机构

Zhejiang University

位于杭州的中国顶尖研究型大学,在人工智能、自然语言处理与机器学习方向实力雄厚。

冻结特征探针对比 VLM 与视频生成模型:语义任务 VLM 赢(mAP 92.08 对 69.89),几何任务视频模型赢(相机 AUC 0.527 对 0.330),把两者拼起来比谁都强。

MemDreamer 把长视频问答变成在三层图记忆上的智能体检索,LVBench 从 78.2 升到 90.7(+12.5),推理只读约 6K token,不是 24 万到 78 万。

N-GRPO 用语义邻居混合扰动 rollout embedding,把 1.5B 模型平均 Pass@32 提到 79.17,AIME25 提到 50.28。

WeaveBench 用 114 个真实 GUI+CLI 长任务测试电脑智能体,最佳组合只有 41.2% 通过率,只看最终产物会把 GPT-5.5 高估 20.2 个点。

LabVLA 用实验室工作流数据训练 Qwen3-VL-4B 加 DiT 动作专家,在 LabUtopia 上达到 71.1% ID 和 70.0% OOD 成功率。

MSA 让每个查询组只看 2048 个被选中的 KV token,在 1M 上下文报告 28.4 倍注意力 FLOPs 降低、14.2 倍 prefill 加速。

SkillAdaptor 不动模型权重,只从失败轨迹里改写技能库,WebShop 分数 +2.3、PinchBench +1.5,提升真实但有限。

StreamMA 让智能体生成一步推理就立刻流式传给下游，而不是等整条链写完。8 个基准平均涨 7.3 个百分点（HMMT 2026 最高 +22.4），并行场景最快提速 26.9 倍。

SwanSphere 流式生成与视频/文本同步的一阶环绕声，首块仅 0.21 秒出声，Frechet 距离压到 120.28（OmniAudio 为 157.67），质量与实时兼得。

SDAR 在 GRPO 之上加了一路带门控的 token 级自蒸馏信号,由「看得到检索技能」的教师引导,让多轮智能体在 WebShop 上最高 +10.2、ALFWorld 上 +9.4。