Fudan University（复旦大学）

TraceGraph: Shared Decision Landscapes for Diagnosing and Improving Agent Trajectories

TraceGraph: 用于诊断和改进智能体轨迹的共享决策景观

Junjie Nian, Kang Chen, Ge Zhang, Yixin Cao, Yugang Jiang

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

AI总结 提出TraceGraph图框架，将多模型智能体轨迹构建为共享决策景观，通过事件摘要和陷阱感知恢复管线提升SWE-bench解决率。

MoE-dqINR: A Unified Mixture-of-Experts Implicit Neural Representation Framework for Scan-Specific Dynamic and Quantitative MRI Reconstruction

MoE-dqINR：用于特定扫描动态和定量MRI重建的统一混合专家隐式神经表示框架

Yinzhe Wu, Fanwen Wang, Zhenxuan Zhang, Zi Wang, Chengyan Wang, Guang Yang

机构 * Department of Bioengineering and I-X, Imperial College London（生物工程系和I-X，帝国理工学院伦敦分校） ； Cardiovascular Research Centre, Royal Brompton Hospital（心脏血管研究中心，皇家布隆特医院） ； National Heart and Lung Institute, Imperial College London（国家心脏和肺研究所，帝国理工学院伦敦分校） ； School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences, King’s College London（生物医学工程与成像科学学院，伦敦国王学院） ； Shanghai Pudong Hospital and Human Phenome Institute, Fudan University（上海浦东医院和人类表型研究所，复旦大学） ； International Human Phenome Institute (Shanghai), Shanghai, China（国际人类表型研究所（上海），上海，中国） 纠错

AI总结 提出MoE-dqINR框架，通过共享空间专家和状态条件路由路径，实现高效、统一的特定扫描多线圈动态和定量MRI重建，优化时间约30秒。

Towards Efficient LLMs Annealing with Principled Sample Selection

迈向基于原则性样本选择的高效LLM退火

Yuanjian Xu, Jianing Hao, Wanbo Zhang, Zhong Li, Guang Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 本文通过损失景观的谱几何特性，将退火阶段的数据选择建模为有约束优化问题，提出DiReCT框架，利用Hessian谱对梯度施加方向约束，实现高效样本选择，显著提升模型性能。

MindVoice: Reconstructing Intelligible Speech from Non-invasive Neural Signals with Pretrained Priors

MindVoice: 利用预训练先验从非侵入性神经信号重建可理解语音

Guangyin Bao, Taiping Zeng, Jianfeng Feng, Xiangyang Xue

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出MindVoice框架，通过解耦语义和声学路径并融合预训练生成模型与语音克隆，从EEG/MEG信号中重建出可理解语音，显著优于现有方法。

Task-Focused Memorization for Multimodal Agents

面向多模态智能体的任务聚焦记忆

Tao Zou, Yichen He, Tian Qiu, Yuan Lin, Hang Li

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出基于强化学习的任务聚焦记忆策略学习框架TaskMem，通过两阶段训练使多模态智能体在流式观测中动态选择任务相关记忆，在三个流式基准上VQA准确率提升5.3%-7.0%。

Can Aerial VLA Models Cooperate? Evaluating Closed-Loop Air-Ground Coordination with CARLA-Air

空中VLA模型能协作吗？基于CARLA-Air的闭环空地协调评估

Tianle Zeng, Yanci Wen, Xueang Yu, Hong Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文通过构建CARLA-Air仿真环境，评估空中视觉-语言-动作模型在空地协作任务中的表现，发现当前模型难以将单智能体能力转化为稳定协作行为，并指出零样本协作需要伙伴状态显式感知、低延迟动作协调和团队目标对齐三个关键组件。

Comments Code at https://github.com/louiszengCN/CarlaAir

AdaptR1: Reinforcement Learning Based Adaptive Interleaved Thinking in Multi-hop Question Answering

AdaptR1：基于强化学习的自适应交错思考在多跳问答中的应用

Yuxin Wang, Jiahao Lu, Qifeng Wu, Shicheng Fang, Chuanyuan Tan, Yining Zheng, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu

机构 * Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学系） ； Institute of Modern Languages and Linguistics, Fudan University（复旦大学现代语言与语言学研究院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

AI总结 提出AdaptR1框架，通过强化学习动态分配每步推理预算，减少多跳问答中的过度思考，在保持性能的同时显著降低推理成本。

SlotMemory: Object-Centric KV Memory for Streaming Long-Video Generation

SlotMemory: 面向流式长视频生成的以对象为中心的KV记忆

Weijia Dou, Hui Li, Jiahao Cui, Lei Zhou, Jingdong Wang, Siyu Zhu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； Baidu（百度） 纠错

