Fudan University（复旦大学）

MicroEvo: Knowledge-Guided LLM Sampling for Efficient Microarchitecture Design Space Exploration

MicroEvo：知识引导的大语言模型采样用于高效微架构设计空间探索

Jia Xiong, Runkai Li, Chenxu Niu, Guangyuan Gao, Changwen Xing, Yifan Zhang, Xinlai Wan, Jieran Cui, Chen Bai, Yusheng Hua, Ying Wang, Ming Ling, Xi Wang, Tao Xie

机构 * Southeast University（东南大学） ； National Center of Technology Innovation for EDA（国家EDA技术创新中心） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 MicroEvo是结合LLM与MCTS的知识引导框架，用于多目标微架构优化，可提升帕累托前沿质量与搜索效率，具备工业级可扩展性。

Comments Accepted by ICCAD 2026

Vorch-IR: Long-Form Unified Multimodal Identity Replacement Video Generation

Vorch-IR：长视频统一多模态身份替换生成模型

Yaole Wang, Xiaoyu Chen, Xin Ma, Yang Ding, Gang Yue, Jingjing Chen, Lin Ma, Yaohui Wang

机构 * Vorch Team（Vorch团队） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 Vorch-IR是基于LTX2的统一多模态视频身份替换框架，支持单人、双人身份及可选背景替换，通过自动数据构建流水线与时间重叠推理策略，实现长视频生成，在身份保留、动作保真等方面表现出色。

Comments Project page: https://vorch-project.github.io/Vorch-IR-project/

DREAM: LLM-based Dynamic Role-playing via Event-Aware Memory Graph

DREAM：基于大语言模型的事件感知记忆图动态角色扮演

Zhihao Xiao, Mengting Li, Xintao Wang, Linfeng Li, Limin Shui, Mengqi Ji, Borui Cai

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学技术学院） 纠错

AI总结 DREAM是一种受ABC认知模型启发的结构化记忆框架，通过EMG提升角色扮演智能体的时间与因果连贯性，在CoSER、LIFECHOICE和TCM上取得最优性能。

Comments Accepted at KDD 2026. Camera-ready version to appear. 16 pages, 5 figures

Hypothesis Testing with Conditional Queries: Learnability and the Value of Interaction

Zonghuan Xu

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

Comments 18 pages

Optimal Training-Time Scaling in Gradual Adaptation

渐进式适应中的最优训练时间缩放

Zonghuan Xu, Krishna Harish

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Lawrence E. Elkins High School（劳伦斯·E·埃尔金斯高中） 纠错

AI总结 该研究针对过参数化线性回归任务，推导得出渐进式适应中最优单任务训练时间缩放为Θ(N⁻¹)，实验验证了路径划分越精细应减少单任务训练的结论。

Comments 24 pages, 5 figures

MobileWAM: Bridging World Action Models to Mobile Manipulation with Chain-of-Foresight

MobileWAM：用前瞻链将世界动作模型（WAM）与移动操作任务对接

Zehua Fan, Junjie He, Wenxuan Song, Xi Wang, Wenqi Lyu, Linge Zhao, Fuhao Li, Zihan You, Yifei Yang, Kaiming Xu, Qi Jiang, Yue Jiang, Haoang Li, Cheng Chi, Feng Gao, Bailin Li, Yan Wang

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； AIR Wuxi Innovation Center, Tsinghua University（清华大学AIR无锡创新中心） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Southeast University（东南大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Li Auto（理想汽车） ； School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） 纠错

AI总结 MobileWAM是一种混合Transformer架构，通过前瞻链（CoF）解决移动操作的异质动态问题，在ManiSkill-HAB上超越SOTA策略，可微调至真实移动操作机器人且泛化性强。

OSReward: Instituting Standardized Evaluation for Cross-Platform Computer-Use Reward Models

