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DREAM：基于大语言模型的事件感知记忆图动态角色扮演
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）
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
机构 * Fudan University（复旦大学）
Comments 18 pages
ContextWeave：一个真实世界工作流基准测试
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ByteDance（字节跳动）
AI总结 该研究推出ContextWeave工作流基准测试，通过实验发现可操作的经验记忆能提升智能体工作流性能，为优化记忆系统提供了依据。
技能使用：智能体框架中的大语言模型（LLM）真的能使用技能吗？
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元）
AI总结 本研究推出Skill-Use基准，评估智能体在渐进式披露下的技能使用，发现8个LLM在两个框架下的SU分数仅0.613，技能使用是依赖框架的能力。
用于视觉-语言-动作模型长程规划的显式语言记忆
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型长程规划的挑战，提出带显式语言记忆模块的分层架构，经仿真与实机实验验证，可提升复杂长程任务的成功率、鲁棒性与决策可解释性。
Comments 11 pages, 4 figures
Talk2Sensors：基于传感器自适应物理线索匹配的自动驾驶3D视觉 grounding
机构 * Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能学域） ； MMLab, CUHK（香港中文大学MMLab） ； School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学交通科学与工程学院） ； School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学先进技术学院） ； School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） ； School of Intelligent Manufacturing and Smart Transportation, Suzhou City University（苏州城市学院智能制造与智能交通学院） ； Qingdao University of Science and Technology（青岛科技大学） ； Institute for Math & AI, Wuhan University（武汉大学数学与人工智能研究院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院）
AI总结 针对现有室外3D视觉 grounding 未充分利用多传感器互补物理属性的问题，提出首个多传感器数据集Talk2Sensors及TSFormer框架，在相关基准上实现了最优性能。
Comments 14 pages, 12 figures
开始分类：用于大语言模型强化学习的分类式评判器
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent YoutuLab（腾讯优图实验室） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海科学人工智能研究院）
AI总结 该研究提出HL-Gauss PPO，将PPO的标量评判器改为分类式预测器，在多任务及Qwen2.5、Qwen3主干上均优于PPO、DAPO基线，可改进评判器信号与优势估计。
Comments Accepted at COLM 2026. 26 pages, 9 figures. Code: https://github.com/ZhijianZhou/HL-guass-ppo
IACM-RL：动态意图波动下复杂工具调用的意图感知上下文管理与强化学习
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Honor Device Co Ltd.（荣耀设备有限公司） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对动态意图波动下长程工具调用的意图偏差与无限API循环问题，提出IACM-RL框架，结合DynamicIntent流水线与BeliefState上下文管理器，在多基准上实现性能提升。
一个QK通道，多个源：防范低精度注意力崩溃
机构 * Beijing Tongming Lake Information Technology Application Innovation Center (TLAIC)（北京通明湖信息技术应用创新中心（TLAIC）） ； Fudan University Institute of Systems for Advanced Computing（复旦大学先进计算系统研究所） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Institute of Systems for Open Computing（上海开放计算系统研究所）
AI总结 本研究针对bfloat16变换器的低精度注意力崩溃问题，通过定位故障源与通道的分离关系，提出QK-Guard方法，可有效抑制注意力失控，支持在共享QK位点进行干预。
Comments 22 pages, 4 figures. Code and research artifacts: https://github.com/xieTwim/one-qk-channel-artifact
SphereVideo：用于持续AI生成视频检测的原型锚定超球面边界
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对AI生成视频检测中持续学习框架不足的问题，提出SphereVideo框架，以超球面原型锚定与多尺度时序建模提升泛化性，在已见和未见数据上均优于现有方法
OpenART：通过开放式环境演化扩展智能体红队演练规模
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； XSafeAI
