大厂专区
VibeLifeBench：你的生命智能体能在真实生活环境中保持主动与持续性吗？
机构 * Xiaohongshu Dots Studio（小红书Dots工作室） ； Evolvent AI（Evolvent AI公司）
AI总结 本文提出VibeLifeBench基准，评估7个前沿LLM智能体在200项长周期日常生活任务中的表现，发现其主动与持续性不足，将开源相关任务、环境与评估框架。
StreamArena：面向连续、交互式且长视界的智能体流媒体视频理解
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 针对当前智能体流媒体视频理解评估的缺陷，提出StreamArena基准，设计StreamMind架构解决连续交互与长视界理解的张力，在四项能力上优于现有基线并降低延迟。
Harness-R1：从智能体失败轨迹中学习编辑可执行运行时管控程序
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Southeast University（东南大学）
AI总结 Harness-R1是首个基于智能体失败轨迹学习编辑可执行运行时管控程序的方法，经WebShop等基准测试，可提升Qwen3.5-9B智能体成功率，为管控程序与智能体协同进化提供了方向。
先获取再探索：面向搜索智能体的持久工作空间上选择与提取解耦
机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 该研究针对搜索智能体提出Fetch-then-Explore方法，将页面选择与证据提取解耦，在两个基准测试中提升了智能体的搜索性能，核心是通过持久工作空间实现页面复用与证据累积。
RING：用于持续大规模知识注入的检索内化生成
机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书科技有限公司）
AI总结 RING是一种将检索内化的范式，通过三阶段训练学习参数化记忆的检索策略，在自主构建的News-2025基准上，其知识注入的准确性与效率优于或匹配现有方法。
Comments 16 pages
VAD：为多模态在线策略蒸馏中的目标重建归因视觉证据
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Southeast University（东南大学）
AI总结 该研究提出视觉归因蒸馏（VAD）算法，通过反事实目标重建分离教师校正中的视觉证据分量，在6个4B/9B规模的细粒度视觉基准上，性能优于现有蒸馏方法。
Comments The project is accessible at https://github.com/DeepExperience/VAD_Multimodal_OPD
试验中的评分标准：通过合成成对证据从单个查询中演化评分标准
机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算学院） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； School of Cyber Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学网络空间安全学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； School of Statistics and Data Science, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学统计与数据科学学院） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院）
AI总结 研究针对构建可靠特定查询评分标准难的问题，提出“试验中的评分标准”框架，仅从查询演化评分标准集，靠合成响应对获取监督并验证，实验证明该框架有效，平均准确率最佳且在多数评估集领先。
xHC：扩展超连接
机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Dots Studio, Xiaohongshu Inc.（小红书公司点点工作室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of CS, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 研究针对超连接（HC）扩展残差流时的性能瓶颈，提出xHC方法，结合时间特征增强与稀疏残差流架构，实现超越N = 4的有效扩展，在MoE模型上有下游改进，还介绍xHC - Flash减少内存流量，让大N残差流扩展用于语言模型预训练更有效实用。
Comments Technical report. Project page: https://github.com/aHapBean/xHC
Akashic：一种基于内存注意力机制的低开销大语言模型推理服务
机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； ShangHai JiaoTong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对大语言模型推理中重放完整历史记录不切实际的问题，提出基于内存注意力机制的低开销内存系统Akashic，通过组织上下文成有界块、建模块间语义关系及应用软硬件协同设计内存放置，提升了任务准确率、吞吐量和可持续请求率。
SPAR: 语义-像素自对齐与自适应路由的统一多模态模型
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司）
AI总结 提出SPAR框架，通过非对称双流统一分词器协调语义感知与像素重建，利用自对齐生成范式消除外部依赖，并引入动态令牌路由实现灵活多模态交互，在统一架构中达到生成、重建与视觉理解的最优性能。
Comments ECCV2026
一次反思不够：通过多假设失败归因进行自我修正的自主研究
机构 * Xiamen University（厦门大学） ； Hello Inc.（Hello公司） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司）
AI总结 提出SAGE框架，通过多假设失败归因（MHFA）机制将实验失败恢复转化为结构化因果诊断，显著提升自主研究代理的可靠性和产出质量。
超越评分标准：面向奖励建模的探索引导评估技能
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司）
AI总结 提出Eval-Skill方法，通过探索引导合成可复用的领域级评估技能，以替代每查询生成评分标准，在RewardBench 2上使Qwen3-8B和DeepSeek-V4-Flash分别提升13.44%和18.51%。
Comments 24 pages, 6 images
DiffCold: 基于扩散的生成模型用于冷启动物品推荐
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司）
AI总结 针对冷启动物品推荐中的跷跷板困境，提出基于条件扩散的生成模型DiffCold，通过从内容重建温物品嵌入并保持流形结构，结合检索增强聚合器和模拟表示对齐模块，统一冷热物品表示。
Comments Accepted by ECML-PKDD 2026
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