Fudan University（复旦大学）

Map as a Prompt: Learning Multi-Modal Spatial-Signal Foundation Models for Cross-scenario Wireless Localization

地图作为提示：学习用于跨场景无线定位的多模态空间信号基础模型

Yong Chu, Xun Zhou, Zenglin Xu, Hui Wang, Yue Yu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； 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） 纠错

AI总结 针对无线定位在不同环境中面临的挑战及现有方法的局限，提出多模态基础模型SigMap，通过循环自适应掩码策略和“地图即提示”框架学习无线表示并实现跨场景适应，实验证明其性能领先且零样本泛化能力强。

Comments 17pages, 9 figures, poster in International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

DyneTrion: A Spatio-temporally Coherent Generative Emulator for Protein Dynamics Across Timescales

DyneTrion：用于跨时间尺度蛋白质动力学的时空相干生成模拟器

Kaihui Cheng, Zhiqiang Cai, Peng Tu, Yisong Yao, Limei Han, Libo Wu, Siyu Zhu, Tzuhsiung Yang, Yuan Qi

机构 * 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） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Institute for Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院） ； MOE Laboratory for National Development and Intelligent Governance, Fudan University（复旦大学教育部国家发展与智能治理实验室） 纠错

AI总结 研究针对蛋白质跨时间尺度动力学模拟成本高的问题，提出DyneTrion模拟器，采用三注意力架构，在多基准测试中表现良好，能重现相关特性，还引入数据集评估其长时间尺度泛化能力，为蛋白质建模提供可扩展路径。

ToolVerse: Unlocking Massive Environments and Long-Horizon Tasks for Agentic Reinforcement Learning

ToolVerse：为智能强化学习解锁大规模环境和长时任务

Shuaiyu Zhou, Fengpeng Yue, Zengjie Hu, Yuanzhe Shen, Chenyang Zhang, feng hong, Cao Liu, Ke Zeng

机构 * LongCat Interaction Team, Meituan（美团长猫互动团队） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 研究针对LLM智能体在复杂环境中工具集成问题，提出ToolVerse框架。通过构建大规模训练环境、设计任务策略及提出新算法，经实验验证该框架能增强LLM长时工具使用能力，提升性能与推理能力。

Scalable LLM Agent Tool Access in the Cloud

云中可扩展的大语言模型智能体工具访问

Mingxin Li, Enge Song, Yueshang Zuo, Xiaodong Liu, Rong Wen, Qiang Fu, Gianni Antichi, Jian He, Jing Tie, Zhou Shao, Xiaobo Xue, Xiong Xiao, Luyao Zhong, Shaokai Zhang, Jiangu Zhao, Jianyuan Lu, Shize Zhang, Xiaoqing Sun, Changgang Zheng, Zihao Fan, Haonan Li, Tian Pan, Xiaomin Wu, Yang Song, Xing Li, Biao Lyu, Meng Li, Haipeng Dai, Guihai Chen, Shunmin Zhu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Fudan University（复旦大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型智能体在云环境下工具访问问题，提出云规模网关系统，通过打破直接连接模型等整合多种功能，实现高召回率、扩展工具访问数量、提高准确性并减少时间和令牌使用量，还分享了部署经验。

Ptolemy's Equant Equates to a Universal Dynamical Clock via Machine Learning

通过机器学习，托勒密等距点等同于通用动态时钟

Jingdong Zhang, Luan Yang, Murilo S. Baptista, Zefeng Zhang, Qunxi Zhu, Wei Lin, Celso Grebogi

机构 * School of Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai 200433, China（复旦大学数学科学学院） ； Research Institute of Intelligent Complex Systems, Fudan University, Shanghai 200433, China（复旦大学智能复杂系统研究所） ； Department of Mathematics, Imperial College London, London, SW7 2AZ, United Kingdom（伦敦帝国学院数学系） ； Institute for Complex Systems and Mathematical Biology, University of Aberdeen, Aberdeen AB24 3UE, United Kingdom（阿伯丁大学复杂系统与数学生物学研究所） ； Department of Psychiatry, University of Cambridge, Cambridge CB2 1TN, United Kingdom（剑桥大学精神病学系） 纠错

