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ToolVerse：为智能强化学习解锁大规模环境和长时任务
机构 * LongCat Interaction Team, Meituan（美团长猫互动团队） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学）
AI总结 研究针对LLM智能体在复杂环境中工具集成问题，提出ToolVerse框架。通过构建大规模训练环境、设计任务策略及提出新算法，经实验验证该框架能增强LLM长时工具使用能力，提升性能与推理能力。
用于腾讯 UNI-REC 挑战赛的双流双线性融合场感知排序混合器
机构 * Meituan（美团）
AI总结 针对腾讯 UNIREC 挑战赛中多域用户行为序列和多字段特征联合建模预测目标广告 pCVR 的任务，提出带双流双线性融合的场感知排序混合器，经实验在官方排行榜排第九。
Comments 5 pages, 4 figures, KDD Cup 2026 Tencent UNIREC Challenge
ToFu：面向研究人员的白盒、令牌高效代理工具包
机构 * Northeastern University（东北大学） ； LongCat RSI, Meituan（美团龙猫RSI） ； NiuTrans Research（小牛翻译研究院）
AI总结 研究提出ToFu这一代理工具包，作为研究助手，以高令牌效率等支持实际研究流程，且能本地部署；作为研究对象，提供白盒工具包供研究人员检查、修改和评估，兼具强大性能与用户体验。
EvoCUA-1.5：用于多轮计算机使用智能体的在线强化学习
机构 * Meituan（美团） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究多轮计算机使用智能体的在线强化学习问题，提出EvoCUA-1.5，通过STEPO、DTAC等方法应对多轮交互挑战，经实验验证其提高了训练稳定性和下游性能，为在线强化学习提供实用框架。
M4V：用于高效文本到视频生成的多模态曼巴
机构 * Meituan（美团） ； University of Technology Sydney（技术大学悉尼分校） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学）
AI总结 研究针对文本到视频生成计算量大的问题，引入多模态曼巴框架M4V。设计MM-DiM块，采用多模态令牌重新组合设计，增强时空一致性。实验表明，该框架能在降计算成本的同时生成高质量视频。
Comments CVPR 2026
UniClawBench：面向实际任务中主动智能体的通用基准测试
机构 * HKU MMLab（香港大学多媒体实验室） ； Meituan（美团）
AI总结 针对现有基准测试难以评估主动智能体的问题，提出UniClawBench，基于五项基础模型能力设计400个双语现实任务，采用实时评估和闭环评估策略，通过多模型框架对比展示基础模型能力和框架设计对性能的影响，还公开了基准测试和代码。
Comments Project Page: https://uniclawbench.github.io | GitHub Repo: https://github.com/HKU-MMLab/UniClawBench
OPSD-V：用于训练后少步自回归视频生成器的策略内自蒸馏
机构 * Meituan（美团） ； HKUST（香港科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学）
AI总结 研究针对训练后少步自回归视频生成器存在的问题，提出OPSD-V策略内自蒸馏范式。通过引入真实长视频数据提供监督，学生和教师模型按特定方式运行，应用该范式于相关模型后，实验及用户研究表明其在多方面有改进且更受青睐。
Comments Project page: https://meigen-ai.github.io/OPSD-V ; Code: https://github.com/MeiGen-AI/OPSD-V
LlamaSeg：通过自回归掩码生成进行图像分割
机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Meituan（美团） ； Division of AMC and Department of ECE, HKUST（HKUST AMC 分部和电子工程系）
AI总结 LlamaSeg是通过自然语言指令统一图像分割任务的视觉自回归框架，将分割视为视觉生成，编码掩码为视觉令牌。引入数据标注管道和SA-OVRS数据集，能基于文本提示定位对象并生成掩码，实验显示其在分割基准上表现出色。
Journal ref ECCV 2026
SPORK：自我推测性分叉以加速智能体大语言模型推理
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Meituan（美团）
AI总结 研究LLM智能体推理中串行循环耗时问题，提出SPORK方法，利用模型自身预测提前调度推测工具调用，通过成本模型等组件优化，大幅提升推理效率且不影响任务准确性。
Comments 16 pages, 15 figures. Code: https://github.com/baihuajun24/spork
AnchorVLA：为视觉-语言-动作规划连接离散决策与连续轨迹
