Fudan University（复旦大学）

StreamMemBench: Streaming Evaluation of Agent Memory for Future-Oriented Assistance

StreamMemBench: 面向未来辅助的智能体记忆流式评估

Guanming Liu, Yuqi Ren, Hansu Gu, Peng Zhang, Weihang Wang, Jiahao Liu, Ning Gu, Tun Lu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Amazon Stream（亚马逊流） 纠错

AI总结 提出StreamMemBench基准，通过两步任务序列测试智能体记忆从流式观察到后续任务中证据回忆、反馈整合与重用能力，实验发现现有系统在证据使用和反馈转化上存在不足。

MUSE: Agentic 3D Scene Authoring via Memory-Grounded Incremental Requirement Satisfaction

MUSE: 基于记忆的增量需求满足的智能体3D场景创作

Ruijie Xu, Xinnan Zhu, Jiayu Ying, Daoguo Dong, Yuzhou Ji, Xin Tan

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出MUSE多智能体框架，通过增量需求满足实现可控3D场景构建与编辑，在AuthorBench上显著提升目标达成率和场景保持率。

ReactSim-Bench: Benchmarking Reactive Behavior World Model Simulation in Autonomous Driving

ReactSim-Bench：自动驾驶中反应性行为世界模型模拟的基准测试

Zhiyuan Zhang, Yanlun Peng, Jianing Zhang, Xianda Guo, Zehan Huang, Haoran Liu, Qifeng Li, Shaofeng Zhang, Xiaosong Jia, Junchi Yan

机构 * School of Computer Science & School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院、人工智能学院） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI), Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出ReactSim-Bench，通过解耦自车与周围智能体控制，使用偏离日志的自车行为作为输入，评估行为世界模型模拟的反应性能力，并基于碰撞、地图和运动学指标系统评测多种模型。

Towards Physically Realizable Adversarial Attenuation Patch against SAR Object Detection

面向SAR目标检测的物理可实现对抗衰减补丁

Yiming Zhang, Weibo Qin, Feng Wang

机构 * Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE) School of Information Science and Technology, Fudan University（电磁波信息科学重点实验室（MoE）复旦大学信息科学与技术学院） 纠错

AI总结 提出对抗衰减补丁（AAP）方法，通过能量约束优化和衰减部署框架平衡攻击有效性与隐蔽性，并基于信号级电子干扰机制实现物理可行性。

Comments 5 pages, 4 figures. Source code is available at https://github.com/boremycin/SAAP. Accepted and published in IEEE CAIT 2026. DOI: 10.1109/CAIT70489.2026.11553874

Journal ref Proc. 2026 China Aerospace Information Technology Conference (CAIT), Tongxiang, China, May 2026

Schrödinger's Navigator: Imagining an Ensemble of Futures for Zero-Shot Object Navigation

薛定谔的导航者：为零样本目标导航设想未来轨迹集合

Yu He, Da Huang, Zhenyang Liu, Zixiao Gu, Qiang Sun, Guangnan Ye, Yanwei Fu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai University of International Business and Economics（上海对外经贸大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 提出一种信念感知框架，在推理时通过轨迹条件化的3D世界模型设想多个未来场景，结合自适应遮挡物感知采样和未来感知价值图，提升零样本目标导航在遮挡严重环境中的隐蔽目标发现和风险感知路径选择。

The Curse and Blessing of Mean Bias in FP4-Quantized LLM Training

FP4量化LLM训练中均值偏差的诅咒与祝福

Hengjie Cao, Zhendong Huang, Mengyi Chen, Yifeng Yang, Fang Dong, Anrui Chen, Ruijun Huang, Xin Zhang, Mingzhi Dong, Yujiang Wang, Jinlong Hou, Qin Lv, Robert P. Dick, Yuan Cheng, Tun Lu, Fan Yang, Yixuan Chen, Li Shang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Bath（巴斯大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Oxford Suzhou Centre for Advanced Research（牛津苏浙研究中心） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波德格分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 发现FP4训练失败源于激活异常值由秩一均值偏差主导，提出Averis均值残差分离量化法，在Qwen3模型上实现鲁棒W4A4G4训练，损失差距低于NVIDIA的Hadamard方法。

Optimizing Agentic Reasoning with Retrieval via Synthetic Semantic Information Gain Reward

通过合成语义信息增益奖励优化基于检索的智能推理

Senkang Hu, Yong Dai, Yuzhi Zhao, Yihang Tao, Yu Guo, Zhengru Fang, Sam Tak Wu Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City.（香港JC STEM实验室） ； City University of Hong Kong.（香港城市大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； Fudan University.（复旦大学） ； Huazhong University of Science and Technology.（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出InfoReasoner框架，利用合成语义信息增益奖励优化检索过程，通过GRPO训练策略，在七个问答基准上平均准确率提升5.4%。

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