AI总结 研究非线性高维振荡中相位和相位动力学识别问题，基于托勒密等距点建立通用动态时钟原理，用机器学习框架证明其存在并构建相关动力学，通过四个发现展示价值，为振荡系统研究提供新途径。

Comments 56 pages, 12 figures, 3 tables

BrainPilot: Automating Brain Discovery with Agentic Research

BrainPilot：通过智能研究实现大脑发现自动化

Haoxuan Li, Tianci Gao, Jianhe Li, Yang Fan, Runze Shi, Weiran Wang, Tianxiang Zhao, Zezhao Wu, Xiaoyang Jiang, Qihui Zhang, Jia Li, Xiao Xiao, Kai Du, Xiaoxuan Jia, Chao Xie, Lu Mi

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Shanghai Qizhi Institute（上海期智研究院） ； Business School, Renmin University of China（中国人民大学商学院） ； School of Physics, Beihang University（北京航空航天大学物理学院） ； School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Behavioral and Cognitive Neuroscience Center, Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学脑科学与智能技术研究院行为与认知神经科学中心） ； College of Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院工程学院） ； School of Life Sciences & IDG/McGovern Institute for Brain Research, Tsinghua University（清华大学生命科学学院&清华-IDG/麦戈文脑科学研究院） ； School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University（西南交通大学计算机与人工智能学院） ； Weixian College, Tsinghua University（清华大学未央学院） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理学与认知科学系） 纠错

AI总结 研究针对脑科学研究整合证据难、人工智能代理有缺陷的问题，提出完全开源的多智能体系统BrainPilot，它有可追溯日志和验证结果，含知识库与技能库，经实验评估，其开源模型以低成本达先进框架性能。

Factorized Neural Operators Decompose Dynamic and Persistent Responses

因子化神经算子分解动态与持久响应

Hao Tang, Yuechen Duan, Jiongyu Zhu, Zimeng Feng, Hao Li, Chao Li

机构 * School of Medicine, University of Dundee（邓迪大学医学院） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； School of Mathematical Sciences, Fudan University（复旦大学数学科学学院） ； Institute of Science and Technology for Brain-inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学类脑智能科学与技术研究院） ； School of Science and Engineering, University of Dundee（邓迪大学科学与工程学院） ； Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（剑桥大学应用数学与理论物理系） 纠错

AI总结 提出因子化神经算子（FaNO），通过分解谱表示为等变动态响应和不变持久响应，提升多尺度物理系统的预测精度、参数效率和跨尺度泛化能力。

GA-VINO: A Geometry-Aware Variational Physics-informed Neural Operator for Mindlin-Reissner Plates

MR-GVNO：一种面向不规则域上Mindlin-Reissner板的几何感知变分物理信息神经算子

Siqi Wang, Daobo Sun, Yizheng Wang, Yilong Zhang, Yabin Jin, Xiaoying Zhuang, Timon Rabczuk

机构 * Institute of Computational Mechanics × AI & College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（计算力学与人工智能学院及智能机器人与先进制造学院，复旦大学） ； School of Aerospace Engineering, Xiamen University（航空航天工程学院，厦门大学） ； Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University（工程力学系，清华大学） ； Institute of Photonics, Department of Mathematics and Physics, Leibniz University（光子研究所，数学与物理系，莱比锡大学） ； Institute of Structural Mechanics, Bauhaus-Universität Weimar（结构力学研究所，魏玛 Bauhaus-Universität） 纠错

AI总结 提出MR-GVNO，一种几何感知变分神经算子，通过边界点云表示不规则几何，利用交叉注意力机制融合多物理场输入，基于离散总势能的变分物理信息损失无监督训练，实现对Mindlin-Reissner板问题的快速准确预测。