AI总结 本研究针对现有智能体安全基准无法捕捉累积风险的问题，推出开放式智能体红队演练平台OpenART，并提出EMHA攻击方法，在75种智能体模型配置上实现85.0%的汇总攻击成功率，为复杂环境下的智能体安全研究提供可扩展基础。
WCM：用于视觉-语言-动作强化学习的世界评论者模型
机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 该研究针对视觉-语言-动作强化学习中评论者与机器人部分可观测性不匹配的问题，提出WCM模型，联合预测未来潜态与值估计，在149个仿真任务和7个真实任务上均实现最优性能与泛化性。
OnlineCache：用于高效扩散推理的带误差校正的动态缓存策略学习
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 Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院）
AI总结 本研究针对扩散模型推理延迟高的问题，提出动态缓存框架OnlineCache，结合策略梯度与可学习校正器，实现样本与时间步的自适应资源分配，在FLUX.1-dev等模型上实现加速且优于现有基线。
Comments Dynamic timestep-level cache method for diffusion acceleration via policy gradient
基于28万份常规报告的肠镜报告驱动的视觉-语言基础模型
机构 * 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） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Endoscopy（上海内镜诊疗协同创新中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Institute for Advanced Study of Zhejiang University（浙江大学上海高等研究院） ； Alliance Manchester Business School, The University of Manchester（曼彻斯特大学联盟曼彻斯特商学院） ； Data Science Institute, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数据科学研究所） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
AI总结 该研究开发了肠镜视觉-语言基础模型EndoCLIP，利用28万份常规肠镜记录恢复的图像-文本对训练，在多项任务中优于通用模型，良恶性分类性能接近专家，可实现临床目标的语言指定。
QuantWAMs：为世界动作模型校准至合适粒度
机构 * 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） ； School of Data Science and Engineering, East China Normal University（华东师范大学数据科学与工程学院）
AI总结 本文提出QuantWAMs框架，通过三种校准策略优化后训练量化，在WAMs上实现内存大幅降低与速度提升，同时保持与FP16接近的性能，验证了部署可行性。
Comments 13 pages, 6 figures
基准测试如何错误评估计算机使用智能体
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Lenovo AI Technology Center（联想人工智能技术中心） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Marquette University（马凯特大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 该研究指出计算机使用智能体的基准测试分数存在可靠性问题，审计150条轨迹发现15.3%的“失败”判定错误，进而推导了CUA评估各阶段的设计规则。
面向视觉-语言-动作模型的来自解析概念的显式运动学引导
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型忽略3D物体结构信息的缺陷，构建概念专家模块生成解析概念，通过双阶段机制提供显式引导，提升了模型的操作成功率与学习效率。
Eddeep：用于扩散MRI中快速涡流畸变校正的深度学习框架
机构 * Hawkes Institute（霍克斯研究所） ； University College London（伦敦大学学院） ； Institut Pasteur（巴斯德研究所） ； Université Paris Cité（巴黎西岱大学） ； AINOSTICS ltd.（AINOSTICS有限公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Université Libre de Bruxelles (ULB)（布鲁塞尔自由大学） ； University of Liège (ULiège)（列日大学）
AI总结 本研究针对dMRI中涡流畸变校正方法计算成本高的问题，提出深度学习框架Eddeep，其通过两阶段网络实现与FSL Eddy相当的校正质量，同时大幅缩短推理时间，为大规模研究和临床部署提供支持。
Comments Associated GitHub repo: https://github.com/CIG-UCL/eddeep
迈向可靠的染色转移：基于多模态专家指导评估的迭代数据-模型协同优化框架
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院） ； Hangzhou Hyperspectral Imaging Technology Co., Ltd.（杭州高光谱成像技术有限公司） ； Fudan University Shanghai Cancer Center（复旦大学附属肿瘤医院）
AI总结 研究针对染色转移建模难题，提出DMCoStain框架，通过迭代优化数据与模型能力提升准确性和可解释性。基于IPE视觉语言模型构建MEGFS策略并创建ImmunoInstruction数据集，实验证明该框架达最优精度，其范式有实用价值，MEGFS可作评估工具。
Comments 10 pages, accepted by ACMMM2026 Main Track
表格型马尔可夫决策过程中具有转移过渡动态的混合强化学习统一算法框架
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能研究院）
