Fudan University（复旦大学）

HumanLLM: Benchmarking and Improving LLM Anthropomorphism via Human Cognitive Patterns

HumanLLM：通过人类认知模式基准测试和改进LLM拟人化

Xintao Wang, Jian Yang, Weiyuan Li, Rui Xie, Jen-tse Huang, Jun Gao, Shuai Huang, Yueping Kang, Yuanli Gou, Hongwei Feng, Yanghua Xiao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Hello Group（Hello集团） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 HumanLLM通过构建244种心理模式和11359种场景，评估LLM拟人化的有效性，发现认知建模比单纯模拟行为更重要，其8B模型在参数更少的情况下优于Qwen3-32B。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

AgentV-RL: Scaling Reward Modeling with Agentic Verifier

AgentV-RL: 通过代理验证器扩展奖励建模

Jiazheng Zhang, Ziche Fu, Zhiheng Xi, Wenqing Jing, Mingxu Chai, Wei He, Guoqiang Zhang, Chenghao Fan, Chenxin An, Wenxiang Chen, Zhicheng Liu, Haojie Pan, Dingwei Zhu, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出Agentic Verifier框架，通过多轮工具增强的反思过程提升奖励建模效果，实验显示其在并行和顺序TTS任务中表现优异，4B变体超越现有最优ORMs 25.2%。

Comments ACL 2026

VADF: Vision-Adaptive Diffusion Policy Framework for Efficient Robotic Manipulation

VADF：面向高效机器人操作的视觉自适应扩散策略框架

Xinglei Yu, Zhenyang Liu, Shufeng Nan, Simo Wu, Yanwei Fu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 本文提出VADF框架，通过视觉驱动的双适应方法减少训练收敛步骤并提升推理早期成功率，采用通用设计可无缝集成至任何扩散策略架构。

Hierarchical Codec Diffusion for Video-to-Speech Generation

层次编码扩散用于视频到语音生成

Jiaxin Ye, Gaoxiang Cong, Chenhui Wang, Xin-Cheng Wen, Zhaoyang Li, Boyuan Cao, Hongming Shan

机构 * Fudan University（复旦大学） ； 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） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出HiCoDiT，利用残差向量量化编码的层次结构，通过低层和高层块生成不同层级的语音令牌，以实现强音频视觉对齐，实验表明其在保真度和表达性上优于基线。

Comments CVPR 2026

OSCBench: Benchmarking Object State Change in Text-to-Video Generation

OSCBench：文本到视频生成中对象状态变化的基准测试

Xianjing Han, Bin Zhu, Shiqi Hu, Franklin Mingzhe Li, Patrick Carrington, Roger Zimmermann, Jingjing Chen

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出OSCBench基准，用于评估文本到视频模型在对象状态变化上的性能，揭示当前模型在处理新场景时的不足。

Comments ACL 2026 Main Conference, Project page: https://hanxjing.github.io/OSCBench

VIB-Probe: Detecting and Mitigating Hallucinations in Vision-Language Models via Variational Information Bottleneck

VIB-Probe：通过变分信息瓶颈检测和缓解视觉-语言模型中的幻觉

Feiran Zhang, Yixin Wu, Zhenghua Wang, Xiaohua Wang, Changze Lv, Xuanjing Huang, Xiaoqing Zheng

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学计算机科学与人工智能学院，上海，中国） ； Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing（上海智能信息处理重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出VIB-Probe框架，通过变分信息瓶颈理论检测和缓解视觉-语言模型中的幻觉，利用注意力头提取判别模式并过滤语义噪声，实验表明其在多个基准上表现优异。

Disco-RAG: Discourse-Aware Retrieval-Augmented Generation

Disco-RAG: 语篇意识的检索增强生成

Dongqi Liu, Hang Ding, Qiming Feng, Xurong Xie, Zhucun Xue, Chengjie Wang, Jian Li, Jiangning Zhang, Yabiao Wang

机构 * Saarland University（萨尔兰大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent YouTu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

