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AdaSTORM: 通过自适应时空多智能体协作扩展动态图上的LLM推理
机构 * Tianjin University, China（天津大学，中国） ； Beihang University, China（北航大学，中国）
AI总结 提出AdaSTORM框架，通过自适应分区和时空解耦的多智能体协作，将动态图推理扩展到千节点规模，准确率超90%，无需外部工具。
OmniTraffic：面向时空交通推理的可控生成流水线与基准
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出OmniTraffic，一个基于12个真实路口3D重建的可控生成流水线与基准，通过8M VQA样本和3K人工验证测试集评估11个前沿MLLM，揭示拓扑与时空推理中的显著人机差距，并证明仿真数据微调可提升真实场景性能。
Comments 34 pages, 28 figures
多模态大语言模型评判器的对抗鲁棒性
机构 * 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） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and System, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Software Development Environment, Jiangxi Research Institute, Beihang University（北京航空航天大学江西研究院软件开发环境国家重点实验室） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算机与信息系统学院）
AI总结 提出RobustMLLMJudge框架评估多模态大语言模型作为评判器时的对抗鲁棒性，并设计MGSIA攻击方法，通过语义诱导和高分流形对齐生成可迁移的分数膨胀扰动，揭示其脆弱性。
Mask-Proof: 一种基于LLM的数学证明自动数据整理流水线
机构 * School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学计算机学院） ； Graduate College for Engineers, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学研究生院工程师学院） ； School of Mathematical Sciences, Fudan University（复旦大学数学科学学院） ； School of Cyberspace Security, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； Chu Kochen Honors College, Zhejiang University（浙江大学竺可桢学院） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理学与认知科学系） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院）
AI总结 提出Mask-Proof流水线，将真实证明转化为可自动检查的掩码步骤任务，通过LLM等价性判断器评估模型推理，构建包含292个问题的基准，推理增强模型性能提升12%-27%。
Ultra Flash: 将实时流式视频生成扩展到高分辨率
机构 * JD Explore Academy（京东探索研究院） ； USTC（中国科学技术大学） ； PKU（北京大学） ； THU（清华大学） ； BUAA（北京航空航天大学） ； FDU（复旦大学） ； HKUST（香港科技大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学）
AI总结 提出Ultra Flash级联框架，通过架构保持的超分辨率训练、因果流式潜在上采样器和高分辨率解码器、以及级联优化方案，在单GPU上实现1K分辨率约30 FPS和2K分辨率约18 FPS的实时高分辨率流式视频生成。
基于移动NPU的高效设备端扩散大语言模型推理
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 提出首个NPU感知推理框架Diffusion-LLM-on-NPU，通过多块推测解码、双路径渐进修正和交换优化内存运行时，在移动设备上加速扩散大语言模型推理，相比CPU基线实现17-42倍延迟降低。
FreoStream: 通过未来感知推理和安全对齐优化增强流式护栏
机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； BUAA（北京航空航天大学）
AI总结 提出FreoStream框架，通过未来感知推理减少过度拒绝，并利用安全对齐优化提升流式安全检测，在多个基准上实现更低过度拒绝率和更好越狱防御。
Comments 19 page,11 figures
StainFlow: GUI代理中实体痕迹追踪与证据链接用于过程奖励
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室）
AI总结 提出StainFlow模型，通过全局实体痕迹追踪和局部证据链接，解决GUI代理过程奖励中的里程碑分解主观性和局部窗口证据遗漏问题，提升在线强化学习成功率3.2%。
HyperTool：超越逐步工具调用的工具增强型智能体
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； IQuest Research ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学）
AI总结 针对工具增强型LLM中逐步调用导致执行粒度不匹配的问题，提出HyperTool统一可执行接口，将确定性工具子流程折叠为单次调用，在多步工具任务上显著提升准确率。
基于骨架的人体动作识别中保质量不可察觉对抗攻击
机构 * Durham University（杜伦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室）
AI总结 针对骨架动作识别的对抗攻击常引入噪声扰动降低动作质量，本文提出一种基于分布的对抗攻击方法，通过最小化经验风险与真实风险的差距来保持动作质量，并设计新指标评估自然性，实验表明该方法在攻击成功率和动作质量上均优于现有方法。
AIR-VLA+: 通过级联双动作解码器与非对称MoE解耦空中机器人的移动与操作
机构 * The Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） ； School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） ； Information Science, East China Normal University（华东师范大学信息科学）
