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Fudan University(复旦大学)

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2605.28831 2026-06-09 cs.CL cs.AI 版本更新

S3Mem: Structured Spatiotemporal Scene-Event Memory for Long-Horizon Interactive Question Answering

S3Mem:用于长时域交互式问答的结构化时空场景-事件记忆

Encheng Su, Jianyu Wu, Jinouwen Zhang, Qiucheng Yu, Chen Tang, Pengze Li, Lintao Wang, Aoran Wang, Xinzhu Ma, Shixiang Tang, Yizhou Wang, Houqiang Li

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) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) City University of Hong Kong(香港城市大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Fudan University(复旦大学) The University of Sydney(悉尼大学) Beihang University(北航)

AI总结 提出S3MEM框架,通过结构化场景-事件记忆和锚点敏感检索,在长时域交互式问答中实现比通用记忆接口更优的准确率-效率平衡。

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2604.27476 2026-06-09 cs.CV 版本更新

EdgeFM: Efficient Edge Inference for Vision-Language Models

EdgeFM: 为视觉-语言模型高效边缘推理设计的框架

Mengling Deng, Yuanpeng Chen, Sheng Yang, Wei Tao, Wenhai Zhang, Hui Song, Linyuanhao Qin, Kai Zhao, Xiaojun Ye, Shanhui Mo, Jingli Fan, Shuang Zhang, Bei Liu, Tiankun Zhao, Xiangjing An

机构 * Go Further. AI School of Data Science Fudan University(复旦大学数据科学学院) RUYi Dynamics Co. Ltd(RUYi Dynamics有限公司) Independent Researcher(独立研究者)

AI总结 EdgeFM通过轻量级代理驱动框架,优化边缘部署的视觉-语言模型推理,提升跨平台性能和可移植性,实现比传统工具链更快的推理速度。

Comments Technique Report version

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2602.16224 2026-06-09 cs.LG 版本更新

Amortized Predictability-aware Training Framework for Time Series Forecasting and Classification

面向时间序列预测与分类的摊销可预测性感知训练框架

Xu Zhang, Peng Wang, Yichen Li, Wei Wang

机构 * Shanghai Key Laboratory of Data Science, 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上海数据科学关键实验室) Department of Electrical and Computer Engineering University of British Columbia (UBC)(英属哥伦比亚大学电气与计算机工程系)

AI总结 提出APTF框架,通过分层可预测性感知损失和摊销模型识别并惩罚低可预测性样本,提升时间序列预测与分类性能。

Comments This work is accepted by the proceedings of the ACM Web Conference 2026 (WWW 2026). The code is available at the link https://github.com/Meteor-Stars/APTF

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2507.08920 2026-06-09 q-bio.BM cs.AI 版本更新

AMix-1: A Pathway to Test-Time Scalable Protein Foundation Model

AMix-1: 迈向测试时可扩展的蛋白质基础模型

Changze Lv, Jiang Zhou, Siyu Long, Lihao Wang, Jiangtao Feng, Dongyu Xue, Yu Pei, Hao Wang, Zherui Zhang, Yuchen Cai, Zhiqiang Gao, Ziyuan Ma, Jiakai Hu, Chaochen Gao, Jingjing Gong, Yuxuan Song, Shuyi Zhang, Xiaoqing Zheng, Deyi Xiong, Lei Bai, Wanli Ouyang, Ya-Qin Zhang, Wei-Ying Ma, Bowen Zhou, Hao Zhou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Generative Symbolic Intelligence Lab (GenSI), Tsinghua University(生成符号智能实验室(GenSI),清华大学) Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University(人工智能产业研究院(AIR),清华大学) Tsinghua University(清华大学) Fudan University(复旦大学) Tianjin University(天津大学) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) City University of Hong Kong(香港城市大学)

AI总结 提出基于贝叶斯流网络的蛋白质基础模型AMix-1,通过预训练缩放律、涌现能力分析、上下文学习机制和测试时缩放算法,实现1.7B参数模型,并设计出活性提高50倍的AmeR变体。

