Beihang University（北京航空航天大学）

FinHarness: An Inline Lifecycle Safety Harness for Finance LLM Agents

FinHarness：面向金融LLM代理的内联生命周期安全约束框架

Haoxuan Jia, Yang Liu, Bin Chong, Yingguang Yang, Yancheng Chen, Jiayu Liang, Qian Li, Hanning Lu, Kefu Xu, Hao Zheng, Chongyang Zhang, Hao Peng, Philip S. Yu

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； Fullive Innovation (Beijing) AI Technology Co., Ltd.（全维创新（北京）人工智能科技有限公司） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 针对金融LLM代理在阻止提示诱导的未授权操作与批准合法多步骤业务流程之间的冲突，提出FinHarness内联安全约束框架，通过查询监控、工具监控和级联模块实现逐步骤风险评估与自适应验证，显著降低攻击成功率并保持良性批准率。

MiRD: Reliable Set-Valued Prediction for Open-Ended Question Answering via Miscoverage Risk Decomposition

MiRD：通过误覆盖风险分解实现开放式问答的可靠集值预测

Anqi Hu, Zhiyuan Wang, Zijun Jia, Bo Fu

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） ； Beihang University（北航） 纠错

AI总结 提出MiRD两阶段框架，通过将整体误覆盖分解为采样失败和条件选择失败，在开放式问答中实现可靠的集值预测，控制采样风险和条件选择风险，并产生更紧的边界和更自适应的预测集。

ReMoE: Boosting Expert Reuse through Router Fine-Tuning in Memory-Constrained MoE LLM Inference

ReMoE: 在内存受限的MoE大模型推理中通过路由器微调提升专家重用

Xiongwei Zhu, Xiaojian Liao, Tianyang Jiang, Yusen Zhang, Liang Wang, Limin Xiao

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 提出ReMoE路由器微调框架，通过偏向近期选中的专家实现时间稳定的路由，减少专家从外部存储的获取次数，在保持下游任务性能的同时提升专家重用26%，并在实际系统中实现8.4%的吞吐量提升和1.77-1.99倍的解码加速。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

ExTax: Explainable Disinformation Detection via Persuasion, Emotion, and Narrative Role Taxonomies

ExTax：基于说服、情感和叙事角色分类学的可解释虚假信息检测

Shang Luo, Yingguang Yang, Zhenchen Sun, Yang Liu, Bin Chong, Jingru Chen, Yancheng Chen, Jiayu Liang, Kefu Xu, Hao Peng, Philip S. Yu

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； North China University of Science and Technology（华北理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Beihang University（北航） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 提出ExTax框架，统一说服修辞、情感操纵和叙事角色为17维分类空间，通过熵驱动动态标签平滑和多头注意力融合分类与上下文特征，实现可解释的虚假信息检测，在跨域基准上达到0.8456 Macro F1。

Learning to Adapt SFT Data for Better Reasoning Generalization

学习适应SFT数据以实现更好的推理泛化

Lisong Sun, Li Wang, Chen Zhang, Jinyang Wu, Kui Zhang, Tianhao Peng, Wenjun Wu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hangzhou International Innovation Institute（杭州国际创新研究院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算高级创新中心） 纠错

AI总结 提出DART方法，通过强化学习训练映射器将分布不匹配的SFT数据转化为模型自适应的监督，提升推理泛化能力。

Multi-Stakeholder LLM Alignment: Decomposing Estimation from Aggregation

多方利益相关者LLM对齐：从聚合中分解估计

Lulu Zheng, Wenjin Yang, Xiangwen Zhang, Rong Yin, Yulan Hu, Zheng Pan, Xin Li

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 针对多方利益相关者任务中用户偏好冲突的问题，提出DecompR方法，通过反事实校准权重固定查询结构，独立估计角色效用，消除候选依赖的权重漂移并降低估计噪声。

HTMLCure: Turning Browser Experience into State Guided Repair for Interactive HTML

HTMLCure：将浏览器体验转化为面向交互式HTML的状态引导修复

Jiajun Wu, Jian Yang, Tuney Zheng, Wei Zhang, Haowen Wang, Yihang Lou, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； IQuest Research（IQuest研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出HTMLCure框架，通过浏览器交互执行、状态感知诊断和闭环修复引擎，从大规模HTML页面中筛选并修复可修复页面，显著提升SFT数据质量和模型性能。

