Meituan（美团）

AutoDesign: Meta-Harness Optimization for Long-Horizon Agentic Design

AutoDesign：面向长视距智能体设计的元工具优化

Yaxin Luo, Haobin Jiang, Jialv Zou, Xu Huang, Wenhao Yan, Haodong Li, Zhengrong Yue, Jing Li, Xiaofu Chen, Xiaohan Zhao, Jiacheng Liu, Jiacheng Cui, Zhiqiang Shen, Xiaotong Li

机构 * Meituan（美团） ； MBZUAI（Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 AutoDesign是符合人类设计先验的元工具优化框架，以论文转海报生成任务为实例，在PosterBench上性能优于Claude Design，集成其学习的DesignHarness可提升代码智能体性能，且获人类最高偏好。

Comments Tech Report. Code at: https://github.com/Yaxin9Luo/AutoDesign

Beyond Final Scores: A Systematic Evaluation of Agents for Long-Horizon AI Research and Development

超越最终得分：面向长期人工智能研究与开发的智能体系统评估

Yiwei Li, Wanli Yang, Hexiang Tan, Xiangzhou Huang, Zhengyu Chen, Ziran Li, Borun Chen, Shanglin Lei, Huaisheng Zhu, Hao Tian, Fei Sun, Xunliang Cai, Jingang Wang

机构 * Meituan（美团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文通过新框架评估7个前沿模型在36项长期任务上的表现，发现当前智能体更像工程优化器，方案多基于已有技术，为模型训练等环节改进指明方向。

RAGSieve: Self-Referenced Local Contrast for Knowledge-Poison Detection in Retrieval-Augmented Generation

RAGSieve：用于检索增强生成中知识投毒检测的自参考局部对比方法

Xinlong Xu, Yoshua Y. Li

机构 * Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 本研究提出RAGSieve框架，含RSQ与RSG两种局部对比方法，在多QA数据集和投毒构造上实现优异检测性能，联合部署可显著降低RAG攻击成功率且保留部分未投毒检索性能。

EviReform: Evidence-Guided Query Reformulation for Multi-Hop Graph Retrieval

EviReform：面向多跳图检索的证据引导式查询重构

Xinlong Xu, Yoshua Y. Li

机构 * Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 EviReform将检索请求修订与图中证据聚合分离，结合原始与残差检索信号传播，在多跳问答数据集上较基线模型提升了Recall@5和F1指标。

UniSpace: Unified Visual Representation and Scalable Multimodal Modeling

UniSpace：统一视觉表示与可扩展多模态建模

Jinbo Yan, Limeng Qiao, Jie Qin, Junyan He, Feize Wu, Guanglu Wan

机构 * Meituan（美团） 纠错

AI总结 本文提出 UniSpace，通过 Patch Reparameterization 改进语义 ViT，构建 80 亿参数的 Transformer 专家混合模型，实现同一视觉空间内的理解、生成与编辑，提升重建效果，支持文本到图像生成和指令式图像编辑。

VoxZip: Semantic-Anchored Temporal KV Cache Compression for Long-Context Audio Inference

VoxZip：面向长上下文音频推理的语义锚定时序KV缓存压缩

Wenxu Jia, Dongjie Fu, Xize Cheng, Fangming Feng, Linjun Li, Wenshi Chen, Yingming Li, Zhou Zhao, Tao Jin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 针对语音大语言模型长上下文推理的KV缓存内存瓶颈，提出无训练两阶段语义锚定框架VoxZip，在多音频基准上实现高效压缩，维持高性能并提升推理效率。

Long SKILL Compliance as Logical Reasoning: Closure-Grounded Detection with Scaling-Guided On-Policy Distillation

长SKILL合规性检测作为逻辑推理：基于闭包的检测与尺度引导的在线策略蒸馏

Shuaitao Zhao, Feng Ni, Lichao Ma, Jiaye Lin, Fei Han, Yang Wei, Lu Pan

机构 * Meituan（美团） 纠错

AI总结 针对长SKILL合规性检测的成本与精度矛盾，提出SkillCDG框架，结合两级检索与依赖闭包实现检测，在多数据集上优于基线，还发现尺度趋势以优化小模型性能。