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2507.22876 2026-06-09 cs.AI cs.LO 版本更新

Discovering heuristics in a complex SAT solver with large language models

利用大型语言模型发现复杂SAT求解器中的启发式策略

Yiwen Sun, Furong Ye, Zhihan Chen, Ke Wei, Shaowei Cai

机构 * School of Data Science, Fudan University, Shanghai, China(复旦大学数据科学学院,上海,中国) Key Laboratory of System Software, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China(中国科学院软件研究所系统软件重点实验室,北京,中国) SeedMath Technology Limited, Beijing, China(SeedMath技术有限公司,北京,中国)

AI总结 提出AutoModSAT框架,结合模块化求解器设计、无监督提示优化和进化算法,利用LLM自动优化SAT求解器,在多个数据集上性能提升40%。

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2606.05949 2026-06-08 cs.CV 版本更新

Faithful, Enriched, and Precise: Benchmarking Natural-Science Illustration Generation by T2I models

忠实、丰富且精确:T2I模型在自然科学插图生成中的基准测试

Yifan Chang, Jiaxin Ai, Jianwen Sun, Yuandong Pu, Siqi Luo, Liangliang Zhao, Yuchen Ren, Minghao Liu, Yunfei Yu, Yu Qiao, Kaipeng Zhang, Yihao Liu

机构 * Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Wuhan University(武汉大学) Nankai University(南开大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Fudan University(复旦大学) ZODA Alaya Studio(Alaya工作室)

AI总结 提出FEPBench基准,通过细粒度原子集标注和三维评估(指令忠实性、推理丰富性、语义精确性)系统评估T2I模型在自然科学插图生成中的表现,发现即使最先进的闭源模型仍存在文本渲染瓶颈、推理丰富性有限以及生成丰富性与精确性难以平衡的问题。

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2606.05761 2026-06-08 cs.AI cs.CL 版本更新

SubtleMemory: A Benchmark for Fine-Grained Relational Memory Discrimination in Long-Horizon AI Agents

SubtleMemory: 面向长时程AI智能体的细粒度关系记忆辨别基准

Wenxuan Wang, Haoyu Sun, Fukuan Hou, Mingyang Song, Weinan Zhang, Yu Cheng, Yang Yang

机构 * Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Tongji University(同济大学) Xiamen University(厦门大学) Fudan University(复旦大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

AI总结 提出SubtleMemory基准,通过构建关系控制的潜在语义伪影并嵌入用户-智能体交互历史,评估长时程AI智能体在后续查询中恢复分布式关系结构的能力。

Comments 48 pages

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2606.04874 2026-06-08 cs.CL 版本更新

Agent Planning Benchmark: A Diagnostic Framework for Planning Capabilities in LLM Agents

Agent规划基准:LLM Agent规划能力的诊断框架

Haoyu Sun, Wenxuan Wang, Mingyang Song, Jujie He, Weinan Zhang, Yang Liu, Yang Yang, Yu Cheng

机构 * Tongji University(同济大学) Shanghai AI 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) Skywork AI University of California, Santa Cruz(加州大学圣克鲁兹分校) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

AI总结 提出Agent规划基准(APB),通过4209个多模态案例和五个设置,诊断LLM Agent在长程规划、工具噪声鲁棒性、校准拒绝和推理时改进方面的系统弱点。

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2606.03382 2026-06-08 cs.LG cs.AI 版本更新

Local Guidance, Global Impact: Gaussian-Reshaped Trust Region Unlocks Behavior Transitions

局部引导,全局影响:高斯重塑信任区域解锁行为转变

Bingxu Liu, Jiashun Liu, Johan Obando-Ceron, Hao Wang, Runze Liu, Pablo Samuel Castro, Aaron Courville, Ling Pan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Mila - Québec AI Institute(魁北克AI研究院) Université de Montréal(蒙特利尔大学) Fudan University(复旦大学) City University of Hong Kong(香港城市大学)