AI总结 Discourse-aware RAG框架通过构建篇章内结构树和跨篇章修辞图，提升知识整合能力，在问答和长文档摘要任务中取得最佳效果。

Comments ACL 2026 Main & Long Conference Paper

Distribution Shift Alignment Helps LLMs Simulate Survey Response Distributions

分布偏移对齐有助于LLM模拟调查响应分布

Ji Huang, Mengfei Li, Shuai Shao

机构 * School of Computer Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学学院） ； School of Management, Fudan University（复旦大学管理学院） 纠错

AI总结 本文提出DSA方法，通过两阶段微调对齐输出分布和偏移，提升LLM模拟调查响应的准确性与效率，在五个公开数据集上表现优异。

Deliberative Searcher: Improving LLM Reliability via Reinforcement Learning with constraints

反思搜索器：通过带有约束的强化学习提高大语言模型的可靠性

Zhenyun Yin, Shujie Wang, Xuhong Wang, Xingjun Ma, Yinchun Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出反思搜索器框架，结合置信度校准与基于检索的搜索，通过强化学习优化准确性，提升模型输出的可靠性。

Comments Accepted by ACL 2026

ChemAmp: Amplified Chemistry Tools via Composable Agents

ChemAmp：通过可组合代理增强化学工具

Zhucong Li, Powei Chang, Jin Xiao, Zhijian Zhou, Qianyu He, Jiaqing Liang, Fenglei Cao, Xu Yinghui, Yuan Qi

机构 * Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与孵化院） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Department of Information and Intelligence Development, Zhongshan Hospital, Fudan University（复旦大学中山医院信息与智能发展部） 纠错

AI总结 ChemAmp通过优化动态协调提升化学工具能力，以有限数据构建任务专用超代理，在分子设计等任务中优于专用模型和通用LLM。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings ; Code available at https://github.com/Chang-pw/ChemAmp

Two-Dimensional Deep ReLU CNN Approximation for Korobov Functions: A Constructive Approach

二维深度ReLU卷积神经网络对Korobov函数的近似：一种构造性方法

Qin Fang, Lei Shi, Min Xu, Ding-Xuan Zhou

机构 * Information and Engineering College, Dalian University（大连大学信息与工程学院） ； School of Mathematical Sciences and Shanghai Key Laboratory for Contemporary Applied Mathematics, Fudan University（复旦大学数学学院及上海当代应用数学重点实验室） ； School of Mathematical Sciences, Dalian University of Technology（大连理工大学数学学院） ； School of Mathematics and Statistics, University of Sydney（悉尼大学数学与统计学学院） 纠错

AI总结 本文研究二维深度卷积神经网络对Korobov函数的近似能力，提出构造性方法构建网络并分析复杂度，证明在连续权重选择模型下近似率接近最优，缓解维度诅咒。

WiseMind: a knowledge-guided multi-agent framework for accurate and empathetic psychiatric diagnosis

WiseMind: 一种基于知识的多智能体框架，用于准确且富有同理心的精神病诊断

Yuqi Wu, Guangya Wan, Jingjing Li, Shengming Zhao, Lingfeng Ma, Tianyi Ye, Ion Pop, Yanbo Zhang, Jie Chen

机构 * College of Biomedical Engineering（生物医学工程学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； McIntire School of Commerce（麦金尼商学院） ； School of Data Science（数据科学学院） ； Department of Psychiatry（精神病学系） 纠错

AI总结 WiseMind通过整合理性与情感智能体，结合DSM-5知识图谱，提升了精神病诊断的准确性与同理心，其在1206次模拟对话和180次真实交互中达到85.6%的诊断准确率，超越了单智能体方法。

Comments Accepted at npj Digital Medicine (2026)

Analytic Personalized Federated Meta-Learning

分析性个性化联邦元学习

Shunxian Gu, Chaoqun You, Deke Guo, Zhihao Qu, Bangbang Ren, Zaipeng Xie, Lailong Luo

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hohai University（河海大学） 纠错

AI总结 本文提出FedACnnL和pFedACnnL框架，通过层间DNN协作训练和分析性本地目标求解，解决联邦学习中异构数据分布导致的性能下降问题，提升测试准确率和模型性能。