高校专区

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

OmniScientist: An Omni-Modal Omni-Discipline AI Scientist

OmniScientist：一种全模态全学科的AI科学家

Bobo Li, Hao Fei, Tianjie Ju, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本研究提出全模态AI科学家OmniScientist，通过端到端全模态流水线处理多学科异构原始证据，在36个真实案例中完成从原始数据到手稿的全流程，性能优于仅用预计算特征的系统，为通用AI科学家提供可行方案。

Comments 30 pages, 13 figures, 19 tables. Project page: https://omni-scientist.github.io/

V-RAE: Rethinking Video Latent Spaces for Generation

V-RAE：重新思考用于生成的视频隐空间

Minghui Guo, Shengqiong Wu, Hao Fei

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本研究提出V-RAE视频表示自动编码器，基于冻结视觉基础模型构建生成隐空间，在多项视频任务上优于现有模型，还引入tFVD指标，证明冻结语义表示可支持多种视频建模任务。

Comments 26 pages, 8 tables, 13 figures, project page: https://v-rae.github.io/

HumanTracker: Towards Comprehensive and Human-Aligned Motion Tracking Benchmark

HumanTracker：面向全面且与人类对齐的运动跟踪基准

Dairu Liu, Zekun Qi, Jiayu Zeng, Ruixi Yu, Yu Guan, Yintianrun Zhang, Xuchuan Chen, Sikai Liang, Zekai Li, Chenghuai Lin, Xinqiang Yu, Wenyao Zhang, He Wang, Li Yi

机构 * Nankai University（南开大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Galbot ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） 纠错

AI总结 针对人形运动跟踪评估与人类感知不符、基准多样性不足的问题，提出HumanTracker基准及偏好对齐指标HumanScore，该指标可更好预测人类偏好并揭示运动学指标遗漏的接触与稳定性故障。

Comments Accepted to ECCV 2026

PlayWorld: Benchmarking World Models with Agent Players over Long-Horizon Objectives

PlayWorld：基于智能体玩家的长程目标世界模型基准测试

Kaixin Ding, Xi Chen, Minghong Cai, Zhiyuan Xu, Yiyang Wang, Yuxiang Lu, Junyi Li, Shuyang Chen, Yuan Gao, Xin Tao, Pengfei Wan, Hengshuang Zhao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 该研究针对现有世界模型跨模型公平比较的难题，推出含171个场景的PlayWorld基准，通过多模态智能体玩家从多维度评估9种先进世界模型，发现其长程交互式目标表现仍不可靠。

Comments project page: https://kxding.github.io/project/PlayWorld/

Alaya-EVOKE: From Linear-Scaling Supervision to Endless World

Alaya-EVOKE：从线性缩放监督到无尽世界

Yuanyang Yin, Gongxuan Wang, Yifan Zhan, Chuanhao Li, Kaipeng Zhang, Feng Zhao

机构 * MoE Key Lab of BIPC（BIPC教育部重点实验室） ； USTC（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Alaya Lab（Alaya实验室） 纠错

AI总结 Alaya-EVOKE将持久世界状态外部化并重新设计教师模型，解决交互式世界模型的冲突需求，在WBench等基准上实现最优性能，支持开放式长时序生成。

SCULPT: Subtractive Composition for 3D Part Generation

SCULPT：用于3D部件生成的减法组合方法

Sikuang Li, Chen Yang, Jiemin Fang, Jiazhong Cen, Yuhe Wei, Jichen Pang, Wei Shen, Qi Tian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei（华为） 纠错

AI总结 SCULPT是一种3D部件生成框架，通过减法组合方式生成部件，解决了现有方法的边界问题，在PartObjaverse上实现了最优几何性能，还能完成细粒度纹理部件分解。

Comments Project page: https://sculpt-part.github.io/ Code: https://github.com/sculpt-part/SCULPT

SAEVerbalizer: Generating Explanations for Sparse Autoencoder Features via Representation Verbalization

SAEVerbalizer：通过表示 verbalization 为稀疏自编码器特征生成解释

Weihan Meng, Hongzhu Guo, Yi Jing, Dewen Liu, Zijun Yao, Xiaozhi Wang, Lei Hou, Juanzi Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 该研究提出 SAEVerbalizer 框架，通过微调 LLM 下游层生成 SAE 特征的自然语言解释，解决了传统解释方法的表面性与低效率问题，其 verbalization 能力可泛化、迁移并扩展到不同 LLM 的 SAE 特征。

Vero: Can AI Agents Build Formally Verified Software Repositories?