AI总结 提出SlotMemory，一种以对象为中心的键值记忆机制，通过将变换器的键值流形分解为离散语义槽，实现实体级持久性和提示感知检索，在60秒交互叙事中动态一致性相对提升22.8%。

TRACE: Discovering Task-Specific Parameter via Adaptation-Aware Probing for Continual Fine-Tuning

TRACE: 通过适应感知探测发现任务特定参数以实现持续微调

Xiaosong Han, Ke Chen, Xindi Dai, Di Liang, Minlong Peng, Wei Pang, Fausto Giunchiglia, Xiaoyue Feng, Yonghao Liu, Renchu Guan

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； College of Software, Jilin University（吉林大学软件学院） ； Fudan University（复旦大学） ； School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学数学与计算机科学学院） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento（特伦托大学信息工程与计算机科学系） 纠错

AI总结 提出TRACE方法，通过适应感知探测发现任务特定核心参数，在持续微调中仅更新这些参数以缓解灾难性遗忘，并验证了跨模型和规模的迁移性。

Comments KDD2026

SteerFace: Debiasing Synthetic Face Generation via Adaptive Residue Perturbation

SteerFace: 通过自适应残差扰动消除合成人脸生成中的偏差

Yuxi Mi, Qiuyang Yuan, Jianqing Xu, Yichun Zhou, Xuan Zhao, Jun Wang, Rizen Guo, Shuigeng Zhou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Youtu Lab, Tencent（腾讯优图实验室） ； WeChat Pay Lab33, Tencent（腾讯微信支付实验室33） 纠错

AI总结 针对合成人脸数据与真实数据分布存在视觉倾向差异的问题，提出SteerFace框架，通过将身份嵌入向随机正交方向扰动作为正则化项，抑制生成器对非身份视觉线索的依赖，从而缩小合成-真实差距。

CameraNoise: Enabling Faithful Camera Control in Video Diffusion through Geometry-Flow-Guided Noise Warping

CameraNoise: 通过几何流引导的噪声扭曲实现视频扩散中的忠实相机控制

Haoyu Zhao, Jiaxi Gu, Haoran Chen, Qingping Zheng, Yeying Jin, Hongyi Yang, Junqi Cheng, Yuang Zhang, Zenghui Lu, Huan Yu, Jie Jiang, Peng Shu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent（腾讯） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 提出CameraNoise方法，通过几何流引导的噪声扭曲将相机运动编码为时间一致的随机表示，实现视频扩散中忠实且几何一致的相机控制。

Comments 28 pages, 16 figures

Journal ref Proceedings of the Forty-third International Conference on Machine Learning (ICML), 2026

GSAM: A Generalizable and Safe Robotic Framework for Articulated Object Manipulation

GSAM: 一种通用且安全的铰接物体操作机器人框架

Beichen Shao, Mengying Xie, Heng Su, Wanyi Zhang, Mingyan Li, Yan Ding, Fausto Giunchiglia, Chao Chen

机构 * College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China（重庆大学计算机学院） ； Lumos Robotics, China（Lumos机器人中国） ； Xi'an Jiaotong-Liverpool University, China（西安交通大学利物浦大学） ； Fudan University, China（复旦大学） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy（特伦托大学信息工程与计算机科学系） 纠错

AI总结 提出GSAM框架，通过视觉感知器生成运动学参数、基于VLM的细调器进行常识推理修正、交互约束函数生成器集成障碍物避免知识，并由运动学感知规划器验证轨迹可达性，在50个铰链任务上相比最佳基线将标准差降低3.1%、操作成功率提升36.0%。

Comments Accepted by the 19th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN 2026)

CobSeg: Coherence Boundary Modeling for Dialogue Topic Segmentation

CobSeg: 对话主题分割的连贯性边界建模

Sijin Sun, Liangbin Zhao, Jiaxiang Cai, Ming Deng, Mingyu Luo, Xiuju Fu

机构 * Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Technology（高性能计算研究所，科技局） ； Shanghai Univeristy（上海大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出CobSeg多分支架构，通过分离连贯性语义与词汇边界转换并利用边界信息加权和主题连贯性线索，在无需LLM调用下提升对话主题分割性能。

Comments 8 pages with appindx. Under review

Broken Memories: Detecting and Mitigating Memorization in Diffusion Models with Degraded Generations

