视觉大模型 / VLM

ACEM: A Cost Estimation Model for Agentic Software Engineering

ACEM：面向智能体软件工程的成本估算模型

Mohammad El-Ramly

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对智能体软件工程成本估算问题，本文提出ACEM模型，分解成本为LLM、HITL、基础设施三类，引入RF、CF、HIS构念并映射传统度量，为智能体开发成本估算提供早期方案。

Comments 27 pages, under journal publication

RynnBrain 1.1: Towards More Capable and Generalizable Embodied Foundation Model

RynnBrain 1.1：迈向更具能力和通用性的具身基础模型

Kehan Li, Bohan Hou, Minghao Zhu, Tianyi Zhang, Zesen Cheng, Zhikai Wang, Sicong Leng, Xin Li, Xiao Lin, Biying Yao, Minghua Zeng, Jiangpin Liu, Ronghao Dang, Jiayan Guo, Siteng Huang, Haoyu Zhao, Heng Ping, Yaxi Zhao, Tong Zhao, Kexiang Wang, Tong Lu, Shengke Xue, Jiahao Tang, Yulei Wang, Zejing Wang, Jianwei Gao, Shijian Lu, Chengju Liu, Jianfei Yang, Mingxiu Chen, Deli Zhao

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab（湖畔实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 介绍RynnBrain 1.1具身基础模型家族，其经统一框架训练，相比1.0版本有改进。开发RynnBrain - VLA并部署。该模型在多方面成果显著，初始化策略表现优，联合训练提升了得分和成功率。

Comments KL,BH,MZ,TZ,ZC,ZW,SL,XL,XL,BY,MZ,JL,RD contribute equally. Project Lead: Kehan Li and Xin Li project: https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnBrain github: https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnBrain huggingface: https://huggingface.co/collections/Alibaba-DAMO-Academy/rynnbrain-11 modelscope: https://modelscope.cn/collections/DAMO_Academy/RynnBrain-11

MEDIAREF: A Public Knowledge Store for Media Background Checks

了解你的来源：用于媒体背景核查的公共知识库

Benjamin Nichols, Michael Schlichtkrull, Nedjma Ousidhoum

机构 * Cardiff University（卡迪夫大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学女王学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对检索增强生成中证据来源可靠性问题，提出公开知识库MEDIAREF，支持可复现的低成本媒体背景核查生成，评估多种大语言模型并证明其有效性。

Comments Code and Data: https://github.com/nedjmaou/mediaref

Towards Structurally Explainable Machine-Generated Text Detection: A Graph-Perspective Framework

面向结构可解释的机器生成文本检测：一种图视角框架

Xu Zheng, Zhuomin Chen, Esteban Schafir, Sipeng Chen, Hojat Allah Salehi, Haifeng Chen, Farhad Shirani, Mo Sha, Wei Cheng, Dongsheng Luo

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； NEC Laboratories America（NEC美洲实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对机器生成文本检测的黑箱局限，本文提出 \textsc{LM$^2$otifs} 图视角框架，通过词汇共现图与图神经网络实现检测，其结构基序的可解释性与性能均优于传统方法。

The GIST Korea Test System: A Public-Data Synthetic Model of the Korean Power Grid

GIST 2064节点测试系统：韩国电网的公开数据合成模型

Yun-Su Kim

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 基于公开数据构建韩国电网2064节点合成模型，采用多源最短路径重组OpenStreetMap电力层布局，校准线路长度至国家统计值，并验证了潮流收敛性。

Comments 14 pages, 5 figures, 5 tables

DeepHartree: A Poisson-Coupled Neural Field for One-Shot Density Functional Theory

DeepHartree：一种与泊松方程耦合的神经场，用于可扩展的密度泛函理论

Jiankun Wu, Jinming Fan, Chao Qian, Shaodong Zhou

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 DeepHartree通过与泊松方程耦合的神经场，加速了线性组合原子轨道密度泛函理论的SCF求解，解决了计算瓶颈问题，实现了跨基组和系统的零样本迁移能力。

RecGPT-V3 Technical Report

RecGPT-V3技术报告

Bowen Zheng, Chao Yi, Dian Chen, Gaoyang Guo, Han Zhu, Jiakai Tang, Jian Wu, Mao Zhang, Wen Chen, Yifan Lu, Yujie Luo, Yuning Jiang, Zhujin Gao, Bo Zheng, Chenchi Zhang, Dixuan Wang, Hao Fang, Jiancai Liu, Jing Yu, Junjun Zheng, Ke Chen, Kewei Zhu, Mengyan Li, Mingke Xu, Wenjun Yang, Xiangheng Kong, Xinming Zhang, Xunke Xi, Zile Zhou

