Fudan University（复旦大学）

ARM: An AutoRegressive Large Multimodal Model with Unified Discrete Representations

ARM: 一种具有统一离散表示的自回归大型多模态模型

Junke Wang, Xiao Wang, Jiacheng Pan, Xuefeng Hu, Feng Li, Jingxiang Sun, Chaorui Deng, Zilong Chen, Yunpeng Chen, Kaibin Tian, Matthew Gwilliam, Hao Chen, Danhui Guan, Kun Xu, Weilin Huang, Zuxuan Wu, Haoqi Fan, Yu-Gang Jiang, Zhenheng Yang

机构 * Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing, Fudan University（复旦大学上海智能信息处理重点实验室） ； School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学技术学院） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Intelligent Visual Computing（上海智能视觉计算协同创新中心） ； Youtu Lab, Tencent（腾讯优图实验室） ； Meta AI ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出ARM模型，通过离散语义视觉分词器将图像映射为紧凑token序列，结合自回归建模和强化学习，统一实现图像理解、生成和编辑，并提升任务性能与跨任务协同。

Comments technical report

TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation

TacForeSight：面向接触丰富操作的力引导触觉世界模型

Yujie Zang, Yuhang Zheng, Xian Nie, Yupeng Zheng, Shuai Tian, Songen Gu, Chen Gao, Zining Wang, Shuicheng Yan, Wenchao Ding

机构 * TARS Robotics ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出TacForeSight框架，通过力条件触觉世界模型预测触觉潜动态，结合预测性触觉条件策略实现高频操作下的主动接触推理，在动态接触干扰下优于现有方法。

IDEAL: In-DEpth ALignment Makes A Discrete Representation AutoEncoder

IDEAL: 深度对齐实现离散表示自编码器

Yitong Chen, Zijie Diao, Junke Wang, Lingyu Kong, Yixuan Ren, Bo He, Yu-Gang Jiang, Zuxuan Wu

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

AI总结 提出IDEAL框架，通过联合对齐量化令牌与浅层和深层VFM特征，提升离散表示自编码器的重建质量，在ImageNet上实现0.61 rFID，并创下自回归图像生成新纪录（gFID 1.89）。

Comments Code is available at https://github.com/Row11n/IDEAL

LAFP: Preserving Latent Action Structure in Latent Policy Learning via Flow Matching

LAFP：通过流匹配在潜在策略学习中保留潜在动作结构

Jiexi Lyu, Xizhou Bu, Qingqiu Huang, Chufeng Tang, Xiaoshuai Hao, Hongbo Wang, Wei Li

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Morphi 纠错

AI总结 提出LAFP方法，利用流匹配学习潜在策略，并引入推理时插值机制缓解随机性导致的错位，在模仿学习任务中成功率提升10-15%，推理开销增加不到1倍。

Privacy-Preserving Credit Risk Prediction with Alternative Data

基于替代数据的隐私保护信用风险预测

Hongzhe Zhang, Jiarong Xu, Jing He, Xiao Fang

机构 * School of Management and Economics, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHK-Shenzhen)（香港中文大学（深圳）管理学院） ； School of Management, Fudan University（复旦大学管理学院） ； Lerner College of Business and Economics, University of Delaware（特拉华大学勒纳商学院） 纠错

AI总结 针对信用风险预测中替代数据共享导致的隐私泄露问题，提出PrivacyCredit方法，在保护消费者隐私、模型保密性和无损性能约束下，实现与传统明文数据组合相同的预测性能。

3SPO: State-Score-Supervised Policy Optimization for LLM Agents

3SPO: 面向LLM智能体的状态分数监督策略优化

Yu Han, Kailing Li, Yang Jiao, Yulin Dai, Yuqian Fu, Linhai Zhuo, Tianwen Qian

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； Fudan University（复旦大学） ； KAUST（卡塔尔人工智能研究学院） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

AI总结 提出3SPO算法，通过动态状态分数监督实现逐步骤策略优化，解决多轮智能体任务中奖励稀疏和信用分配问题，在ALFWorld和WebShop上分别比GRPO提升22.6%和15.6个百分点。

The Bioelectrical Information Theory: Investigating the theoretical compression limit of bioelectrical signals under artificial intelligence

生物电信息论：探究人工智能下生物电信号的理论压缩极限

Jiawen Zou, Bo Yan

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

AI总结 提出生物电压缩的三级层次框架，将压缩极限重构为模型和任务条件量，而非波形的固定属性。