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探究大语言模型风险决策中的结果层面相似性与机制层面一致性：来自圣彼得堡博弈的证据
机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学）
AI总结 通过圣彼得堡博弈实验，发现大语言模型在风险决策中表现出结果层面的类人行为，但机制层面与人类决策存在显著差异，提示行为对齐可能仅停留在表面。
Caliper: 探究LLM中的词汇锚点与因果结构
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 通过词汇匿名化扰动，揭示大语言模型在因果推理基准上的表现主要依赖词汇模式匹配而非结构因果推理。
打造你不断演变的梦想：概念增量式多功能定制
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed大学人工智能学院） ； University of Trento（特伦托大学） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学土木与环境工程系） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出持续可定制扩散模型（CCDM），通过属性解耦LoRA模块和相关性引导聚合策略解决灾难性遗忘，并结合可控区域上下文合成策略处理概念忽视，实现概念增量式多功能定制。
Comments Accepted to Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
VentAgent：当大语言模型学会呼吸——ARDS通气的多目标仲裁
机构 * School of Electronic and Electrical Engineering, Shanghai University of Engineering Science（上海工程技术大学电子与电气工程学院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与孵化院）
AI总结 提出VentAgent分层框架，利用大语言模型作为透明仲裁者，通过感知-规划-编排三阶段将机械通气控制转化为动态多目标仲裁过程，在生理模拟器上优于强化学习和经典控制基线，并提供可解释的推理链。
3DThinkVLA：通过3D思维引导的协同训练赋予视觉-语言-动作模型潜在3D先验
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Daimon Robotics（达梦机器人） ； Great Bay University（大亚大学）
AI总结 提出3D思维引导的协同训练框架，通过解耦3D几何感知与空间推理并在不同特征层次注入，使VLA模型在动作预测中隐式进行3D空间推理，无需3D传感器或外部模型，在多个基准上达到最优性能。
熵是不够的：通过视觉锚定令牌选择解锁视觉推理的有效强化学习
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）
AI总结 针对视觉推理中基于熵的信用分配机制失效问题，提出VEPO框架，通过视觉敏感性与令牌熵的乘法耦合实现梯度信用重定向，显著提升多模态强化学习性能。
重新审视具身思维链以实现可泛化的机器人操作
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xiaomi Robotics（小米机器人） ； Peking University（北京大学） ； CASIA ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 本文通过构建最大规模具身思维链语料库，提出ERVLA模型，利用思维链作为表征塑造监督而非测试时推理，显著提升了机器人操作的可泛化性。
迈向生成式蛋白质进化机器：DPLM-Evo
机构 * Nanjing University（南京大学） ； CUHK（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； ByteDance（字节跳动）
AI总结 提出DPLM-Evo，一种显式建模替换、插入和删除操作的进化离散扩散框架，在单序列设置下实现蛋白质突变效应预测的最优性能，并支持变长模拟进化与蛋白质编辑优化。
Comments A peer-reviewed version was accepted to ICML 2026
基于Transformer的自动驾驶模型与面向部署的压缩：综述
机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与孵化院） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Department of houmo.ai（houmo.ai部门）
AI总结 本文综述了基于Transformer的自动驾驶模型，并从部署角度分析了压缩与加速策略（如量化、剪枝、知识蒸馏等）如何影响模型设计、部署性、鲁棒性和安全性。
T$^\star$：通过轨迹感知强化学习实现掩码扩散语言模型的渐进块缩放
机构 * Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； School of Mathematical Sciences（数学科学学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出T$^\star$方法，利用基于TraceRL的训练课程，在掩码扩散语言模型中渐进增大块大小，实现高并行解码且性能损失极小。
好的推理产生好的示范：通过上下文强化学习进行隐式推理质量监督
机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学院）
AI总结 提出In-Context RLVR方法，利用策略模型自身的上下文学习能力衡量示范效用（Demonstration Utility），通过隐式奖励加权提升推理质量和准确性。
Comments Accepted at ACL 2026
ShareVerse：面向共享世界建模的多智能体一致视频生成
机构 * Shanghai Jiao Tong University China（上海交通大学中国） ； Fudan University China（复旦大学中国） ； StepFun China（StepFun中国）
AI总结 提出ShareVerse框架，通过构建多智能体交互数据集、空间拼接策略和跨智能体注意力机制，实现多智能体共享世界的一致视频生成。
用博弈论强化学习寻找亲吻数
机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与孵化院）
AI总结 将亲吻数问题转化为合作矩阵补全博弈，利用强化学习系统PackingStar在极值配置空间中探索，改进了15个长期未突破的亲吻数上界，并发现了新的可解释几何结构。
基于结果锚定的优势重塑用于数学推理中的细粒度信用分配
机构 * Fudan University（复旦大学） ； XingYun lab, HUJING Digital Media & Entertainment Group（星云实验室，HUJING数字媒体与娱乐集团） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
AI总结 提出结果锚定优势重塑（OAR），通过两种策略（OAR-P和OAR-G）实现细粒度信用分配，显著提升GRPO在数学推理中的性能。
加速交替投影用于鲁棒主成分分析
机构 * Department of Mathematics, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校数学系） ； Department of Mathematics, Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学数学系） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院）
AI总结 本文提出了一种加速交替投影算法，用于鲁棒主成分分析，显著提高了现有交替投影方法在更新低秩因子时的计算效率，并证明了该算法的精确恢复保证和线性收敛性。
Journal ref Journal of Machine Learning Research, 20 (2019): 685-717
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