Fudan University（复旦大学）

VibeVoice-ASR-BitNet Technical Report

VibeVoice-ASR-BitNet技术报告

Songchen Xu, Ting Song, Shaohan Huang, Zhiliang Peng, Yan Xia, Yujie Tu, Xin Huang, Xun Wu, Wenhui Wang, Yaoyao Chang, Jianwei Yu, Li Dong, Furu Wei

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 介绍VibeVoice-ASR-BitNet，针对边缘CPU实时推理优化。采用异构量化及渐进式量化感知训练，在ggml框架实现自定义内核和运算符，可比模型大小下速度快1.6 - 2.3倍，准确性略降。

Comments Technical Report

H$^2$SD: Hybrid Hindsight Self-Distillation

H$^2$SD：混合事后自蒸馏

Qiye Cai, Yichuan Ma, Peiji Li, Yongkang Chen, Qipeng Guo, Yicheng Zou, Linyang Li, Xiaocheng Feng, Bing Qin

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 研究针对强化学习中奖励监督问题，提出 H$^2$SD 混合事后自蒸馏框架。成功轨迹用教师概率调更新幅度，失败轨迹基于参考提示调整教师并最小化反向 KL 散度，实验表明该框架优于基线，能稳定优化且效率良好。

Agents Don't Just Agree, They Remember: Benchmarking Persistent Sycophancy in Stateful Personal Agents

智能体不仅会认同，还会记忆：对有状态个人智能体中持续谄媚行为的基准测试

Xutao Mao, Liangjie Zhao, Leyao Wang, Rui Qian, Qiang Huang, Wentao Wang, Bo Han, Xiang Zheng, Cong Wang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Yale University（耶鲁大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

AI总结 研究有状态个人智能体中的持续谄媚行为，引入PASB基准测试，评估真实智能体。通过特定方法隔离写入过程，发现提交边界是关键转折点，提交声明有三种模式，表明智能体谄媚行为是状态写入治理问题，PASB确定相关写入时控制。

StreamProfileBench: A Benchmark for Fine-Grained User Profile Inference in Real-World Streaming Scenarios

StreamProfileBench：真实流式场景中细粒度用户画像推断的基准

Sizhe Wang, Feiyu Duan, Juelin Wang, Liwen Zhang, Zhongyu Wei

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； MOE laboratory for National Development and Intelligent Governance, Fudan University（复旦大学国家发展与智能治理实验室） ； Research Institute of Intelligent Complex Systems, Fudan University（复旦大学智能复杂系统研究院） 纠错

AI总结 提出StreamProfileBench基准，通过持续状态维护任务和免标注评估框架，研究大语言模型在流式用户画像更新中的保守偏差问题。

OS-Sentinel: Towards Safety-Enhanced Mobile GUI Agents via Hybrid Validation in Realistic Workflows

OS-Sentinel: 通过现实工作流中的混合验证实现安全增强的移动GUI代理

Qiushi Sun, Mukai Li, Zhoumianze Liu, Zhihui Xie, Fangzhi Xu, Zhangyue Yin, Kanzhi Cheng, Zehao Li, Zichen Ding, Qi Liu, Zhiyong Wu, Zhuosheng Zhang, Ben Kao, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 OS-Sentinel通过结合形式验证器和VLM上下文判断者，提升移动GUI代理的安全性，实验显示在多个指标上优于现有方法。

Comments ACL 2026 (Oral) & Best Paper at AIWILD @ ICLR 2026