Beihang University（北京航空航天大学）

HypoAgent: An Agentic Framework for Interactive Abductive Hypothesis Generation over Knowledge Graphs

HypoAgent: 一种用于知识图谱上交互式溯因假设生成的智能体框架

Yisen Gao, Yixi Cai, Tianshi Zheng, Jiaxin Bai, Yangqiu Song

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Beihang University（北航） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） 纠错

AI总结 提出HypoAgent框架，通过三个智能体（意图识别、假设生成、根因分析）实现知识图谱上的交互式溯因假设生成，在常识和生物医学领域知识图谱上达到最优语义相似度。

Comments Under Review

Envisioning Beyond the Few: Disentangled Semantics and Primitives for Few-Shot Atypical Layout-to-Image Generation

超越少数：用于少样本非典型布局到图像生成的解耦语义与基元

Nan Bao, Yifan Zhao, Wenzhuang Wang, Jia Li

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems（虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Qingdao Research Institute, Beihang University, China（北京航空航天大学青岛研究所，中国） 纠错

AI总结 针对少样本非典型布局到图像生成中表示碎片化问题，提出通过语义锚定和基元注入解耦语义与视觉细节，实现鲁棒少样本适应。

Comments Accepted to ICML 2026; code available at https://github.com/iCVTEAM/DSP

BiSegMamba: Efficient Bidirectional Tri-Oriented Mamba for 3D Medical Image Segmentation

BiSegMamba: 用于3D医学图像分割的高效双向三向Mamba

Bakht Zada, Chao Tong, Qile Su, Shuai Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北航虚拟现实技术与系统国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出BiSegMamba，一种基于双向三向Mamba的高效3D医学图像分割网络，通过渐进压缩主干、多尺度空间混合器、双向正交Mamba块和自适应方向融合，在降低计算成本的同时提升分割精度。

Comments 10 pages, 7 figures, 5 tables. Code is available at: https://github.com/bakhtzadaabshare/BiSegMamba

Incremental BPE Tokenization

增量式 BPE 分词

Shenghu Jiang, Ruihao Gong

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

AI总结 提出一种增量式 BPE 分词算法，以 O(log² t) 时间处理每个字节，总复杂度 O(n log² t)，支持流式场景，相比 Hugging Face 和 OpenAI 的实现速度提升约 3 倍并降低延迟。

Comments Accepted to ICML 2026 (Spotlight)

MIRA: Mid-training Rubric Anchoring for Source-Aware Data Selection

MIRA: 基于自锚定评分标准的中期训练源感知数据选择

Haowen Wang, Yaxin Du, Jian Yang, Jiajun Wu, Shukai Liu, Yuxuan Zhang, Pingjie Wang, Siheng Chen, Tuney Zheng, Ming Zhou, Xianglong Liu, Bryan Dai

机构 * Beihang University（北洋大学） ； IQuest Research（IQuest研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Langboat Multilingual-Multimodal-NLP/mira（Langboat多语言-多模态-NLP/mira） 纠错

AI总结 针对中期训练中异构数据源的选择问题，提出MIRA框架，通过自锚定评分标准发现和可扩展的学生评分器，在代码中期训练中仅用一半token即可匹配全语料性能。

LangForce: Bayesian Decomposition of Vision Language Action Models via Latent Action Queries

LangForce: 通过潜在动作查询对视觉语言动作模型进行贝叶斯分解

Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin, Laurence T. Yang, Zhaolong Shen, Changti Wu, Yuzhuo Miao, Cong Huang, Kai Chen

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhengzhou University（郑州大学） ； Beihang University（北航） ； East China Normal University（东华大学） ； DeepCybot Co., Ltd.（DeepCybot有限公司） 纠错

AI总结 针对VLA模型在训练中因数据偏差导致语言信息被忽略的问题，提出LangForce框架，通过贝叶斯分解和潜在动作查询构建双分支架构，最大化动作与指令的点互信息，无需新数据即可显著提升泛化能力。

Comments ICML 2026