机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与交通国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Meituan Inc.（美团公司） ； Dongfeng Motor Corporation（东风汽车公司）
AI总结 自动驾驶规划需将多种信息转化为连续轨迹，现有视觉-语言-动作（VLA）规划器有局限。提出AnchorVLA框架，用轨迹模式锚连接高层VLA推理与连续轨迹执行，提升效率、语义动作对齐和生成灵活性。
增强视听视频字幕的时间与跨模态对齐
机构 * Nanjing University, State Key Laboratory for Novel Software Technology（南京大学，计算机软件新技术国家重点实验室） ； Meituan（美团）
AI总结 提出TCA-Captioner框架，通过观察-检查-纠正迭代策略和密集交互数据集，解决视听字幕中的模态分离与时间不一致问题，实现精准的视听绑定与因果动态建模。
Comments ECCV 2026
DRDN: 用于从头训练ViT类增量学习的解耦表示动态网络
机构 * Meituan Vision AI Department（美团视觉AI部门）
AI总结 针对类增量学习中共享表示退化与任务间干扰问题，提出解耦表示动态网络（DRDN），通过掩码图像建模保持骨干网络通用视觉结构，并采用层次化任务令牌扩展减少跨任务干扰，在从头训练的ViT上取得显著提升。
Comments 10 pages, IEEEtran journal format. Preprint submitted to IEEE Transactions on Multimedia
ACE: 跨智能体的可插拔自适应上下文弹性化器
机构 * Meituan（美团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出ACE模块，通过无损消息存储和自适应上下文编排，实现历史步骤信息的弹性化处理，在多种智能体框架中优于截断和摘要方法。
通过Transformer揭示UTM的安全关键场景
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Meituan（美团）
AI总结 提出将UTM漏洞发现建模为序列问题，使用基于Transformer的强化学习架构，通过注意力机制建模状态关系并预测最优动作，实现8倍漏洞发现效率提升。
超越2D匹配：用于几何感知跨视角目标地理定位的统一单阶段框架
机构 * Beihang University（北航） ； Meituan（美团）
AI总结 提出GAGeo单阶段框架，利用3D基础模型和对比损失，结合多模态提示和相机位姿，实现跨视角目标地理定位，显著优于现有方法。
OPERA: 通过基于客观困惑度的强化学习对齐开放式推理
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Meituan Longcat Team（美团龙猫团队） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）
AI总结 提出OPERA方法，利用困惑度动态作为内在奖励信号，结合冷启动数据合成和困惑度优先的推理轨迹选择，实现开放式任务中对齐，在Qwen3-8B上达到开源模型最优。
Comments 21 pages, 8 figures
BiPACE：基于双模拟引导与动作反事实估计的LLM智能体策略优化
机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团）
AI总结 针对分组强化学习中状态-动作信用分配不匹配问题，提出BiPACE优势估计器，通过双模拟引导的状态聚类和动作反事实基线，在无需批评网络或额外采样的前提下提升LLM智能体训练效果。
超越下一观测预测：面向序贯决策的智能体自创世界建模
机构 * Southeast University（东南大学） ； Meituan（美团）
AI总结 提出智能体自创世界建模（AAWM），根据策略决策需求构建训练目标，而非预测下一观测，实验证明其比下一观测预测提供更有效的学习信号。
Comments 16 pages, 4 figures, 6 tables
DynamicPO：基于推荐的动态偏好优化
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Meituan（美团）
AI总结 本文提出DynamicPO框架，通过动态边界负样本选择和双边距动态beta调整，解决偏好优化崩溃问题，提升推荐准确性。
Comments DASFAA 2026 Best Paper
ViTexQA: 面向视频文本问答的多帧时序感知数据集
机构 * Meituan（美团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出ViTexQA数据集和FrameThinker方法，通过跨帧文本融合的问答对和两阶段训练（CoT微调+时序强化学习），解决多帧时序文本感知难题，ROUGE-L提升6.3%。
Comments Accepted by ECCV2026
超越轨迹模仿：策略引导的策略优化用于大语言模型推理
机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China（中山大学计算机科学与工程学院） ； Meituan, Inc., China（美团） ； Shenzhen Loop Area Institute, China（深圳环区研究所） ； Meta AI, USA（Meta AI）