AgentOPSD: Recursive Self-Distillation for Agentic Reinforcement Learning

AgentOPSD：面向智能体强化学习的递归自蒸馏方法

Zi-Han Wang, Zhengxi Lu, Zhiyuan Yao, Jinyang Wu, Jie Wu, Zhengzhou Cai, Yueqing Sun, Ziang Ye, Linji Hao, Qi Gu, Xunliang Cai, Yongliang Shen, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 提出 AgentOPSD 这一无 critic 的递归自蒸馏方法，用于智能体强化学习的轮次级 credit 分配，在 ALFWorld 等数据集上优于 GRPO 等基线，在 Qwen2.5-7B 模型上实现 ALFWorld 89.1% 的成功率。

Comments Code: https://github.com/ZethWang/AgentOPSD

Agentic Reinforcement Learning with Observation-Calibrated Self-Distillation

带有观测校准自蒸馏的智能体强化学习

Yi Yang, Cong Qin, Xiaodan Liu, Chishui Chen, Qing Dong, Yan Zhang, Cao Liu, Zhao Yang, Lu Pan, Jiaye Lin, Yi Feng

机构 * Meituan（美团） 纠错

AI总结 本研究针对智能体强化学习的混淆问题，提出OCSD方法，通过对比两类回放视图推导观测残差，在高不确定步骤调制GRPO更新，在三类任务和多模型规模上优于基线。

Toward Plasticity-Preserving KL Regularization for Capability Retention in LLM Reinforcement Learning

面向大语言模型强化学习中能力保留的可塑性保持KL正则化方法

Li Wang, Xiaodong Lu, Xiaohan Wang, Jiajun Chai, Wei Lin, Tianhao Peng, Guojun Yin

机构 * Meituan（美团） 纠错

AI总结 针对LLM强化学习后训练中能力遗忘问题，提出CoKL正则化框架，可在目标任务改进与原有能力保留间实现更优平衡，优于现有正则化方法。

Distill Where You Fail: Recovering Learning Signals of Negative RL-Groups from Adaptive Teacher Guidance

从自适应教师指导中恢复负强化学习组的学习信号：针对失败情况进行知识蒸馏

Zhuowen Han, Jinwei Xiao, Zhengxi Lu, Renren Jin, Zhiyuan Yao, Yuxin Liu, Hongyan Hao, Yueqing Sun, Yu Yang, Qi GU, Xunliang Cai, Deyi Xiong

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 该研究针对GRPO与OPD简单结合的性能缺陷，提出RSTG方法，通过选择性自适应蒸馏及补充SFT，使数学任务性能提升4.02%、代码任务提升3.05%。

What Transfers from Text to Vision? Capability Scaling Laws and Transfer Dynamics for VLMs

从文本到视觉的可迁移性：视觉语言模型（VLM）的能力缩放定律与迁移动态

Ziran Li, Qiang Wang, Zhengyu Chen, Shanglin Lei, Borun Chen, Jingang Wang, Xunliang Cai

机构 * Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 该研究提出首个跨家族的能力驱动多模态缩放定律，可通过LLM文本能力预测VLM性能，将主干选择从经验搜索转为定量决策，还揭示了LLM作为VLM主干的相关见解。

SAF-OPD: Stable Advantage Fusion for On-Policy Distillation

SAF-OPD：面向策略内蒸馏的稳定优势融合

Yifan Ding, Xincheng Wei, Yoshua Y. Li, Ziheng Li, Yuquan Lu, Siyu Zhang, Dongsheng Ma, Rongxiang Weng, Xunliang Cai, Yun Chen

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Meituan（美团） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 该研究提出SAF框架解决RLVR与OPD固定系数融合的熵崩溃问题，通过四阶段机制优化优势融合，在7个推理与代码生成基准上提升模型性能与训练稳定性。

Comments Working in progress

ClawTrack: Towards Trace-Level Evaluation and Improvement of Real-World Autonomous Agents

ClawTrack：面向真实世界智能体的追踪级评估与改进

Xingjian Wu, Xuhang Zhu, Xingchen Liu, Junlin Liu, Jianing Wang, Linsen Guo, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao, Xunliang Cai

机构 * Meituan（美团） 纠错

AI总结 本研究针对现有智能体评估仅看结果的缺口，提出双评估基准ClawTrack，含320个任务及过程评分器，评估21个模型后发现其可归因推理、验证结果验证瓶颈等，助力智能体改进。

Meta-Task: Turning Terminal Task Synthesis into a Terminal Task for Scalable Agent Training

