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🤖 AAAI2026 · 3 篇论文解读

Task Aware Modulation Using Representation Learning for Upscaling of Terrestrial Carbon Fluxes: 提出 TAM-RL 框架，将陆地碳通量升尺度问题建模为零样本回归迁移学习任务，用 BiLSTM 任务编码器+FiLM 调制结合碳平衡方程知识引导损失，在 150+ 通量塔站点上将 GPP RMSE 降低 9.6%、NEE R² 提升 43.8%（相较 FLUXCOM-X-BASE）。
Text-Guided Channel Perturbation and Pretrained Knowledge Integration for Unified Multi-Modality Image Fusion: 提出 UP-Fusion 统一多模态图像融合框架，通过语义感知通道剪枝 (SCPM)、几何仿射调制 (GAM) 和 CLIP 文本引导通道扰动 (TCPM) 三个模块，用单组权重（仅在红外-可见光数据上训练）同时处理 IVIF 和医学图像融合，在两类任务上均达到 SOTA。
Toward Gaze Target Detection in Young Autistic Children: 针对自闭症儿童注视目标检测中面部注视（6.6%）严重不足的类别不平衡问题，提出 Socially Aware Coarse-to-Fine (SACF) 框架，用微调的 Qwen2.5-VL 作为社交上下文感知门控，将输入路由到社交感知/社交无关两个专家模型，在首创的 AGT 数据集上显著提升了面部注视检测性能（Face L2 在 Sharingan 上降低 13.9%, F1 从 0.753 提升至 0.761）。