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SHE：面向大语言模型智能体的轨迹驱动安全管控机制演化
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 本研究提出SHE框架，将LLM智能体的安全管控机制分解为四个构件并引入归因引导演化循环，在Agent-SafetyBench上使攻击成功率降低3.1倍，还具备泛化与跨模型迁移能力。
Comments Project: https://github.com/RainbowQTT/SHE
SLIM-0.5B：学习机器人操作的动作基础预测隐变量
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Renmin University of China（中国人民大学）
AI总结 SLIM-0.5B是0.5B参数的紧凑机器人操作策略，通过自监督掩码轨迹预测学习动作基础预测隐变量，性能优于或匹配大型基线，参数量少、推理延迟低、内存占用小。
Comments 18 pages, 11 figures. Project page: https://kzz1031.github.io/slim-project-page/
重新思考联邦LoRA中的因子共享：一种秩感知自适应方法
机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
AI总结 该研究针对联邦LoRA的因子共享问题，提出FedAS-LoRA方法，通过RSS指标在训练前选择共享侧，提升了大语言模型联邦微调的性能。
Comments 20 pages
MemeMind：用于离线上下文优化的参考引导轨迹构建
机构 * Bilibili（哔哩哔哩） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 MemeMind针对离线上下文优化中失败rollout缺失成功示例的问题，通过参考引导构建工具轨迹，在梗解读任务上提升了Qwen3-VL模型的性能。
Comments 24 pages, 16 figures, 8 tables
CuteTTS：基于连续隐变量自回归建模的高效高保真语音合成
机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 CuteTTS是结合语义对齐因果VAE隐变量等的连续自回归TTS系统，经引导步蒸馏后，在保持相当质量的同时降低了延迟，实现了高保真与低延迟的平衡。
Comments 20 pages, 6 figures, 10 tables. Technical report
VLZip：用于交错长上下文建模的统一视觉与文本压缩方法
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 VLZip 是统一视觉与文本压缩的框架，通过提炼软前缀缩短注意力序列，在长上下文多模态推理上性能领先，支持超大规模 token 处理，为长上下文多模态 AI 建立新高效标准。
可操控概念表征何时为真？大型语言模型中神经科学相似性跨系列审计的测量混淆
机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University（复旦大学生物医学工程学院）
AI总结 本研究对17个不同规模的LLMs审计4种神经科学启发范式，发现AI神经科学研究受测量混淆限制，发布了相关方案、刺激与代码。
TokenPrint：用于语言模型溯源的校准标记空间指纹
机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University（复旦大学生物医学工程学院）
AI总结 本研究提出无需训练的语言模型溯源指纹TokenPrint，基于250个固定知识探针的隐藏状态投影，可有效检索谱系、区分模型相关性，且对量化稳定，在32个开放权重模型上验证了其性能。
Evidence-RL：面向证据密集型视觉推理
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯）
AI总结 针对视觉-语言模型依赖语言先验等问题，提出反事实证据解缠方法，结合GRPO框架在9个基准和4种骨干模型上优于现有基于RL的后训练方法。
Comments 22 pages, 10 figures
REIN：通过反思与弃权对齐缩小推理与可靠性之间的差距
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 REIN是一个对齐框架，通过训练大型推理模型生成结构化推理序列，引入奖励机制鼓励模型在无正确推理链时弃权，在单次前向传播中减少幻觉、提升选择性准确率并保持高覆盖率。
Comments 26 pages and 22 figures
跨批次边界的信息路由：Lipschitz 多臂老虎机中的内存-批次权衡
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 本文研究随机 Lipschitz 多臂老虎机中内存与批次的权衡，提出含新惩罚项的极小极大遗憾刻画，揭示状态宽度与更新深度不可互换，匹配策略可实现相关性能。
Argus：面向长程推理的通用智能体运行时
机构 * Microsoft（微软公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Donghua University（东华大学）
AI总结 Argus是面向长程推理的通用智能体运行时，通过多角色协作与自进化，在多个基准测试中表现优于同类方法，还完成了实际应用任务并产出结构化轨迹。
Pave-GRPO：通过原则性平均速度分解超越瞬时引导
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 提出Pave-GRPO方法，通过原则性平均速度分解将粗粒度过渡分解为细粒度子轨迹，在不增加生成成本的情况下将奖励反馈传播到更多中间步骤，实现更全面的偏好对齐。
Comments 18 pages,9 figures
GraphReview: 基于LLM的图消息传递的科学论文评估
机构 * School of Economics and Management, East China Normal University（东华师范大学经济管理学院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院）
AI总结 提出GraphReview框架，通过图消息传递整合论文内在质量、同期关联和历时关联，利用LLM生成节点先验和边比较证据，结合个性化PageRank进行质量排序、决策预测和审稿生成，在决策和排序指标上平均提升29.7%。
深度线性神经网络正则化损失的误差界分析
机构 * Po Chen School of Data Science, Fudan University, Shanghai（Po Chen 数据科学学院，复旦大学，上海） ； Rujun Jiang School of Data Science, Fudan University, Shanghai（Rujun Jiang 数据科学学院，复旦大学，上海）
AI总结 本研究分析深度线性网络正则化损失的局部几何，建立其误差界并证实梯度下降可线性收敛至临界点，为相关优化方法提供理论支撑。
Comments 44 pages, 2 figures, 2 tables; This paper is accepted for publication in Mathematics of Operations Research
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