Beihang University（北京航空航天大学）

DualG-MRAG: Decoupling Macro-Reasoning and Micro-Matching for Multimodal Retrieval-Augmented Generation

DualG-MRAG：面向多模态检索增强生成的宏观推理与微观匹配解耦框架

Jiacheng Tao, Qingyun Sun, Haonan Yuan, Ziwei Zhang, Jianxin Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； SKLCCSE 纠错

AI总结 针对多模态RAG在复杂多跳推理中存在的问题，本文提出DualG-MRAG框架，通过解耦宏观推理与微观匹配抑制检索噪声，经实验验证其在证据召回和问答准确率上优于基线。

Comments Accepted to the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026). 12 pages

Beyond Sentiment: Structured Information Extraction from Financial News

超越情感：从金融新闻中进行结构化信息提取

Daohan Zhu, Sitong Ge, Ruofei Wang, Honggu Chen, Yubo Hou, Tao Wan, Zengchang Qin

机构 * School of ASEE, Beihang University（北京航空航天大学ASEE学院） ； School of BME, Beihang University（北京航空航天大学生物医学工程学院） ； CAIR and CECS, VinUniversity（VinUniversity CAIR与CECS机构） 纠错

AI总结 该研究针对金融情感分析仅压缩新闻为单一极性评分的局限，提出用LLaMA-3.1-70B提取金融新闻的结构化语义特征，结合情感与结构化特征可提升股票预测性能，为多维金融NLP开辟新方向。

Paying for Honesty Without Knowing the Truth: Reputation-Penalty Design for LLM Marketplace Agents

在未知真相的情况下为诚实付费：LLM市场智能体的声誉惩罚机制设计

Mingdai Yang, Shicheng Fan, Kejing Yu, Duohao Wang, Li Sun, Hao Peng, Philip S. Yu, Zhiwei Liu

机构 * Univ. of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Springbrand Inc.（春品牌公司） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Hangzhou Innovation Institute of BUAA（北京航空航天大学杭州创新研究院） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 针对LLM智能体商家伪造属性的问题，设计无需真实情况的CARP声誉惩罚机制，搭配SPARC机制可保护消费者、提升福利，且在多模型中具有约束力。

Comments 11 pages

Multi-channel Uplift Policy Learning

多渠道提升策略学习

Changjian Liu, Tianyu Wang, Xiaoxuan Deng, WenTao Zhu, Yuwei Xu, Jungqi Jin, Yong Gao, Chuan Yu, Jian Xu, Bo Zheng

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； CUHK-shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 针对电商多渠道营销预算分配的预测后优化范式失效问题，提出快慢因果框架ReAlloc，经淘宝模拟与A/B测试验证可同时提升支付订单量和收入。

FootprintNet: State-Transition-Guided Dynamic Footprint Learning for Multi-temporal Remote Sensing Change Detection

FootprintNet：面向多时相遥感变化检测的状态转换引导动态 footprint 学习

Haotian Zhang, Hao Chen, Han Guo, Zhengxia Zou, Zhenwei Shi

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

AI总结 针对现有多时相遥感变化检测方法难以表征反复变化区域的局限，提出UBDD并构建FootprintNet，结合状态转换约束与边界线索学习动态变化轨迹，引入BCDS评估，在多数据集上优于SOTA方法。

Can LVLMs Uncover the Truth Behind Visual Illusions? An Analysis of Perceptual and Reasoning Capabilities

大型视觉语言模型（LVLMs）能否揭示视觉错觉背后的真相？感知与推理能力分析

Liangjie Zhao, Jiaqing Lyu, Kexin Tang, Zecheng Fang, Rong Yin, Yulan Hu, Da Li, Jianing Li

机构 * Adelaide University（阿德莱德大学） ； 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） ； Tsinghua University（清华大学） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文利用IllusionReasoning基准，以视觉错觉为诊断工具评估LVLMs，发现多款LVLMs的推理能力不及宣称水平，为其优化提供了新方向。

Kalman Meets Curriculum: Efficient Dynamic Prompt Selection for Adaptive RL Finetuning

卡尔曼与课程学习结合：面向自适应RL微调的高效动态提示选择

Haodong Zhu, Yangyang Ren, Yanjing Li, Sheng Xu, Haiguang Liu, Linlin Yang, Baochang Zhang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Communication University of China（中国传媒大学） 纠错

AI总结 本文提出KGPS方法，将提示选择转化为动态状态估计问题，适配RL训练动态，在多推理基准和RL算法上较基线提升准确率与rollout效率，在在线提示选择中达最优。

EgoSafe: A First-Person Mobile-Captured Benchmark for Visual Safety Understanding

EgoSafe：用于视觉安全理解的第一人称移动采集基准

Yuyun Chen, Tianao Li, TianQuan Feng, Cen Chen, Huiping Zhuang, Hao Peng, Ziqian Zeng

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 该研究推出第一人称移动采集的视觉安全理解基准 EgoSafe-Bench，含12000个样本，用分层推理评估（HRE）协议测试，发现现有大视觉语言模型存在感知-推理解耦问题，为逻辑鲁棒视频理解系统提供评估框架

Agent Skills Matter: Inferring Proprietary Skills from Execution Trajectories

智能体技能很重要：从执行轨迹推断专有技能

Jianing Geng, Ruiqi He, Zekun Fei, Biao Yi, Xuansheng Wu, Ruijie Wang, Zheli Liu, Xia Hu, Qingkai Zeng

机构 * Nankai University（南开大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 研究从智能体执行轨迹推断专有技能的问题，提出SigLeak黑盒框架，利用技能特征构建诊断任务，通过对比轨迹迭代优化重构技能，在多场景和框架中表现出色，证明良性轨迹可暴露专有知识。

Comments 18 pages, 6 figures, 2 tables

PartDiffuser: Part-wise 3D Mesh Generation via Discrete Diffusion

PartDiffuser：通过离散扩散实现部件级3D网格生成

Yichen Yang, Hong Li, Haodong Zhu, Linin Yang, Guojun Lei, Sheng Xu, Baochang Zhang

机构 * Beihang University（北航） ； Communication University of China（中国通信大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 PartDiffuser提出一种半自回归扩散框架，通过部件级方法生成高保真3D网格，有效平衡全局结构与局部细节。

Targeted Interpretable Safety Neuron Enhancement for Multilingual Vision-Language Large Models

Precise Shield：通过神经层面指导解释和对齐VLLM安全

Enyi Shi, Fei Shen, Chuancheng Shi, Shuyi Miao, Linxia Zhu, Pengyang Shao, Jinhui Tang, Tat-Seng Chua

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanjing Forestry University（南京林业大学） 纠错

AI总结 本文提出Precise Shield框架，通过对比有害与良性输入的激活模式识别安全神经元，并通过梯度掩码限制参数更新，提升VLLM安全性能并保持多语言多模态泛化能力。