Vero：AI智能体能否构建形式化验证的软件仓库？

Zhe Ye, Hantao Lou, Yuechun Sun, Peiyang Song, Zhengxu Yan, Timothe Kasriel, Qingyang Zhang, Kaiyu Yang, Soonho Kong, Jingxuan He, Dawn Song

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Amazon Web Services（亚马逊云计算服务） ； Apodex 纠错

AI总结 研究推出首个仓库级验证软件综合基准Vero，含43个多模块实例，评估发现前沿智能体仅解决27个实例，为相关研究提供测试平台。

Synthetic Persona Pretraining: Alignment from Token Zero

合成角色预训练：从零开始的对齐

Julian Minder, Viktor Moskvoretskii, Raghav Singhal, Difan Jiao, Andy Arditi, Shaobo Cui, Yiderigun Borjigin, Kartik Bali, Stefan Krsteski, Harsh Raj, Huu Nguyen, Jannik Brinkmann, Ashton Anderson, Roland Aydin, Robert West

机构 * EPFL（洛桑联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Northeastern University（东北大学） ； SJTU（上海交通大学） ； Saarland University（萨尔大学） ； Hereon（亥姆霍兹极地与海洋研究中心） ； TUHH（汉堡工业大学） ； Ontocord AI（Ontocord人工智能公司） ； TUC（德累斯顿工业大学） ； DFKI（德国人工智能研究中心） 纠错

AI总结 该研究提出合成角色预训练（SPP），在预训练token零阶段植入助手角色，通过标注反思、预训练及角色绑定，提升模型价值构成遵循度与鲁棒性，降低对齐错误率，证明预训练时角色干预是对齐的有效方法。

Decoding Task Progress from VLA Representations

从视觉-语言-动作模型（VLA）表征中解码任务进度

Atiksh Bhardwaj, Edward Weiyi Duan, Prithwish Dan, Wei-Chiu Ma, Preston Culbertson

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 该研究利用机制可解释性探究VLA的π₀.₅残差流，发现任务进度可从激活值线性读取，基于此构建的探测器可作为无标签OOD检测器，性能接近最先进方法，为监控部署的视觉运动策略提供轻量可解释路径。

Active-Trace Complexity Bounds for Moreau--Yosida Unadjusted Langevin Sampling

Moreau-Yosida未校正朗之万采样的活动迹复杂度界

Yuchen Xin, Zhihua Zhang

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） 纠错

AI总结 该研究针对非光滑复合目标的MYULA，推导其离散化误差由参考活动迹控制，证明Moreau偏差界，给出迭代次数复杂度，针对结构化惩罚得到更优的精度依赖关系。

Doubly Robust Estimation of Causal Effect on CVR with Targeted Regularization

基于目标正则化的CVR因果效应双重鲁棒估计

Jiayi Dan, Bo Li, Lu Deng, Yong Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

AI总结 本文针对CVR因果估计的样本选择偏差问题，提出带理论保障的双重鲁棒估计量，结合目标正则化提升稳定性，实验验证其优于简单去偏结合的方法。

A Unifying Perspective on Causal World Models: From Observations to Representations to Structure

因果世界模型的统一视角：从观测到表征再到结构

Avinash Kori, Fabrizio Russo

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

AI总结 本文从因果视角研究不同抽象层级的世界模型，提出因果世界模型的形式定义，关联相关领域工作并阐明其组件可从数据恢复的条件，为世界模型奠定支持因果推理与决策的基础。

Evaluation of Clinically Steerable Retinal Image Generation from Foundation Model Latent Spaces

基于基础模型潜在空间的临床可操控视网膜图像生成评估

Zuzanna A. Wakefield-Skórniewska, Bartłomiej W. Papież

机构 * Nuffield Department of Population Health, University of Oxford（牛津大学纳菲尔德人口健康系） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究评估了四种视网膜基础模型的可控图像生成能力，发现其在自身框架内生成的视网膜图像优于传统潜在扩散，但与真实图像存在表征差距，需进一步对齐。