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究针对大规模运行RecGPT的挑战，提出RecGPT-V3这一有状态混合模态推荐系统。通过内存中心、混合模态基础模型和潜在意图推理等方法，在淘宝“猜你喜欢”推荐中取得多指标提升及资源消耗降低的成果。

Comments Technique Report

TANDE: Disentangling Verbal and Nonverbal Backchannels in Emotional AI-Avatar Conversations with Young Adults

TANDE：在与年轻人的情感人工智能-虚拟化身对话中区分言语和非言语反馈渠道

Ann-Kareen Gedeus, Jack Good, Nadine Wagener, Angelique Taylor

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究在与年轻人的情感人工智能-虚拟化身对话中反馈渠道模式的影响，引入TANDE这个由LLM驱动的ECA，通过实验探讨其对融洽关系、同理心和参与度的作用及性别差异，得出相关设计启示。

Comments This paper has been accepted for publication at the 28th ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI 2026)

Lost in the Tower of Babel: The Adverse Effects of Incidental Multilingualism in LLMs

迷失在巴别塔中：LLMs中偶然多语言主义的负面影响

Anjishnu Mukherjee, Chutong Meng, Antonios Anastasopoulos

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； George Mason University（乔治·马歇尔大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本文指出当前多语言NLP陷入偶然多语言主义的脆弱且误导性范式，导致模型在多语言情境中表现不均、脆弱且不透明，需转向设计驱动的多语言主义。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

GRASP: Grounded CoT Reasoning with Dual-Stage Optimization for Multimodal Sarcasm Target Identification

GRASP：基于双阶段优化的 grounded CoT 推理用于多模态讽刺目标识别

Faxian Wan, Xiaocui Yang, Yifan Cao, Shi Feng, Daling Wang, Yifei Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 GRASP通过整合视觉定位与显式Co-T推理，解决多模态讽刺目标识别中的细粒度定位问题，提出MSTI-MAX数据集和双阶段联合优化策略，实验表明其在多模态讽刺目标识别中表现更优。

Dark Personality Traits and Online Toxicity: Linking Self-Reports to Reddit Activity

黑暗人格特质与在线毒性：将自我报告与Reddit活动联系起来

Aldo Cerulli, Benedetta Tessa, Giuseppe La Selva, Oronzo Mazzeo, Lorenzo Cima, Lucia Monacis, Stefano Cresci

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究探讨了黑暗人格特质与在线行为之间的关系，发现自我报告的不文明互动与黑暗人格特质相关，但计算特征无法可靠预测人格特质。

Comments Article published in Computers in Human Behavior. Please cite the published version

Journal ref Computers in Human Behavior, 2026

LR-Robot: A Unified Supervised Intelligent Framework for Real-Time Systematic Literature Reviews with Large Language Models

LR-Robot：一种结合大语言模型的实时系统性文献综述统一监督智能框架

Wei Wei, Jin Zheng, Zining Wang

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出LR-Robot框架，结合AI与专家监督，实现系统性文献综述的多维分类、关系映射和细粒度主题演化分析，通过期权定价案例展示其在文献综合中的应用与效果。

Comments I've uploaded an updated paper and now it's already on arXiv (arXiv:2604.14793)

AgentSociety 2: An Integrated Research Environment for Executable Social Science

AgentSociety 2：用于可执行社会科学的集成研究环境

Jinghua Piao, Jun Zhang, Haoyu Huang, Keming Zhang, Jing Yi Wang, Xinran Zhao, Songwei Li, Boyuan Sun, Jiayi Chang, Fengli Xu, Chunyan Wang, Fang Zhang, Ke Rong, Jun Su, Tianguang Meng, Yi Liu, Qingguo Meng, Yu Wang, Yong Li

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对社会科学研究对象的独特性及现有系统缺陷，AgentSociety 2集成研究环境结合大语言模型代理的两个角色，支持端到端工作流程，通过多领域研究展示其能力，为计算社会科学提供可控基础设施。

Stability Analysis of an Integrated Multistage Stochastic Programming and Markov Decision Process Problem

一个集成多阶段随机规划与马尔可夫决策过程问题的稳定性分析

Zhiyao Yang, Zhiping Chen, Huifu Xu

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究集成MSP-MDP框架下的动态决策过程，通过推导动态嵌套重构、函数性质及误差界来研究内、外生不确定性概率分布扰动下的稳定性，结果与现有不同，为相关模型提供新理论基础。

Comments 68pages, revised manuscript with corrections and clarifications to the model formulation, theoretical analysis, proofs, and examples

ParaTutor: Coordinating Parent and Child Math Tutoring through Role Separated LLM Scaffolding

ParaTutor: 通过角色分离的实时脚手架界面实现LLM介导的亲子辅导

Lan Luo, Anqi Wang, Muzhi Zhou, Junhua Zhu, Jie Cai, Ao Yu, Hui Pan

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对亲子辅导中角色不对称问题，提出ParaTutor系统，通过为家长提供辅导指导、为孩子提供视觉基础，在实时互动中保持家长主导和孩子参与，实验表明优于通用LLM辅助。