AI总结 提出策略引导的策略优化（SGPO），通过可重用策略蒸馏替代实例级轨迹模仿，利用前向KL散度和自适应加权提升LLM推理泛化能力，在数学基准上平均提升2.2分。
寻找证据：发现决策支持令牌以进行在线策略推理蒸馏
机构 * Meituan Longcat Team（美团Longcat团队） ； Nanjing University（南京大学） ； TJUNLP Lab, College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部TJUNLP实验室）
AI总结 提出DEAR方法，通过学生熵识别决策点，利用隐状态余弦相似性和师生差异发现证据令牌，在数学和代码基准上提升推理蒸馏效果。
LoHoSearch: 超越人类难度上限的长时域搜索代理基准测试
机构 * Meituan（美团）
AI总结 提出LoHoSearch基准，基于700万维基实体知识图谱自动构建544个复杂问题，评估显示最强模型仅34.74%准确率，远超人类难度上限。
超越NL2Code：多模态代码智能的结构化综述
机构 * Meituan（美团） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）
AI总结 本文系统综述多模态代码智能，将任务按代码角色分类，覆盖GUI、科学可视化、结构化图形及前沿任务，并提出四个基于验证的未来方向。
Comments Work completed in January 2026. Updating now
TORL-VLA：触觉引导的在线强化学习用于接触丰富操作
机构 * Meituan（美团） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； State Key Lab of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； China University of Mining and Technology (Beijing)（中国矿业大学（北京））
AI总结 提出TORL-VLA框架，结合触觉反馈与在线强化学习，通过触觉导出的力矩感知VLA预测参考动作，并利用轻量在线RL模块优化动作，解决接触条件变化时的策略适应问题，在长时接触任务中提升成功率和执行效率。
Comments Project page: https://torl-vla.github.io/
InterleaveThinker: 强化智能体交错生成
机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； Meituan（美团） ； CUHK IMIXR（香港中文大学IMIXR实验室）
AI总结 提出首个多智能体管线InterleaveThinker，通过规划器和评论家智能体使现有图像生成器具备交错生成能力，并利用GRPO强化单步指令修正，显著提升生成性能。
Comments Project Page: https://zhengdian1.github.io/InterleaveThinker-proj/ Code: https://github.com/zhengdian1/InterleaveThinker
MineExplorer: 评估MLLM智能体在Minecraft中的开放世界探索能力
机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Meituan（美团）
AI总结 提出MineExplorer基准，通过多智能体合成工作流构建隐式多跳任务，评估多模态大语言模型在Minecraft中的开放世界探索能力，发现长轨迹协调仍是挑战。
Comments Working in progress
GAGPO：通用优势分组策略优化
机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Meituan（美团）
AI总结 GAGPO提出一种无需价值模型的强化学习方法，通过分组价值代理和动作重要性比，实现多轮任务中精确的时间信用分配，实验表明其在ALFWorld和WebShop上优于现有基线。
DailyReport: 一个用于评估搜索代理在日常搜索任务上的开放式基准
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团）
AI总结 提出DailyReport基准，包含150个开放式日常搜索任务和3546个级联评分标准，通过分解子任务和维度评估，揭示当前搜索代理系统仍未能满足用户期望。
超越完全随机掩码：扩散语言模型的注意力引导去噪与优化
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； Meituan（美团） ； WeChat, Tencent（腾讯微信） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（大型模型与智能治理北京市重点实验室）
AI总结 提出AGDO框架，利用注意力结构指导去噪顺序并强化关键令牌，在数学和编码基准上提升扩散语言模型的推理性能。
Comments 13 pages. Accepted to ACL 2026 Main Conference
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