Fudan University（复旦大学）

FM-VLA: Force-based Memory for Vision-Language-Action Models in Contact-Rich Manipulation

FM-VLA：用于接触丰富操作中视觉-语言-动作模型的基于力的记忆

Ruicheng Li, Qixiu Li, Ruichun Ma, Yu Deng, Lin Luo, Zhiying Du, Jianfeng Xiang, Huizhi Liang, Ruicheng Wang, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 研究针对视觉-语言-动作模型在接触丰富操作中的时间上下文推理问题，提出FM-VLA模型，通过基于力的记忆编码及投影，利用累积接触事件历史指导操作，在相关任务上评估，轻量级力记忆表现出色，显著优于基线方法。

PEARL: Auditable Repair for Scientific Reasoning Graph Extraction

PEARL：科学推理图提取的可审计修复

Bohan Su, Pengze Li, Yuchen Lu, Xi Chen

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation, Fudan University（复旦大学人工智能创新与孵化） ； Department of Computer Science, Faculty of Science, University of Bath（巴斯大学理学院计算机科学系） ； 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） 纠错

AI总结 针对科学推理图提取中LLMs输出有问题的情况，提出无需训练的PEARL框架，通过特定模式和反馈修复推理图。在ARCHE基准测试中，该框架提升了严格通过率和平均REA，为相关工作流程提供可靠性层。

Comments Accepted at WAICA 2026 Multi-Modal Agents for Science Workshop

Beyond Objective Expressivity: Geometry Preservation in Multimodal Contrastive Learning

超越目标表现力：多模态对比学习中的几何保留

Tillmann Rheude, Roland Eils, Benjamin Wild

机构 * Berlin Institute of Health, Charité - Universitätsmedizin Berlin（柏林健康研究院，柏林夏里特大学医学中心） ； Department of Mathematics and Computer Science, Freie Universität Berlin（柏林自由大学数学与计算机科学系） ； Intelligent Medicine Institute, Fudan University（复旦大学智能医学研究院） 纠错

AI总结 研究多模态对比学习从成对扩展到高阶对齐的挑战，确定编码器雅可比条件是关键因素，引入几何保留编码器，通过正则化调节雅可比，实验证明改善其条件可提升检索和线性探针性能，表明多模态对比学习还取决于编码器几何和优化属性。

ZifaMem: Structured Memory for Persona, Preference, and Emotional Continuity in AI Companions

ZifaMem：人工智能伴侣中用于人物形象、偏好和情感连续性的结构化记忆

Jingzhe Fang, Guozhi Xu, Yunfan Cui, Xiaochen Yang, Zhangyu Hua

机构 * ZifaCorp（紫发公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 研究针对人工智能伴侣情感连续性问题，提出结构化记忆系统ZifaMem，通过组织对话形成多种记忆模型。实验表明其能提升情商得分、改善人物形象基础等，多种记忆系统均有改善，且ZifaMem与Mem0在主要偏好端点统计等效，相关工具已开源。

TimeLens2: Generalist Video Temporal Grounding with Multimodal LLMs

TimeLens2：使用多模态大语言模型进行通用视频时间定位

Yuhan Zhu, Changlian Ma, Xiangyu Zeng, Xinhao Li, Zhiqiu Zhang, Songze Li, Jun Zhang, Tianxiang Jiang, Yuandong Yang, Ziang Yan, Zikang Wang, Xinyu Chen, Haoran Chen, Shaowei Zhang, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 研究通用视频时间定位问题，TimeLens2将时间证据视为区间集，通过多种策略构建多跨度监督，其时间瓦瑟斯坦奖励等方法提供反馈，在多个基准测试中表现出色，不同变体均有性能提升。

Comments Technical Report

FUSAR-R1: A Large-Scale Reasoning Model for Intelligent Interpretation of SAR Images

FUSAR-R1：一种用于合成孔径雷达图像智能解释的大规模推理模型

Yi Yang, Xiaokun Zhang, Yuxuan Li, Ruyi Zhang, Xinpeng Zhou, Haipeng Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE)（电磁波信息科学教育部重点实验室） 纠错

AI总结 针对SAR图像智能解释问题，提出FUSAR-R1模型。通过模拟专家解释构建思维链推理数据指导指令学习，赋予基本推理能力，再用强化学习策略优化输出。该模型在多种SAR解释任务中表现优于现有模型。

CRISP: Pre-LLM Yet Text-Driven Visual Token Pruning for Efficient LVLM Inference

CRISP：用于高效LVLM推理的预LLM文本驱动视觉令牌剪枝

Xu Li, Yi Zheng, Mengyang Zhao, Yuxuan Liang, Zhe Liu, Rui Zhu, Xiaolei Chen, Wei Zhou, Baoquan Zhao, Juncen Guo

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） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（卡迪夫大学计算机科学与信息学院） ； School of Artificial Intelligence, Sun Yat-sen University（中山大学人工智能学院） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） 纠错

AI总结 针对大型视觉语言模型推理开销大的问题，提出CRISP框架，通过文本驱动在预LLM阶段剪枝视觉令牌，分两阶段工作，实验表明其在激进剪枝率下能保持高性能，降低推理成本和延迟，是高效LVLM推理的实用方案。

Comments Accepted by the 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2026) as Oral

Seeing What Is Actually There: PriVE-Bench and PriVE-Tools for Counterfactual Evaluation of Agentic Visual Evidence in VLMs

看清实际存在的东西：用于在视觉语言模型中对代理视觉证据进行反事实评估的PriVE-Bench和PriVE-Tools

Jingyu Sun, Jiachen Tu, Yuyang Xue, Yaoxin Jiang, Guoyi Xu, Zhengtao Yao, Rui Qian, Yizheng Sun, Hongpeng Zhou, Jingyuan Sun, Yan Lin

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Newcastle（纽卡斯尔大学） 纠错

AI总结 本文针对视觉语言模型常依先验而非图像回答问题的现象，引入PriVE-Bench和PriVE-Tools。通过配对图像及工具衍生证据评估模型，对比不同输入，发现视觉证据工具在特定情况有帮助，但不能解决所有模型依先验回答的问题。

PlanFlip: Attacking Multi-Agent LLM Systems via Planning-Phase Prompt Injection

PlanFlip：通过规划阶段提示注入攻击多智能体大语言模型系统

Yuhang Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 研究针对多智能体大语言模型系统规划阶段的攻击，提出PlanFlip框架包含四种攻击，通过对九个模型的3479次测试发现能力放大漏洞、同类管道盲点及推理增强模型的抗性等结果，并提出检测方法，强调异构模型多样性对系统安全的重要性。