FedMosaic: Federated Retrieval-Augmented Generation via Parametric Adapters

FedMosaic：通过参数适配器进行联邦检索增强生成

Zhilin Liang, Yuxiang Wang, Zimu Zhou, Hainan Zhang, Boyi Liu, Yongxin Tong

机构 * SKLCCSE Lab Beihang University Beijing China（SKLCCSE实验室 北航） ； Department of Data Science City University of Hong Kong Hong Kong China（数据科学系 香港城市大学） ； Beijing Advanced Innovation Center Beihang University Beijing China（北京先进创新中心 北航） ； Beihang University（北航） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究针对隐私敏感领域，解决联邦检索增强生成中高存储通信及适配器聚合问题。核心方法是提出FedMosaic框架，聚类文档成多文档适配器并选择性聚合。主要贡献是准确率提高，存储和通信成本降低，且不共享原始文档。

Comments 11 pages

Remember Your Trace: Memory-Guided Long-Horizon Agentic Framework for Consistent and Hierarchical Repository-Level Code Documentation

记住你的踪迹：一种基于记忆的长周期代理框架，用于一致且分层的仓库级代码文档

Suyoung Bae, Jaehoon Lee, Changkyu Choi, YunSeok Choi, Jee-Hyong Lee

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； University of Oslo（奥斯陆大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 MemDocAgent通过依赖感知遍历引导和记忆引导代理交互，生成统一上下文的仓库级代码文档，实现高效且一致的文档生成。

AdaPlanBench: Evaluating Adaptive Planning in Large Language Model Agents under World and User Constraints

AdaPlanBench: 在世界约束和用户约束下评估大语言模型智能体的自适应规划能力

Jiayu Liu, Cheng Qian, Zhenhailong Wang, Bingxuan Li, Jiateng Liu, Qing Zong, Heng Wang, Jeonghwan Kim, Yumeng Wang, Bingxiang He, Xiusi Chen, Yi R. Fung, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对现有基准未充分探索渐进揭示的双重约束下的自适应规划问题，提出动态交互基准AdaPlanBench，通过307个家务任务和可扩展的约束构建流程，评估LLM智能体在交互中根据反馈迭代调整计划的能力。

Comments COLM 2026

EMBER: Efficient Memory via Budgeted Evidence Retention for Long-Horizon Agents

EMBER: 通过预算化证据保留实现高效记忆的长时程智能体

Yilong Li, Suman Banerjee, Tong Che

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对长时程智能体在固定预算下保留证据的问题，提出EMBER学习型保留策略，通过存储证据胶囊（含原文摘录、检索键和更新元数据）并利用查询后反馈训练，在LongMemEval-RR上显著提升F1、保留召回和读取召回。

Sycamore: Characterizing Synthetic Personas for Evaluating Genomics Visualization Retrieval

Sycamore：用于评估基因组可视化检索的合成身份表征

Huyen N. Nguyen, Astrid van den Brandt, Nils Gehlenborg

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 Sycamore通过三种条件探针设计评估基因组可视化检索系统，探讨合成身份在真实用户反馈中的表现及影响。

Comments 8 pages, 6 figures

The Replicator-Optimization Mechanism: A Scale-Relative Formalism for Persistence-Conditioned Dynamics with Application to Consent-Based Metaethics

复制者-优化机制：一种面向持久条件动力学的尺度相对形式化及其在基于同意的元伦理学中的应用

Murad Farzulla

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出一种尺度相对的形式化框架，统一复制者-突变动力学与价格选择-传输模型，通过摩擦、合法性和信念传递三个核心概念，从社会契约论独立推导出与生物学相同的结构，并建立描述性动力学与工具性规范性的桥梁，避免实然-应然谬误。

Comments 67 pages, 1 table, Lean 4 verification appendix (machine-checked). v2: substantially expanded from v1; adds formal-verification and identifiability sections and corrects references

Language Models Can Resolve Reference Compositionally, But It's Not Their Native Strength: The Case of the Personal Relation Task

语言模型可以组合性地解析指代，但这并非其天然优势：以个人关系任务为例

Bart Evelo, Meaghan Fowlie, Denis Paperno

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 通过个人关系任务，比较人类与大型语言模型在外延任务（确定指称对象）和内涵任务（结构化表示意义）上的表现，发现人类更擅长外延任务而LLM更擅长内涵任务，表明缺乏指称基础是LLM模拟人类语言理解的关键缺失。

Comments A pre-MIT Press publication version. Paper accepted to Transactions of the Association for Computational Linguistics

Glance-Say: Multimodal Human-Robot Collaboration and Intent Recognition via Sticky Glance

