Fudan University（复旦大学）

MaxProof: Scaling Mathematical Proof with Generative-Verifier RL and Population-Level Test-Time Scaling

MaxProof: 通过生成-验证器强化学习与群体级测试时扩展实现数学证明规模化

Jiacheng Chen, Xinyu Zhang, Shunkai Zhang, Yanmohan Wang, Lin Li, Tiancheng Qin, Qin Wang, Zhengmao Zhu, Tianle Li, Jingyang Li, Zehan Li, Binyang Jiang, Jin Zhu, Han Ding, Fei Yu, Chenyu Du, Zijian Song, Jiayuan Song, Zhi Zhang, Yunan Huang, Weiyu Cheng, Pengyu Zhao, Yu Cheng

机构 * MiniMax ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出MaxProof框架，结合生成-验证器强化学习与群体级测试时扩展，在MiniMax-M3系列上实现竞赛级数学证明，在IMO 2025和USAMO 2026上超越人类金牌阈值。

SmartFont: Dynamic Condition Allocation for Few-Shot Font Generation

SmartFont: 少样本字体生成的动态条件分配

Zian Yang, Zixin Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出SmartFont扩散框架，通过全局内容-风格生成与弱监督局部校正专家结合，并引入去噪状态条件分配模块动态加权全局与局部特征，实现少样本字体生成的全局完整性与局部细节保真度平衡。

JointEdit3D: Feed-Forward 3D Scene Editing in a Unified Latent Space

JointEdit3D：统一潜在空间中的前馈3D场景编辑

Xinnan Zhu, Ruijie Xu, Jiayu Ying, Daoguo Dong, Jiachen Xu, Yuan Xie, Xin Tan

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 提出JointEdit3D，在统一RGB-几何重建生成潜在空间中通过非对称潜在修复实现前馈3D场景编辑，引入SceneAnchor分支和编辑/背景感知损失，并构建SceneEdit3D-15K数据集和SceneEdit3D-Bench基准，显著提升编辑区域质量和3D结构完整性。

Comments Preprint. Project page: https://xinnan-zhu.github.io/JointEdit3D-Page/

The Emergence of Autonomous Penetration Capabilities in Large Language Model-Powered AI Systems

大型语言模型驱动的AI系统中自主渗透能力的涌现

Jiaqi Luo, Jiarun Dai, Zhile Chen, Jia Xu, Weibing Wang, Yawen Duan, Brian Tse, Geng Hong, Xudong Pan, Yuan Zhang, Min Yang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Concordia AI ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 针对现有评估方法不透明、场景简化等问题，构建包含两级目标服务器和通用代理框架的自主渗透评估体系，测试19个LLM发现成功率10.7%-69.3%，且能力随模型整体能力提升。

UniDexTok: A Unified Dexterous Hand Tokenizer from Real Data

UniDexTok：基于真实数据的统一灵巧手分词器

Dong Fang, Youjun Wu, Yuanxin Zhong, Rui Zhang, Yunlong Wang, Xiaosong Jia, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Rimbot ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 提出统一灵巧手模型(UDHM)将人手和机器人手状态映射到共享22自由度语义接口，并基于此开发UniDexTok，一种免重定向的状态分词器，学习基于真实关节状态的离散token，实现异构灵巧手的统一表示，误差降低98%以上。

Allocating Human Oversight in AI-Enabled Analytics

AI赋能分析中的人类监督分配

Zikun Ye, Jiameng Lyu, Rui Tao

机构 * Michael G. Foster School of Business, University of Washington（华盛顿大学迈克尔·G·福斯特商学院） ； Department of Management Science, School of Management, Fudan University（复旦大学管理学院管理科学系） ； Guanghua School of Management, Peking University（北京大学光华管理学院） 纠错

AI总结 针对AI预测可靠性异质且未知的问题，提出基于上置信界的在线学习策略，动态分配有限的人类验证预算，使终端效率损失随预算增长趋于零。

AssemLM: A Spatial Reasoning Multimodal Large Language Model for Robotic Assembly

AssemLM: 用于机器人装配的空间推理多模态大语言模型

Zhi Jing, Jinbin Qiao, Ouyang Lu, Jicong Ao, Shuang Qiu, Huazhe Xu, Yu-Gang Jiang, Chenjia Bai

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究所（TeleAI），中国电信） ； Tianjin University（天津大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 提出AssemLM，一种融合装配手册、点云和文本指令的多模态大语言模型，通过专用点云编码器提取几何与旋转特征，实现精确的6D装配位姿推理，并构建含90万样本的AssemBench基准，在真实机器人装配任务中取得最优性能。

Comments Project Page: https://assemlmhome.github.io/

Mirror Descent on Riemannian Manifolds

黎曼流形上的镜像下降

Jiaxin Jiang, Lei Shi, Jiyuan Tan

机构 * School of Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai 200433, China（复旦大学数学学院，上海200433，中国） ； Shanghai Key Laboratory for Contemporary Applied Mathematics, Fudan University, Shanghai 200433, China（上海当代应用数学重点实验室，复旦大学，上海200433，中国） 纠错

AI总结 将镜像下降推广到黎曼流形，通过重参数化提出黎曼镜像下降（RMD）及其随机变体，并建立非渐近收敛保证，在Stiefel流形上退化为曲线梯度下降（CGD）。