元任务：将终端任务综合转化为可扩展智能体训练的终端任务

Zhihong Pan, Jiyuan He, Kai Zhang, Yupeng Han, Ze Liu, Yuze Zhao, Yongcong Ye, Zhaohua Yang

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 Meta-Task框架将终端任务综合转化为Terminal-Bench格式任务，通过多阶段机制等提升任务质量，生成3221条轨迹微调Qwen3系列模型，效果优于同期方法且训练数据更少。

Comments 17 pages, 5 figures

SkillRise: Agentic Reinforcement Learning for Cross-Task Skill Evolution

SkillRise：面向跨任务技能演化的智能体强化学习

Zhiyuan Yao, Yuxin Chen, Zhengxi Lu, Zishan Xu, Yueqing Sun, Yifu Guo, Yuquan Lu, Zhengzhou Cai, Kangning Zhang, Zhuowen Han, Zi-Han Wang, Ziang Ye, Qi Gu, Xunliang Cai, Weiwen Liu, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 SkillRise是跨任务学习技能的统一强化学习框架，解耦信用分配机制实现任务求解与技能整理，在多基准上Pass@1性能优于基线，还降低了运行开销。

UniMem: Complementary Episodic-to-Parametric Memory for Boundary-Agnostic Task Streams

UniMem：用于无边界任务流的互补情景到参数记忆

Siyu Xia, Chenheng Zhang, Yanting Wu, Haoxuan Li, Jiajun Chai, Xiaohan Wang, Guojun Yin, Wei Lin, Zhouchen Lin, Haifeng Zhang, Jun Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； State Key Lab of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Meituan（美团） ； AI Centre, Department of Computer Science, University College London（伦敦大学学院计算机科学系人工智能中心） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型在无边界任务流部署的稳定性 - 可塑性困境，提出UniMem自路由框架，用可学习路由令牌协调互补记忆路径，能按需扩展记忆，实验证明其在长周期流任务序列中优于基线并保持执行保真度。

Distilling Temporal Search and Reasoning: Evolving LLMs for Future Prediction via Harness-Assisted Efficient Data Synthesis

提炼时间搜索与推理：通过 harness 辅助的高效数据合成发展用于未来预测的大语言模型

Wanxu Cai, Zhengyu Chen, Huaisheng Zhu, Wei Wang, Jingang Wang, Qiang Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Meituan LongCat Team（美团龙猫团队） 纠错

AI总结 研究未来事件预测难题，提出时间截断 harness 方法，通过强制时间截断减少时间泄漏与对拒绝采样等的依赖，构建相关语料库和度量标准，经蒸馏实验验证该方法能提升模型表现，将高质量数据转化为模型参数提升。

CAST: Game Solvers as Turn-Level Teachers for LLM Agents

CAST：将游戏求解器作为大语言模型智能体的回合级教师

Yu Wang, Yi-Kai Zhang, Wentao Shi, Ziang Ye, Yuchun Miao, Yueqing Sun, Qi Gu, Xunliang Cai, Lan-Zhe Guo, Han-Jia Ye, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 研究如何训练大语言模型在长期游戏中决策，提出CAST方法，利用游戏求解器状态值变化转化为求解器优势并注入RLVR，在多个游戏中优于基线，实现高平均零样本性能。

Progress-conditioned Group Policy Optimization for Long-Horizon Agentic Tasks

用于长期代理任务的进度条件分组策略优化

Kaibing Yang, Guangfeng Cai, Shengtian Yang, Shuo He, Yu Li, Mengyi Liu, Pengwei Chen, Jun Xu, Lei Feng

机构 * Southeast University（东南大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 研究长期代理任务中基于分组策略优化的采样不平衡问题，提出进度条件分组策略优化（ProGPO），通过特定条件下利用首次访问观察覆盖率，为访问更多新状态的轨迹或步骤赋予优势，实验证明该方法优于基线，尤其在困难任务上效果显著。

CuraWeb: Joint Optimization of Quality, Redundancy, and Diversity for Web-Scale Pretraining Data

CuraWeb：网络规模预训练数据的质量、冗余性和多样性联合优化

Peiguang Li, Yongwei Zhou, Juncheng Diao, Yuchun Fan, Jian Yang, Jianxiao Yang, Zhongda Su, Shuguang Jiao, Xiao Wei, Zhiye Zou, Gan Dong, Zhizhao Zeng, Rongxiang Weng, Jingang Wang, Xunliang Cai

