南科大BlindPSNR：让低光增强自动选最优，Top-1达89.5%
还在手动挑低光增强参数？这篇论文发现7个主流无参考质量评估指标在候选选择任务上全军覆没（Top-1准确率全部为0%），并推出BlindPSNR——不依赖任何参考图就能预测PSNR，在场景未见数据上Top-1准确率飙到89.5%，后悔值仅0.026dB，代码已开源。对任何要落地低光增强的团队都是一份实用参考。
视觉与图像
共 717 篇CoPE-VideoLM | Codec 结构化视频表征让 VLM 更快更省 token
这是正式入口 dry-run 验证稿，不实际上传微信。
5步扩散+状态空间交互：弱监督显著检测首次全面超越全监督
弱监督显著检测一直面临标注稀疏的困境，上海大学团队直接请出SAM把涂鸦变成高质量像素级伪标注，再搭配Mamba+扩散模型做精修。7个数据集上碾压所有弱监督方法，甚至干翻了不少全监督方法。这是一套有工程潜力的弱监督方案，值得细读。
1200个视觉依赖问题拷问四大模型：渲染偏差让3D推理暴跌15%
继6月聊过商汤“思考with images”之后，团队进一步追问：模型画出来的中间状态，到底是真用了还是仅仅装样子？为此他们构造了1200个视觉依赖样本的See2ThinkBench，并设计了可干预的VAoT协议。结果扎心：模型选动作挺准，但渲染忠实度平均只有60%，3D场景下错误反馈能让准确率暴跌15个百分点——画图推理，远没想象中靠谱。
几何深度学习新范式：一招让网格模型“听懂”内在几何，手指关节都能变形
继2025年PoissonNet霸榜网格学习之后，蒙特利尔大学团队终于把注意力机制按网格几何的“本性”改造了一番——内在且三角化无关。结果直接拉满：高频信号预测PSNR暴增6dB，手指变形细节从未如此清晰，而且代码和实验都开源可复现，看完就想动手试试。
哈工大等提出PRISM：让AI画画学会“看图自改”，TIFA飙至91.4%新SOTA
文生图提示优化一直是热门，但之前的方法要么只看文本要么只给分数，缺少结构化图像诊断。PRISM另辟蹊径，用一个VLM同时当裁判和教练，先看图挑毛病再针对性改提示，最后用强化学习让模型越改越好。在TIFA上从76.1飙升到91.4，关键是可解释性极强——每个修改都有理有据。
机器人规划新范式：自动学习有向时间成本，14点提升不是梦
还在发愁机器人规划里怎么设计奖励函数？来自香港浸会大学的这篇论文直接告诉你：不用愁！它从无奖励的演示日志里“挖”出时间距离，让世界模型规划得又快又准，导航成功率直接拉满，操作任务也大幅提升。这正是龙哥一直在说的：比起花里胡哨的模型结构，搞清楚“规划目标从哪来”往往更重要。
0.2B参数、1GB显存，32Hz实时控制！华中科大&华为新VLA范式TurboVLA
大模型驱动的机器人VLA虽然强大，但推理慢、显存高。TurboVLA反其道而行，直接跳过LLM，用双向视觉-语言交互实现32Hz实时控制，仅需0.2B参数和0.9GB显存，性能却比肩甚至超越十亿级模型。机器人部署从此不再高攀不起！
安徽大学SCDT：统一去噪框架，专治RGB-T跟踪模态缺失
医生看病是逐步问诊、看检查单、更新诊断假设的过程，但现有的AI评估全是单轮问答，完全不接地气。这篇论文搞了一个1089例真实病例的多轮诊断基准，把15个模型按真实临床流程从头考到尾。结果发现推理模式反而帮倒忙，医疗微调在小模型上有用、大模型反而没优势。想了解AI在临床诊断中到底几斤几两？这篇必须读。
SCALPEL：解剖-否定感知对比学习，医疗跨模态召回率飙升22%
当“肺不张”被误判为“正常”，多亏了SCALPEL的否定感知机制，把医疗跨模态对齐从“字面匹配”拉回“临床逻辑”，背后是PMC-LLaMA+ANAO的双重保障，实测召回率涨2%，值得临床AI从业者关注。
西北大学最新：用医生看片时的“眼球轨迹”做弱监督分割，Dice达81.85%！
还在为医疗分割数据的像素级标注头疼？西北大学这篇工作告诉你，医生看片子时的眼动轨迹就能当弱监督信号，而且效果居然超越了最专业的涂鸦、边界框等“传统”弱监督！更关键的是，它首次用Mamba这种高效架构建模了轨迹的时序信息，而不是把它当作一堆散点的静态图。看完你会感叹：原来最宝贵的监督信号，就藏在医生最自然的阅片习惯里。
遥感学会用新模型：边缘清晰度暴涨，分类精度超越SOTA
PolSAR分类一直受困于边缘模糊和各向异性散射建模。现有Mamba方法要么只做空间域，要么固定扫描方向。本文提出DA-Mamba，巧妙结合NSCT多方向分解和方向自适应扫描，在四个数据集上全面超越SOTA。方向感知扫描+双域融合的设计，既保留全局语义又捕捉精细边缘，思路干净实用，值得关注。