Comments MICCAI 2026 Workshop SASHIMI Submission

Mind the Context: Continual Learning of Socially Appropriate Robot Actions via Environmental-Social Disentanglement

关注上下文：通过环境-社会解耦实现社会适配机器人动作的持续学习

Rafal Robert Karpinski, Fethiye Irmak Dogan, Nikhil Churamani, Yiming Luo, Maartje M. A. de Graaf, Davide Dell'Anna, Hatice Gunes

机构 * Utrecht University（乌得勒支大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 该研究针对社交机器人在多样上下文场景下的持续学习问题，提出EDD框架解耦环境与社会知识，缓解遗忘，性能优于现有基线，相关代码已公开。

Comments Extended version of the paper accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

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。

StreamTTT: Reconciling Real-Time Perception and Long-Term Memory in Streaming VLMs

StreamTTT：在流式视觉语言模型中协调实时感知与长期记忆

Joya Chen, Zeyun Zhong, Mike Zheng Shou

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

AI总结 StreamTTT通过将长程历史写入注意力外的快速权重、保留短滑动键值缓存，在OVO-Bench和StreamingBench上提升了流式VLMs的实时感知与长程记忆能力，且代码将公开。

Capstan-driven Continuum Surgical Robot: Design, Modeling, and Perception

绞盘驱动型连续体手术机器人：设计、建模与感知

Gang Zhang, Yufu Qiu, Junyan Yan, Wenhui Zeng, Wenlong Lu, Shing Shin Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology（武汉理工大学机电工程学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shun Hing Institute of Advanced Engineering（信兴高等工程研究院） ； Multi-Scale Medical Robotics Center（多尺度医疗机器人中心） 纠错

AI总结 本文针对绞盘驱动型连续体手术机器人的形状与力感知瓶颈，提出驱动-感知协同设计的集成方法，通过引入柔性元件与多刚体短厚梁模型实现实时感知，经实验验证可完成末端位姿与接触力感知。

FIRE-VLA: Failure-Informed Self-Evolution for Vision-Language-Action Models in Autonomous Driving

FIRE-VLA：面向自动驾驶的视觉-语言-动作模型的故障感知自演化

Hao Dou

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 该研究针对自动驾驶VLA模型，提出FIRE-VLA故障感知自演化框架，结合GRPO与自蒸馏，在nuScenes数据集上降低了规划误差与故障流行率，提升了模型性能。

TopoIntent: Compiling Security Intent into Executable, Compliance-Checked Network Topologies

TopoIntent：将安全意图编译为可执行、合规性检查的网络拓扑结构

Xiaokang Qu, Jianliang Ma, Zao Fan, Tianshu Chu, Tianlong Fan, Linyuan Lü

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Topsec Technologies Group Inc.（天融信科技集团股份有限公司） 纠错

AI总结 TopoIntent系统通过模式契约、向量搜索和分阶段融合将安全意图编译为合规可执行拓扑，经评估其修复后CIS满意度与ACL通过率均显著提升。

CROP: Task Relevance via Counterfactuals for Selective On-Policy Distillation

CROP：基于反事实的任务相关性用于选择性在线策略蒸馏

Enhan Li, Junhao He, Hongyang Du

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 针对选择性在线策略蒸馏中任务相关性表征不足的问题，提出基于反事实的CROP方法，可识别更有用的监督位置，在两种师生设置中分别提升性能1.92和2.96个百分点。

Reconstructing Historical Manuscripts through MSI: The Potential of Contrast in Assessing Image Quality and Legibility

通过多光谱成像（MSI）重建历史手稿：对比度在评估图像质量与可读性中的潜力

Anna Breger

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 该研究针对历史手稿修复质量评估难题，以公开多光谱成像数据集开展实验，发现基于对比度的图像质量指标优于通用指标，可作为手稿可读性与重建质量的客观评估工具。

Comments 8 pages main paper, 7 pages Supplementary Material

Journal ref 17th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems at 20th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), Vienna 2026

Simulation-to-real transfer learning for infrared spectroscopic chemical sensing and analysis from molecules to complex samples