AI总结 研究表格型MDP中混合强化学习，提出含MIN-UCB-VI和MAX-LCB-VI的统一算法框架，利用细粒度偏差信息有效利用离线数据，给出理论保证并通过实验验证，解决离线数据因转移动态而无效的问题。
Comments 59 pages, 3 figures, and 2 tables
INS-ActBench：一个用于评估大语言模型专业精算能力的综合基准
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 介绍INS-ActBench这一综合基准评估大语言模型专业精算能力，含12050个问答对及三个子集，通过实验揭示前沿大语言模型在不同方面的能力表现，为精算大语言模型开发提供可重复基础。
Comments 18 pages, including appendices; 11 figures and 12 tables
在注意力流形中分离语义注意力与结构偏差
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学）
AI总结 研究多模态大语言模型中注意力机制对无信息视觉 tokens 关注过多的问题，提出无需训练的 SPAR 方法，通过净化噪声和重分配注意力，有效恢复真实视觉基础且计算开销小。
RRTrack：用于动态场景的鲁棒且可恢复的物体6D姿态跟踪
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院） ； College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院）
AI总结 研究针对动态场景中物体6D姿态跟踪难题，提出RRTrack。它采用2D-6D闭环跟踪策略，集成记忆视频对象分割与6D姿态细化，还有双库模板匹配模块。在合成基准和真实世界实验中验证，相比FoundationPose有显著提升，兼具高效与鲁棒性。
Comments 6D Pose Tracking, 10 pages, real-world experiments, training-free
通过协作元知识增强进行痴呆病因诊断
机构 * School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） ； Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学协同媒体网络创新中心） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院）
AI总结 针对痴呆病因诊断中因数据异质性导致的挑战，提出协作元知识增强（COME）框架，将多中心采集语义等作为异质性感知嵌入注入Transformer架构，并设计优化方案。该方法在多队列中性能达最优，有良好泛化能力，还能与生物标志物及临床严重程度一致。
面向儿童的AIGC视频风险审查：一个基准和知识支持的迭代推理框架
机构 * Shandong University（山东大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学）
AI总结 研究面向儿童的AIGC视频审查问题，构建CAVSR基准和分层风险分类法，提出结合多智能体协作与知识经验的QVRS-E框架，实验证明该方法能增强儿童相关风险审查，产生更可靠报告。
LowAux-RDNet：用于单图像反射去除的具有场景平衡真实世界训练的低通残差监督
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 研究单图像反射去除，基于RDNet构建管道，引入LowAux辅助目标，结合场景平衡真实对，构建统一基准，所提系统在多数据集上取得优异指标，性能在不同反射分布上更平衡，Postcard中语义反射仍具挑战。
Comments 10 pages, 5 figures. Code: https://github.com/flyingc2004/lowaux-rdnet
语言模型会收敛到自身吗？递归自精炼作为文本松弛
机构 * Pfizer（辉瑞公司） ； University of California San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） ； Institute for Medical Philosophy and Future Artificial Intelligence（医学哲学与未来人工智能研究所） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Humanities and Social Science Data, Fudan University（复旦大学人文社会科学数据研究所）
AI总结 研究大语言模型递归自精炼工作流程的长期动态。通过生成精炼轨迹并分析多种指标，发现轨迹迅速饱和，编辑多在前几次迭代，确定性解码表现更好，平均编辑幅度呈指数松弛，收敛摘要有多种优势，支持动态系统观点并推动停止标准。
CARA：用于可解释碰撞预测的概念感知风险注意力
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Renmin University of China（中国人民大学）
AI总结 研究自动驾驶碰撞预测问题，提出CARA框架，从事故叙述中获取风险概念并与视频帧对齐成轨迹，将语义风险因素作为动态证据，结合可解释性与预测过程，实验证明其能提高预测准确性和预警及时性。
Comments Accepted to ACM Multimedia 2026(Oral)
fMRI2Face：用于动态人脸重建的全高清功能磁共振成像视频数据集和几何引导神经解码框架
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xmov（未提及通用中文名，可音译为艾莫夫）
AI总结 该研究提出fMRI-Face数据集及fMRI2Face框架，用于从大脑活动重建动态人脸。框架从大脑活动中获取两种互补神经控制，经整合实现高保真面部视频重建，实验显示其性能优于基线，为动态面部感知研究提供了新平台和基准。
从孤立任务到结构化能力：大语言模型的多层分类法
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 该研究提出大语言模型多层分类法，含14个能力领域和91个子技能，以人类认知科学为指导。通过筛选和映射相关论文，分析研究关注情况，揭示领域及子技能分布，此分类法有助于大语言模型研究组织、评估等多方面工作。
Comments 34 pages, 5 figures, 20 tables
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