OSReward：为跨平台计算机使用奖励模型建立标准化评估

Qiushi Sun, Kanzhi Cheng, Yian Wang, Bowen Yang, Hang Yan, Liheng Chen, Fangzhi Xu, Zichen Ding, Nuo Chen, Jialin Cao, Xingdong Gong, Zehao Li, Kaiming Jin, Xinfeng Yuan, Zhoumianze Liu, Jingyang Gong, Zhangyue Yin, Jiahui Gao, Zhiyong Wu, Tianbao Xie, Jianbing Zhang, Ben Kao, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本研究推出OSReward基准评估VLM评判者的可靠性，构建OS-Shepherd开源奖励模型缩小成本差距，为规模化可靠CUA奖励设计提供参考

Comments Work in progress

Can Deep Research Agents Retrieve and Organize? Evaluating the Synthesis Gap with Expert Taxonomies

深度研究代理能否检索和组织？通过专家分类法评估合成差距

Ming Zhang, Jiabao Zhuang, Wenqing Jing, Kexin Tan, Ziyu Kong, Jingyi Deng, Yujiong Shen, Yuhui Wang, Zhenghao Xiang, Qiyuan Peng, Yuhang Zhao, Ning Luo, Renzhe Zheng, Jiahui Lin, Mingqi Wu, Long Ma, Shihan Dou, Maxm Pan, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯 Hunyuan 团队） 纠错

AI总结 本文提出TaxoBench基准，评估深度研究代理在检索和组织论文方面的能力，发现两者在能力与对齐方面均存在瓶颈。

RedDiffuser: Auditing Multimodal Safety Failures in Vision-Language Models via Reinforced Diffusion

RedDiffuser：通过强化扩散审计多模态安全故障

Ruofan Wang, Xingjun Ma

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 研究多模态系统在有害上下文暴露下的安全审计，提出RedDiffuser框架通过扩散模型生成视觉输入，揭示隐藏的安全漏洞，实验显示VLMs在部分有毒文本与视觉上下文结合时存在广泛安全问题。

SemiSAM-O1: Pushing the Boundary of Annotation-Efficient Medical Image Segmentation with Generalist Knowledge Fusion

SemiSAM-O1: 我们能将标注高效的医学图像分割边界推到多远？

Yichi Zhang, Le Xue, Bichun Xu, Judong Luo, Zhigang Wu, Yu Fu, Zixin Hu, Yuan Cheng, Yuan Qi

机构 * Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University, Shanghai, China.（复旦大学人工智能创新与孵化院，上海，中国） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science, Shanghai, China.（上海人工智能科学研究院，上海，中国） ； Department of Radiotherapy, Tongji Hospital, School of Medicine, Tongji University, Shanghai, China.（同济大学附属同济医院放疗科，上海，中国） ； School of Information Science and Engineering, Lanzhou University, Lanzhou, China.（兰州大学信息科学与工程学院，兰州，中国） ； Department of Information and Intelligence Development, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China.（复旦大学中山医院信息与智能发展科，上海，中国） 纠错

AI总结 SemiSAM-O1通过仅使用一个标注模板图像，在极端一标签设置下实现高效分割，通过特征表示能力提升和迭代训练优化，显著缩小了半监督与全监督的性能差距并降低计算开销。

Reward Shaping to Mitigate Reward Hacking in RLHF

奖励塑造以缓解强化学习从人类反馈中的奖励黑客

Jiayi Fu, Xuandong Zhao, Chengyuan Yao, Heng Wang, Qi Han, Yanghua Xiao

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 PAR通过利用奖励模型中的潜在偏好信号，有效缓解RLHF中的奖励黑客问题，表现出更高的性能和数据效率。

Reinforcing Action Policies by Prophesying

通过预言强化行动策略

Jiahui Zhang, Ze Huang, Chun Gu, Zipei Ma, Li Zhang

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） 纠错

AI总结 ProphRL通过Prophet、FA-GRPO和FlowScale提升VLA后训练的效率与稳定性，实现机器人任务的成功率提升。

Comments https://LogosRoboticsGroup.github.io/ProphRL