Beihang University（北京航空航天大学）

When AI Agents Collude Online: Financial Fraud Risks by Collaborative LLM Agents on Social Platforms

当AI代理在线合谋：社交平台上基于协作LLM代理的金融欺诈风险

Qibing Ren, Zhijie Zheng, Jiaxuan Guo, Junchi Yan, Lizhuang Ma, Jing Shao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 研究大型多代理系统中集体金融欺诈的风险，通过MultiAgentFraudBench基准测试分析欺诈行为协作机制及影响因素，提出内容警告、LLM监控和群体韧性提升等缓解策略。

Comments ICLR 2026, Code is available at https://github.com/zheng977/MutiAgent4Fraud

C-NAV: Towards Self-Evolving Continual Object Navigation in Open World

C-NAV：迈向开放世界中的自进化持续物体导航

Ming-Ming Yu, Fei Zhu, Wenzhuo Liu, Yirong Yang, Qunbo Wang, Wenjun Wu, Jing Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, HKISI-CAS（香港智能科学与工业研究院人工智能与机器人中心） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

AI总结 本文提出C-Nav框架，通过双路径抗遗忘机制和自适应采样策略，解决持续物体导航中的灾难性遗忘问题，实验表明其在多个模型架构上均优于现有方法，且内存需求显著降低。

Comments Accepted at NeurIPS 2025

Journal ref NeurIPS 2025

BWTA: Accurate and Efficient Binarized Transformer by Algorithm-Hardware Co-design

BWTA：通过算法-硬件协同设计实现准确且高效的二值化Transformer

Yifu Ding, Xianglong Liu, Shenghao Jin, Jinyang Guo, Jiwen Lu

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

AI总结 本文提出BWTA量化方案，通过算法-硬件协同设计实现低比特精度下的高效准确推理，实验显示在BERT和LLM上均达到全精度性能，同时显著提升推理效率。

Comments Under review

Diagonal-Tiled Mixed-Precision Attention for Efficient Low-Bit MXFP Inference

对角 tiled 混合精度注意力机制用于高效低比特 MXFP 推理

Yifu Ding, Xinhao Zhang, Jinyang Guo

机构 * State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment (SKLCCSE), Beihang University（北京航空航天大学复杂关键软件环境国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种低比特混合精度注意力核，利用MXFP数据格式在下一代GPU架构上实现高效低比特MXFP推理，通过融合核和硬件级并行性提升推理速度而不牺牲模型性能。

Comments CVPR Workshop EDGE 2026

Determined by User Needs: A Salient Object Detection Rationale Beyond Conventional Visual Stimuli

由用户需求决定：一种超越传统视觉刺激的显著目标检测方法

Chenglizhao Chen, Shujian Zhang, Luming Li, Wenfeng Song, Shuai Li

机构 * China University of Petroleum (East China)（中国石油大学（华东）） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出基于用户需求的显著目标检测方法，解决传统方法忽略用户主动需求的问题，推动下游任务发展。

TreeGaussian: Tree-Guided Cascaded Contrastive Learning for Hierarchical Consistent 3D Gaussian Scene Segmentation and Understanding

TreeGaussian：基于树引导的级联对比学习用于层次一致的3D高斯场景分割与理解

Jingbin You, Zehao Li, Hao Jiang, Xinzhu Ma, Shuqin Gao, Honglong Zhao, Congcong Zheng, Tianlu Mao, Feng Dai, Yucheng Zhang, Zhaoqi Wang

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出TreeGaussian，通过树引导的级联对比学习框架，解决3DGS在表示层次结构和捕捉整体-部分关系上的不足，提升分割一致性与质量。

HVG-3D: Bridging Real and Simulation Domains for 3D-Conditional Hand-Object Interaction Video Synthesis

HVG-3D: 联接真实与仿真领域用于3D条件手-物体交互视频合成

Mingjin Chen, Junhao Chen, Zhaoxin Fan, Yujian Lee, Zichen Dang, Lili Wang, Yawen Cui, Lap-Pui Chau, Yi Wang

机构 * Dept. of EEE, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学电机及电子工程学系） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院未来区块链与隐私计算北京高精尖创新中心） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院虚拟现实技术与系统国家重点实验室） 纠错

AI总结 HVG-3D提出一种统一框架，通过显式3D表示条件生成3D-aware手-物体交互视频，结合3D ControlNet与扩散架构，实现高保真度与时空可控性。

Comments Project page: https://hvg3d.github.io/

A Hierarchical Error-Corrective Graph Framework for Autonomous Agents with LLM-Based Action Generation

一种用于自主代理的分层错误校正图框架：基于大语言模型的动作生成

Cong Cao, Jingyao Zhang, Kun Tong

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出HECG框架，通过多维可转移策略、误差矩阵分类和因果-上下文图检索三大创新，提升自主代理在动态任务中的策略选择、错误分析和情境适应能力。

Document Parsing Unveiled: Techniques, Challenges, and Prospects for Structured Information Extraction

文档解析揭示：结构信息提取的技术、挑战与前景

Qintong Zhang, Bin Wang, Victor Shea-Jay Huang, Junyuan Zhang, Zhengren Wang, Hao Liang, Conghui He, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文综述了文档解析研究，系统分类了现有方法，探讨了布局分析、多类型内容识别及VLM驱动的解析模型发展，总结了评估指标与挑战，提出了更准确可扩展的文档智能系统方向。