面向红外光谱化学传感与分析的仿真到真实迁移学习：从分子到复杂样品

Yusen Tan, Yixuan Chen, Zheng Fang, Pan Liu, Yifan Li, Qinyu Guo, Zhedong Lin, Yuqiang Li, Xiangxiang Zeng, Tong Wang, Jun Xia

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Jilin University（吉林大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Hunan University（湖南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 研究针对红外光谱化学传感的迁移难题，提出超1亿参数的红外光谱基础模型UltraIR，经6000万仿真光谱预训练后，在多类化学分析任务中性能优于基线，且适配性与数据效率优异。

The Time Value of Evolution

进化的时间价值

Matthew Siper, Ahmed Khalifa, Julian Togelius

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Malta（马耳他大学） 纠错

AI总结 该研究提出LVPG框架，将进化的时间价值形式化，通过长视野信用分配加速有限预算搜索，提升了自动交易策略发现的性能。

Comments Submitted to AAAI 2026, 8 pages, 5 figures, 2 tables

Predictive Relative-Velocity Steering for Safe Robotic Manipulator Teleoperation in Dynamic Environments

动态环境下安全机器人操纵器遥操作的预测相对速度转向方法

Changhao Hu, Zeyi Liu, Songqiao Hu, Shuang Liu, Zihan Meng, Xiao He

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute for Embodied Intelligence and Robotics, Tsinghua University（清华大学具身智能与机器人研究所） ； TetraBOT 纠错

AI总结 针对动态环境下机器人遥操作的安全问题，提出轻量级模块化预测相对速度转向框架，可提升末端执行器避障率并缓解死锁，仿真与物理实验验证了其有效性。

Comments 8 pages, 8 figures

How Do VLMs Behave When Blind or Misled? Behavioral Evaluation of VLMs on Scientific Figures

视觉语言模型（VLMs）在失明或被误导时的表现如何？针对科学图表的VLMs行为评估

Paul Osemudiame Oamen, Owusu-Banahene Osei, Ananya Mukherjee, Christian Greisinger, Steffen Eger, Pius Onobhayedo, Wei Zhao

机构 * University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； International Institute of Information Technology Hyderabad（海德拉巴国际信息技术学院） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） 纠错

AI总结 本研究构建科学图表理解基准SciFigBench，提出A-R-I框架评估VLMs在视觉证据缺失或误导时的行为可靠性，发现高感知与推理准确性不代表行为可靠，不同模型表现存在显著差异。

Comments 25 pages including appendix. Project website: https://scifigbench.nlp4sci.com

vToken: Token-Level Virtualization for Reclaimable KV Caches

vToken：用于可回收KV缓存的令牌级虚拟化技术

Yuanhang Gao, Xiangrui Yang, Yuanfeng Chen, Hongjia Chen, Qianru Lv, Wenfei Wu, Dongsheng Li

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 vToken是一种轻量级令牌级虚拟化层，可解耦逻辑令牌活性与物理块放置，在保留PagedAttention兼容性的同时，提升KV缓存回收效率与服务吞吐量，降低策略集成代码量。

CoverPrune: Coverage-Driven Token Pruning for 3D VLMs via Optimal Transport

CoverPrune：基于最优传输的3D视觉语言模型的覆盖驱动型令牌剪枝

Peng Ling, Yingda Yin, Lingting Zhu, Weikai Chen, Shengju Qian, Zeyu Hu, Xin Wang, Wenming Yang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； LIGHTSPEED 纠错

AI总结 针对3D VLMs因大量视觉令牌导致的计算瓶颈，提出CoverPrune框架，将剪枝转化为最优传输问题，结合FST成本与SGS算法，实现高效剪枝且性能优异。

Comments Accepted to ECCV 2026 as an Oral Presentation

TANGCO: Learning Topology-Aware Capacity Allocation for Overload-driven Cascading Failures

TANGCO：学习应对过载驱动级联故障的拓扑感知容量分配

Orkun Irsoy, Leman Akoglu, Osman Yagan

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 TANGCO是一种拓扑感知神经图引导的容量优化模型，可应对过载驱动的级联故障，在人工与真实网络上均优于手动启发式方法，具备良好迁移性，部署成本低且训练效率高。