机构 * Meituan（美团） 纠错

AI总结 研究针对开放网络语料库预训练数据优化的局限性，提出质量、冗余性和多样性联合优化范式，结合双轨清理与混合去重，构建CuraWeb语料库，实验证明其在多基准测试中性能显著优于基线。

ICAE-Bench: Evaluating Coding Agents as Interactive Project Builders

ICAE-Bench：将编码智能体评估为交互式项目构建者

Zhongyuan Peng, Dan Huang, Chuyu Zhang, Caijun Xu, Changyi Xiao, Shibo Hong, David Lo, Lin Qiu, Xuezhi Cao, Jiyuan He, Yixin Cao

机构 * Meituan（美团） 纠错

AI总结 研究针对编码智能体在交互式项目构建中作用转变，现有基准未跟上的问题，提出ICAE-Bench基准。从模糊需求出发，经自动化用户智能体模拟动态范式，引入避免需求模糊性、确保用户模拟质量、公平评估开放式仓库的关键设计。

Robust Multimodal Dynamic Object Segmentation

鲁棒多模态动态目标分割

Zhe Xin, Hanzhi Chang, Penghui Huang, Yinian Mao, Guoquan Huang

机构 * Meituan UAV（美团无人机） ； University of Delaware（特拉华大学） 纠错

AI总结 研究针对动态目标分割难题，提出整合多模态线索的框架，设计结合Transformer与特征聚类模块的网络进行分类，引入新后处理方法，在动态目标分割和静态场景重建任务中取得最优性能。

Comments Accepted by IEEE International Conference on Robotics & Automation ICRA 2026

Bridging the Information Gap: Semantic Densification and Hindsight Distillation for Cold-Start Prediction

弥合信息差距：冷启动预测的语义致密化与事后蒸馏

Hao Duong Le, Yifei Gao, Huan Li, Lun Jiang, Chen Bai, Ke Xing, Chen Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 针对电子商务平台新用户冷启动预测难题，SemRaD框架利用结构化语义推理管道和事后感知蒸馏网络，有效弥合信息差距，提升了LTV和CVR，减少训练数据用量，在工业数据集和在线测试中均取得良好效果。

ToolVerse: Unlocking Massive Environments and Long-Horizon Tasks for Agentic Reinforcement Learning

ToolVerse：为智能强化学习解锁大规模环境和长时任务

Shuaiyu Zhou, Fengpeng Yue, Zengjie Hu, Yuanzhe Shen, Chenyang Zhang, feng hong, Cao Liu, Ke Zeng

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） 纠错

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。

Field-Aware RankMixer with Dual-Stream Bilinear Fusion for the Tencent UNI-REC Challenge

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

Yufeng Zhang, Zhengqi Xu, Jiajun Cui

机构 * Meituan（美团） 纠错

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: A White-Box, Token-Efficient Agent Harness for Researchers

ToFu：面向研究人员的白盒、令牌高效代理工具包

Junhao Ruan, Yuan Ge, Bei Li, Yongjing Yin, Yuchun Fan, Xin Chen, Jingang Wang, Chenglong Wang, Jingbo Zhu, Tong Xiao

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） 纠错

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: Online Reinforcement Learning for Multi-turn Computer-Use Agents

EvoCUA-1.5：用于多轮计算机使用智能体的在线强化学习

Mianqiu Huang, Taofeng Xue, Chong Peng, Jinrui Ding, Sicheng Fan, Jiale Hong, Yufei Gao, Xiaocheng Zhang, Linsen Guo, Xin Yang, Dengchang Zhao, Yuchen Xie, Peng Pei, Xunliang Xie, Xipeng Qiu

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） 纠错

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。

UniClawBench: A Universal Benchmark for Proactive Agents on Real-World Tasks

UniClawBench：面向实际任务中主动智能体的通用基准测试

Zhekai Chen, Chengqi Duan, Kaiyue Sun, Bohao Li, Yuqing Wang, Manyuan Zhang, Xihui Liu

机构 * HKU MMLab（香港大学多媒体实验室） ； Meituan（美团） 纠错

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: On-Policy Self-Distillation for Post-Training Few-Step Autoregressive Video Generators

OPSD-V：用于训练后少步自回归视频生成器的策略内自蒸馏

Hongyu Liu, Chun Wang, Feng Gao, Xuanhua He, Yue Ma, Ziyu Wan, Yong Zhang, Xiaoming Wei, Qifeng Chen

机构 * Meituan（美团） ； HKUST（香港科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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