for Diffusion Language Models via Sequence Regeneration

通过序列再生实现扩散语言模型的高效自评

Linhao Zhong, Linyu Wu, Wen Wang, Yuling Xi, Chenchen Jing, Jiaheng Zhang, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

AI总结 本文提出DiSE方法，通过序列再生概率实现扩散语言模型的高效自评，提升质量评估的效率和可靠性。

Comments accepted to ACL 2026 Main