AI总结 针对PPO在非平稳环境中优化失效的问题,提出高斯信任区域策略优化(GTR),通过高斯核重塑信任区域实现非单调约束,在保持局部稳定性的同时允许必要的大幅策略更新,并在多种任务中取得强性能。

Comments 21 pages

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2605.25638 2026-06-08 cs.CL cs.LG 版本更新

Reinforcement Learning from Denoising Feedback

基于去噪反馈的强化学习

Qi He, Huan Chen, Ya Guo, Huijia Zhu, Yi R. Fung, Baojian Zhou

机构 * Fudan University(复旦大学) Ant Group(蚂蚁集团) Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学)

AI总结 提出RLDF方法,利用去噪反馈进行策略损失估计,通过优化中间噪声状态到裁剪干净状态并结合加权时间步采样,在扩散语言模型上提升性能和泛化性。

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2511.02399 2026-06-08 cs.SE cs.AI 版本更新

Towards Iterative End-to-End Software Development: A Feature-Driven Multi-Agent Framework

迈向迭代式端到端软件开发:一种特征驱动的多智能体框架

Junwei Liu, Chen Xu, Chong Wang, Tong Bai, Weitong Chen, Kaseng Wong, Yiling Lou, Xin Peng

机构 * Fudan University(复旦大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 提出EvoDev框架,通过特征分解、依赖建模和上下文传播,实现迭代式端到端软件开发,在Android任务上比Claude Code提升57.3%。

Comments Accepted by ISSTA 2026

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2604.04226 2026-06-08 cs.MA cs.AI 版本更新

SW-$A^2$-Bench: Benchmarking Autonomous Software Agent Generation for Agentic Web

SW-$A^2$-Bench: 面向智能体网络的自主软件智能体生成基准测试

Linyao Chen, Bo Huang, Qinlao Zhao, Shuai Shao, Zhi Han, Zicai Cui, Ziheng Zhang, Guangtao Zeng, Wenzheng Tang, Yikun Wang, Yuanjian Zhou, Zimian Peng, Yong Yu, Weiwen Liu, Hiroki Kobayashi, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) The University of Tokyo(东京大学) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Nankai University(南开大学) Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学) Queen’s University(女王大学) Fudan University(复旦大学) Zhejiang University(浙江大学)

AI总结 提出首个软件智能体生成基准SW-$A^2$-Bench,通过编码智能体自动将代码仓库转化为自主软件智能体,评估生成智能体的忠实性与互操作性,以扩展智能体网络规模。

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2604.02029 2026-06-08 cs.AI 版本更新

The Latent Space: Foundation, Evolution, Mechanism, Ability, and Outlook

潜空间:基础、演化、机制、能力与展望

Xinlei Yu, Zhangquan Chen, Yongbo He, Tianyu Fu, Guanting Dong, Cheng Yang, Chengming Xu, Yue Ma, Xiaobin Hu, Zhe Cao, Jie Xu, Guibin Zhang, Jiale Tao, Jiayi Zhang, Siyuan Ma, Kaituo Feng, Haojie Huang, Youxing Li, Ronghao Chen, Huacan Wang, Chenglin Wu, Zikun Su, Xiaogang Xu, Kelu Yao, Kun Wang, Chen Gao, Yue Liao, Ruqi Huang, Tao Jin, Zhucun Xue, Cheng Tan, Jiangning Zhang, Wenqi Ren, Yanwei Fu, Yong Liu, Yu Wang, Xiangyu Yue, Yu-Gang Jiang, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore(国立新加坡大学) Fudan University(复旦大学) Tsinghua University(清华大学) Zhejiang University(浙江大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Renmin University of China(中国人民大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) DeepWisdom(深智科技) Nanjing University(南京大学) Shanghai Jiatong University(上海交通大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Tencent Hunyuan(腾讯文深) QuantaAlpha(量子阿尔法) Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) Zhejiang Lab(浙江实验室) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) Sun Yat-sen University(中山大学)

AI总结 本文综述潜空间在语言模型中的基础、演化、机制与能力,指出其克服显式空间计算的结构性限制,并展望未来研究方向。

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