破碎的记忆：通过退化生成检测和缓解扩散模型中的记忆化

Yuanmin Huang, Mi Zhang, Chen Chen, Feifei Li, Geng Hong, Xiaoyu You, Min Yang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； East China University of Science and Technology（东华大学） 纠错

AI总结 本文首次发现扩散模型中的记忆化会导致内部数值不稳定性并表现为视觉“破碎”伪影，基于此提出了一种基于潜变量更新范数的经验稳定区域来量化稳定行为，并设计了一个即时的逐步骤检测与自适应缓解框架，在不改变提示或引导的情况下抑制记忆化，在Stable Diffusion 1.4上实现了AUC>0.999的检测性能和0.0%的记忆化率。

Comments KDD 2026, extended version

OmniMatBench: A Human-Calibrated Multimodal Reasoning Benchmark Across 19 Materials Science Subfields

OmniMatBench：跨19个材料科学子领域的人类校准多模态推理基准

Wanhao Liu, Jiaqing Xie, Qian Tan, Weida Wang, Jue Wang, Ran Sun, Zhuo Yang, Wanli Ouyang, Lei Bai, Tianfan Fu, Lu Chen, Xin Chen, Yuqiang Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Southeast University（东南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Suzhou Laboratory（苏州实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对现有基准忽视从材料知识到应用的推理过程，提出OmniMatBench，包含3171个专家策划的问答与计算问题，覆盖19个子领域，评估13个多模态大模型，最佳模型仅得0.372分，揭示当前模型在材料科学推理中的显著差距。

Comments 22 Pages

SpaMEM: Benchmarking Dynamic Spatial Reasoning via Perception-Memory Integration in Embodied Environments

SpaMEM：具身环境中通过感知-记忆集成进行动态空间推理的基准测试

Chih-Ting Liao, Xi Xiao, Chunlei Meng, Zhangquan Chen, Yitong Qiao, Weilin Zhou, Tianyang Wang, Xu Zheng, Xin Cao

机构 * The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； The University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Xinjiang University（新疆大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出SpaMEM基准，通过动作条件场景变换和多模态数据，分层评估多模态大模型在具身环境中的空间信念演化能力，揭示坐标一致性和视觉记忆瓶颈。

X-GS: An Extensible Framework for Perceiving and Thinking via 3D Gaussian Splatting

X-GS：基于3D高斯溅射的感知与思考可扩展框架

Yueen Ma, Zenglin Xu, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） 纠错

AI总结 提出X-GS框架，包含感知器和思考器，统一多种3DGS技术实现实时在线SLAM与语义蒸馏，并支持多模态模型完成下游任务。

UniMedVL: Unifying Medical Multimodal Understanding and Generation through Observation-Knowledge-Analysis

UniMedVL: 通过观察-知识-分析统一医学多模态理解与生成

Junzhi Ning, Wei Li, Cheng Tang, Jiashi Lin, Chenglong Ma, Chaoyang Zhang, Jiyao Liu, Ying Chen, Shujian Gao, Yuandong Pu, Huihui Xu, Chenhui Gou, Ziyan Huang, Yi Xin, Qi Qin, Diping Song, Bin Fu, Guang Yang, Yuanfeng Ji, Tianbin Li, Yanzhou Su, Jin Ye, Shixiang Tang, Zhongying Deng, Lihao Liu, Ming Hu, Junjun He

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory ； Shanghai Innovation Institute ； Shanghai Jiao Tong University ； Shanghai Institute of Optics ； Fudan University ； University of Cambridge ； Monash University ； DAMO Academy, Alibaba Group ； Imperial College London ； The University of Hong Kong ； The Hong Kong University of Science ； Hupan Lab ； The Chinese University of Hong Kong 纠错

AI总结 提出首个统一医学模型UniMedVL，通过渐进式训练流水线融合多模态理解与生成能力，并在8种影像模态的5.6M实例数据集上验证其性能。

Comments This submission has been converted to the ICML template

Understanding the Fundamental Design Decisions of Retrieval-Augmented Generation Systems

理解检索增强生成系统的基本设计决策

Shengming Zhao, Yuchen Shao, Yuheng Huang, Jiayang Song, Zhijie Wang, Chengcheng Wan, Lei Ma

机构 * Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科学理工学院） ； Concordia University（Concordia大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； The University of Tokyo, Japan（日本东京大学） 纠错

AI总结 本文通过系统实验，研究了RAG部署中的三个关键决策（是否部署、检索量、知识集成方式），揭示了任务和模型依赖的优化策略，为实践者提供基于证据的指导。

Journal ref ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), 2026