Fudan University（复旦大学）

JailbreakSkill: Scaling Automated Red-Teaming with Reusable and Ever-Evolving Skills

JailbreakSkill：通过可复用且不断演进的技能扩展自动化红队测试

Xiaoyu Wen, Jiajia Li, Zhida He, Peng Yu, Chenxu Wang, Han Qi, Ziyuan Zhou, Cheng Jin, Ying Wen, Xingcheng Xu, Shuyue Hu, Tianhang Zheng, Chaochao Lu, Qiaosheng Zhang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本研究提出以技能为核心的JailbreakSkill框架，将攻击策略打包为可复用技能，通过攻击与学习的闭环演进技能，大幅提升攻击成功率，且技能可泛化至未见过的提示词与目标模型。

Step-Level On-Policy Distillation: Interpolating Between On-Policy Distillation and Supervised Fine-Tuning

步骤级在线策略蒸馏：在线策略蒸馏与监督微调的插值方法

Changhui Sun, Lanbo Liu, Hang Lei, Tong Ling, Jiahang Xie, Zhiyong Zheng, Yujia Wang, Hao Liu, Feng Xiao, Lu Liu, Yanlong Du, Zifeng Cheng, Ziwei Jiang, Qing Gu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学现代软件技术国家重点实验室） ； XingYun Lab, HUJING Digital Media & Entertainment Group（星云实验室，沪景数字媒体娱乐集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） 纠错

AI总结 该研究针对令牌级在线策略蒸馏的局限，提出步骤级在线策略蒸馏SOPD，结合监督微调与在线策略蒸馏的优势，在推理和智能体任务上显著优于传统方法，为蒸馏研究提供新视角。

Skill2Query: Exploiting Skill Structure to Generate Pseudo-Queries for Agent Skill Retrieval

Skill2Query：利用技能结构生成智能体技能检索的伪查询

Lihui Ding, Zihan Guo, Bingwei Lu, Chenyu Zhou, Yuanjian Zhou, Weinan Zhang, Jianghao Lin, Dongdong Ge

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 Skill2Query是利用技能知识图谱生成伪查询的框架，可提升多类检索性能，生成的训练数据表现最优，还能提高智能体任务成功率。

From Generalist to Specialist: A Context-Fusion Framework for Endoscopic Polyp Reporting with a Frozen VLM

从通用到专用：基于冻结视觉语言模型（VLM）的内窥镜息肉报告上下文融合框架

Ruijie Yang, Yan Zhu, Peiyao Fu, Siyuan Li, Te Luo, Zhihua Wang, Quanlin Li, Pinghong Zhou, Xian Yang, Shuo Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Institute for Advanced Study, Zhejiang University（浙江大学上海高等研究院） ； Shanghai Key Laboratory of MICCAI（上海市MICCAI重点实验室） ； Digital Medical Research Center, School of Basic Medical Sciences, Fudan University（复旦大学基础医学院数字医学研究中心） ； Endoscopy Center and Endoscopy Research Institute, Zhongshan Hospital, Fudan University（复旦大学附属中山医院内镜中心及内镜研究所） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Endoscopy（上海市内镜协同创新中心） ； Alliance Manchester Business School, The University of Manchester（曼彻斯特大学联盟曼彻斯特商学院） 纠错

AI总结 本研究针对内窥镜息肉报告需求，提出一种不修改预训练权重的上下文融合框架，通过隐式指令与显式转换上下文对冻结通用VLM专用化，在2056张标注图像实验中实现最优性能且参数量仅为冻结VLM的0.006%。

StructRL: Structured Action-Space Exploration for Flow-Based VLAs

StructRL：面向基于流的视觉-语言-动作模型的结构化动作空间探索

Jiarui Yang, Bin Zhu, Jingjing Chen, Na Zou, Yanwei Fu, Jianggang Zhu, Yu-Gang Jiang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

AI总结 StructRL通过将策略随机性重定位至动作空间的三个耦合设计，解决基于流的VLA模型的结构化噪声稀释问题，在模拟与真实任务上提升了探索效率及OOD性能。

EgoTac: In-the-wild Tactile Prediction from Egocentric Vision

EgoTac：从第一视角视觉实现野外环境下的触觉预测

Wenkang Zhang, Chengbo Yuan, Zicheng Zhang, Zhengxue Cheng, Yang Gao

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出EgoTac模型，利用超570万组图像-触觉对训练，可从第一视角视觉预测触觉，在域内及域外测试中性能优于现有方法，能为机器人学习提供触觉先验。

MegaParts: Scaling Part-Aware 3D Object Generation to 300 Parts via Token-Efficient Autoregressive Modeling

MegaParts：通过令牌高效自回归建模将部件感知三维物体生成扩展至300个部件

Manwen Liao, Xinyu Lian, Jian Mao, Kaixu Chen, Li Luo, Jinghao Yan, Wanshui Gan, Qiao Yu, Weitian Zhang, Chunhua Shen, Guang Chen, Bo Dai, Xudong Xu, Zhaoyang Lyu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） ； 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） 纠错

AI总结 MegaParts提出结合结构化序列建模与令牌高效矢量量化形状令牌化器的自回归框架，将部件感知3D生成扩展至300个部件，性能优于基线模型，为大规模部件感知3D生成提供新方案。

Comments 12 pages, 6 pages appendix, 13 figures, technical report

AeroGround: A Comprehensive Benchmark for Aerial-Ground Collaborative Reasoning

AeroGround：用于空-地协同推理的综合基准

Shenghong Yi, Lin Zhang, Muzian Li, Jiakang Yuan, Haoyu Zhang, Peng Ye, Jiayuan Fan, Huafeng Qin, Tao Chen

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院） ； 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） ； Chongqing Technology and Business University（重庆工商大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出AeroGround基准，针对现有VLMs在空-地协同场景推理能力的研究空白，构建含29000组多模态观测与2250个问答实例的数据集，实验发现模型与人类表现差距显著，为相关系统开发提供基础。