Glance-Say：通过粘性注视实现多模态人机协作与意图识别

Yuzhi Lai, Shenghai Yuan, Peizheng Li, Benjamin Kiefer, Andreas Zell

机构 * University of Tuebingen（图宾根大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Mercedes-Benz（梅赛德斯-奔驰） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对运动障碍者，本文提出多模态交互框架，用粘性注视算法稳定基于注视的意图，引入注视-语音交互范式及共享控制方案，实验表明其在目标跟踪、选择精度及任务时长上效果更佳。

Comments 8 pages, 6 figures

Machine Learning Hamiltonians are Accurate Energy-Force Predictors

机器学习哈密顿量是精确的能量-力预测器

Seongsu Kim, Chanhui Lee, Yoonho Kim, Seongjun Yun, Honghui Kim, Nayoung Kim, Changyoung Park, Sehui Han, Sungbin Lim, Sungsoo Ahn

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究现有哈密顿量模型作为能量-力预测器表现不明的问题，通过直接从预测哈密顿量计算能量和力的基准测试填补空白，提出QHFlow2模型并展示其优势及与模型容量和数据的关系

Comments 2026 ICML poster accepted

Re:Form -- Reducing Human Annotations in Scalable Formal Software Verification with RL in LLMs: A Preliminary Study on Dafny

Re:Form——利用大语言模型中的强化学习减少可扩展形式化软件验证中的人工标注：关于Dafny的初步研究

Chuanhao Yan, Fengdi Che, Xuhan Huang, Xu Xu, Xin Li, Yizhi Li, Xingwei Qu, Jingzhe Shi, Chenghua Lin, Yaodong Yang, Binhang Yuan, Hang Zhao, Yu Qiao, Bowen Zhou, Jie Fu

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港大学（深圳）） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究利用形式语言Dafny减少人工标注，核心方法是引入自动可扩展数据处理流程及结合形式语言验证器反馈的强化学习设计，主要贡献是提升模型在DafnyComp基准测试表现。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 05/2026. Reviewed on OpenReview: https://openreview.net/forum?id=cAQmIS4GOe

Agentic Services Computing

智能服务计算

Shuiguang Deng, Hailiang Zhao, Ziqi Wang, Wenzhuo Qian, Xiang Ao, Guanjie Cheng, Jianwei Yin, Albert Y. Zomaya, Schahram Dustdar

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 探讨服务计算范式转变带来的新问题，基于现有研究基础，引入智能服务计算，扩展服务计算范畴，为未来服务生态系统奠定以服务为中心的基础，实现对自治代理的系统管理。

Learning Semantic Atomic Skills for Multi-Task Robotic Manipulation

学习多任务机器人操作的语义原子技能

Yihang Zhu, Weiqing Wang, Shijie Wu, Ye Shi, Jingya Wang

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)

AI总结 提出AtomSkill框架，通过语义对比对齐和关键姿态想象，从演示中学习可重用原子技能，实现多任务机器人操作，优于现有方法。

OpenReward: Learning to Reward Long-form Agentic Tasks via Reinforcement Learning

OpenReward: 通过强化学习学习奖励长形式智能体任务

Ziyou Hu, Zhengliang Shi, Minghang Zhu, Haitao Li, Teng Sun, Pengjie Ren, Suzan Verberne, Zhaochun Ren

机构 * Leiden University（莱顿大学） ； Shandong University（山东大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出OpenRM，一种工具增强的长形式奖励模型，通过GRPO训练联合监督工具使用和结果准确性，在长形式任务中显著优于现有方法。

MAGE: Modality-Agnostic Music Generation and Target-Source Extraction

MAGE：模态无关的音乐生成与编辑

Muhammad Usama Saleem, Tejasvi Ravi, Tianyu Xu, Rajeev Nongpiur, Ishan Chatterjee, Mayur Jagdishbhai Patel, Pu Wang

机构 * Google（谷歌） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 MAGE提出了一种模态无关框架，统一了多模态音乐生成与混合编辑，通过可控多模态FluxFormer和音频视觉 nexus 对齐机制，实现灵活且高效的音乐生成与编辑。

See, Infer, Intervene: Proactive World Modeling for Goal-Oriented Social Intelligence

观察、推断、干预：面向目标导向社交智能的主动世界建模

Honghui Zhang, Chenmeinian Guo, Yichen Yu, Guanyu Liu, Yujia Zhang, Yongming Qin, Chongguo Song, Mengyue Yang, Lei Yu, Tianyu Shi

机构 * Mita Technology（Mita技术公司） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出 See-Infer-Intervene (SII) 框架和主动意图世界模型 (PIWM)，通过观察顾客行为、推断潜在意图并选择干预动作，实现零售场景中的主动辅助，在 GuidanceSalesBench 基准上达到 0.641 macro F1。

Comments 16 pages, 3 figures, 9 tables. Preprint