AI总结 针对空中机器人移动与操作在动作尺度、动力学和控制目标上的显著差异，提出级联双动作解码器与非对称MoE架构，实现解耦协调控制，在AIR-VLA基准上取得48.0平均分，任务完成度提升80.2%。
面向质量多样性的Web智能体模仿的推测性回滚修正
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出推测性回滚修正（SRC）框架，通过固定视野分支审查和回滚机制，在减少教师查询的同时保持轨迹多样性，在WebArena-Infinity上收集了977条通过验证的轨迹和9183个下一步动作示例。
World Pilot: 用世界动作先验引导视觉-语言-动作模型
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 提出World Pilot框架，通过世界动作模型（WAM）的潜在引导和动作引导两条路径，为VLA模型提供场景演化先验和轨迹级运动提示，在LIBERO-Plus零样本OOD基准上达到84.7%的总成功率，并在多个真实机器人操作任务中取得最高成功率。
Comments Project Website: https://world-pilot.github.io/
CCL25-Eval 任务5系统报告：新数据集与LoRA微调Qwen2.5
机构 * The Hangzhou International Innovation Institute Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院）
AI总结 针对古典诗歌翻译与情感理解任务，构建高质量指令数据集CCPoetry-49K，并采用LoRA微调Qwen2.5-14B模型得到PoetryQwen，在CCL25-Eval任务5上取得0.757分，较基线提升9.7%。
具身基准构建的智能自动化：流程、具身、模拟器与趋势
机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Qiyuan Lab（启元实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 本文综述具身智能基准构建的五阶段流程，分析从人工到自动化再到智能体闭环的转变，指出自动化将成本转向验证与治理。
Embodied-BenchClaw：用于具身空间智能基准构建的自主多智能体系统
机构 * QiYuan Lab（启元实验室） ； School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； 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）
AI总结 提出Embodied-BenchClaw，一个通过五阶段流水线和三个智能体协调的自主系统，自动构建可验证、可执行、可维护且诊断有用的具身空间智能基准，减少人工工作量。
将视觉-语言模型从标志性适应到包容性：用于无标签的多标签识别
机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, SCSE & QRI, Beihang University（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京航空航天大学计算机学院与青岛研究院）
AI总结 提出无监督框架，通过“切割”和“缝合”两阶段适应VLMs，实现无标签的多标签图像识别，在四个数据集上超越现有无监督方法。
多模态交互学习的信息论分解
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China, Beijing（中国人民大学人工智能学院，北京） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models（北京大模型研究关键实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search（下一代智能搜索与推荐工程研究中心） ； Beihang University, Beijing（北航，北京） ； Gaotu Techedu Inc.（高图科技有限公司）
AI总结 提出基于信息论的多模态交互分解方法DMIL，通过变分分解架构和微调策略学习样本特定的冗余、独特和协同交互，提升多模态学习性能。
Comments Accepted to CVPR 2026
UniPET：一种适用于不同剂量减少因子的高质量PET图像去噪通用网络
机构 * School of Biological Science and Medical Engineering（生物科学与医学工程学院） ； State Key Laboratory of Software Development Environment（软件开发环境国家重点实验室） ； Key Laboratory of Biomechanics, Mechanobiology of Ministry of Education（教育部生物力学与机械生物学重点实验室） ； Beijing Advanced Innovation Centre for Biomedical Engineering, Beihang University（北京生物医学工程先进创新中心，北航） ； Department of Biomedical Engineering（生物医学工程系） ； Department of Gynecology Oncology（妇科肿瘤科） ； National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital（国家癌症中心/国家癌症临床研究中心/癌症医院） ； Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院） ； Peking Union Medical College（北京协和医学院） ； Xiaomi Corporation（小米公司）
AI总结 针对现有PET去噪方法在剂量减少因子变化时性能下降的问题，提出UniPET网络，通过风格对齐网络和区域感知学习策略实现跨DRF的高质量去噪，性能达到最先进水平。
SHAPE: 面向稀疏混合专家大语言模型的联盟感知专家剪枝
机构 * Beihang University（北航大学）
AI总结 提出SHAPE框架，通过合作博弈论建模专家间协作，利用Shapley值识别高贡献专家，结合质量覆盖选择规则在剪枝预算下保留关键专家，实验表明在多种MoE模型上提升鲁棒性并降低显存。
用于低空无人机视频语义分割的零参数几何门控以实现时间稳定性
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northeastern University（东北大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
AI总结 提出零参数几何门控，利用RANSAC单应性内点比率在16x16网格上路由区域，结合语义相似性传播实现时间稳定分割，在合成UAVid上提升mIoU达4.91%。