Comments 27 pages, 11 figures. Code: https://github.com/wuyuVerse/HTMLCure

DV-SFT: Direct Vision Supervision for Fine-Grained Visual Understanding

DV-SFT: 直接视觉监督用于细粒度视觉理解

Jianfei Zhao, Feng Zhang, Xin Sun, Chong Feng, Bing Wang, Zhixing Tan

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beihang University（北航） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Southeast Academy of Information Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学信息科学技术东南学院） 纠错

AI总结 提出DV-SFT方法，通过为视觉令牌构建显式令牌级监督信号，利用OCR场景中的直接视觉-文本对应关系，在不修改模型架构或增加前向传播的情况下，显著提升多模态大语言模型的细粒度视觉理解能力。

Comments Under Review

L-Learning : A Lyapunov-Based Approach Leveraging Lagrangian Mechanics for Efficient and Stable Robot Tracking

L-Learning：一种基于李雅普诺夫与拉格朗日力学的机器人高效稳定跟踪方法

Quan Quan, Hao Li

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院） 纠错

AI总结 提出L-Learning框架，结合李雅普诺夫稳定性理论与拉格朗日力学，从数据中学习系统能量函数，实现高效、稳定且样本效率高的机器人轨迹跟踪。

Comments 9 pages, 4 figures, 4 tables

MedVol-R1: Reward-Driven Evidence Grounding for Volumetric Reasoning Segmentation

MedVol-R1：基于奖励驱动的证据基础用于体积推理分割

Zichun Wang, Hairong Shi, Bingzheng Wei, Yan Xu, Zihua Wang

机构 * School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, Beijing, China（生物科学与医学工程学院，北京航空航天大学） ； Center for Information and Computer Science, School of Science for Open and Environmental Systems, Graduate School of Science and Technology, Keio University, Kanagawa, Japan（信息与计算机科学中心，开放与环境系统科学学院，科技研究生学校，东京大学，神奈川，日本） ； Bytedance Inc., China（字节跳动公司，中国） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国） 纠错

AI总结 提出MedVol-R1框架，通过强化学习将临床推理解耦为可验证的2D证据锚点，再传播为3D掩膜，实现体积推理分割，在多个基准上达到最优性能。

DirectFisheye-GS: Enabling Native Fisheye Input in Gaussian Splatting with Cross-View Joint Optimization

DirectFisheye-GS: 在三维高斯泼溅中通过跨视图联合优化实现原生鱼眼输入

Zhengxian Yang, Fei Xie, Xutao Xue, Rui Zhang, Taicheng Huang, Yang Liu, Mengqi Ji, Tao Yu

机构 * BNRist, Tsinghua University（北京理工大学，清华大学） ； Beihang University（北航） ； JD.com, Beijing, China（京东（北京，中国）） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 针对鱼眼相机输入导致的信息丢失和细节模糊问题，提出将鱼眼相机模型集成到3DGS框架中，并引入基于特征重叠的跨视图联合优化策略，实现无需预处理的原生鱼眼图像训练，提升重建质量。

Comments CVPR 2026 Highlight; Fix NSFC ID

Self-signals Driven Multi-LLM Debate for Efficient and Accurate Reasoning

自信号驱动的多LLM辩论以实现高效准确的推理

Xuhang Chen, Zhifan Song, Deyi Ji, Shuo Gao, Lanyun Zhu

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Sorbonne Université（索邦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beihang University（北航大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出一种利用模型级置信度和token级语义焦点两种自信号来自适应引导多LLM辩论过程的方法，在提高准确性的同时减少token消耗。

Beyond Self-Talk: A Communication-Centric Survey of LLM-Based Multi-Agent Systems

超越自我对话：基于LLM的多智能体系统的通信中心综述

Bingyu Yan, Zhibo Zhou, Litian Zhang, Lian Zhang, Ziyi Zhou, Dezhuang Miao, Zhoujun Li, Chaozhuo Li, Xiaoming Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology, Beihang University, Beijing 100191, China（信息科学与技术学院，北京航空航天大学，北京100191，中国） ； The College of Cyber Security/College of Information Science and Technology, Jinan University, Guangzhou, China（网络安全学院/信息科学与技术学院，暨南大学，广州，中国） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100083, China（计算机科学与工程学院，北京航空航天大学，北京100083，中国） ； School of Cyber Science and Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China（信息科学与技术学院，北京邮电大学，北京100876，中国） 纠错

AI总结 本文从通信视角综述基于大语言模型的多智能体系统，提出一个整合系统级和系统内部通信的结构化框架，分析智能体交互机制、挑战及未来方向。

Comments The article has been accepted by Frontiers of Computer Science (FCS), with the DOI: {10.1007/s11704-026-50857-y}