AlloSpatial：基础模型中空间推理的智能体框架
机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学）
AI总结 提出AlloSpatial框架，通过World2Mind认知映射沙箱将自我中心观察转化为异中心空间先验，并利用空间推理工具实现几何语义仲裁，在VSI-Bench和MindCube上提升模型5%-18%的空间推理性能。
PACT: 通过特权合成与分支共识学习多样化诊断策略
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Baidu（百度） ； ByteDance（字节跳动） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） ； Renmin University of China（中国人民大学）
AI总结 提出PACT框架，通过特权合成对话数据和多分支共识训练，使LLM同时学习多种诊断推理范式，在中文医疗诊断基准上取得最优性能。
Comments 16 pages, 5 figures, 5 tables
EgoPriMo：面向交互式人形控制的自我中心运动生成
机构 * Tianjin University（天津大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； DeepCybo
AI总结 提出EgoPriMo框架，通过自我中心人类演示学习全身运动先验，利用三流DiT联合建模身体动态、视觉上下文和文本，支持重建、生成和预测，并在Unitree人形机器人上执行。
线性嵌入空间中的强化学习解锁软体机器人配置的通用控制
机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Nanjing University (Suzhou Campus)（南京大学（苏州校区）） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学）
AI总结 提出基于共享线性Koopman嵌入空间的强化学习框架，将控制策略与机器人形态解耦，实现跨33种软体机器人配置的快速迁移，样本量减少75倍，并支持高速运动、重载和多执行器故障下的鲁棒控制。
Comments An updated version of this paper has been accepted by Nature Communications
UniQL：迈向方言通用的文本到SQL基准测试
机构 * SKLCCSE, Beihang University（北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出UniQL基准，通过跨16种SQL方言的对齐标注，评估模型在不同数据库系统间的泛化能力，揭示现有模型在方言通用性上的不足。
EditSR: 通过基于编辑的修正增强神经符号回归
机构 * Northeast Normal University（东北师范大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； Graduate School of China Academy of Engineering Physics（中国工程物理研究院研究生院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Applied Physics and Computational Mathematics（北京应用物理与计算数学研究所）
AI总结 提出EditSR双层框架，第一层神经符号回归模型生成表达式，第二层基于编辑的修正器通过预训练的状态转移链逐步修正错误，避免全局搜索重启，有效减少误差累积，提升复杂表达式生成的结构正确性。
UniSHARP: 通用锐利单目视图合成
机构 * Insta360 Research（Insta360研究院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校）
AI总结 提出UniSHARP，通过统一全景隐空间和射线基高斯表示，将SHARP扩展到任意相机系统（包括鱼眼、全景），在特征与高斯空间隐式对齐，在构建的多视角基准上大幅超越现有方法。
Comments Project page: https://insta360-research-team.github.io/Unisharp-website/
CL-CLIP: 基于CLIP的持续学习框架与代价体积类别解耦用于目标检测
机构 * National College for Excellent Engineers, Beihang University（卓越工程师学院，北京航空航天大学） ； AI Research, Qihoo 360（360人工智能研究院，奇虎360） ； School of Electronic Information Engineering, Beihang University（电子信息学院，北京航空航天大学） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（网络安全科学与技术学院，北京航空航天大学） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（计算机科学与工程学院，北京航空航天大学） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（媒体融合与传播国家重点实验室，中国传媒大学） ； Institute of Information Technology, Mathematics and Mechanics, Lobachebsky University（信息技术、数学与力学学院，洛瓦茨基大学） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（人工智能学院，北京航空航天大学）
AI总结 提出CL-CLIP框架，通过代价体积引导的类别解耦，增强开放词汇检测器的持续学习能力，缓解灾难性遗忘，在PASCAL VOC和MS-COCO上显著提升F-ViT基线性能。
MotionEnhancer: 利用视频扩散模型增强运动感知的视觉-语言模型
机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； Beijing Digital Native Digital City Research Center（北京数字原生数字城研究中心） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院）
AI总结 提出MotionEnhancer，通过从视频扩散模型中提取运动先验并利用注意力对齐增强视觉-语言模型的运动理解能力，无需额外参数或架构修改，在运动级视频理解基准上取得一致提升。
Comments Accepted by CVPR 2026
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