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TacForeSight：面向接触丰富操作的力引导触觉世界模型
机构 * TARS Robotics ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出TacForeSight框架，通过力条件触觉世界模型预测触觉潜动态，结合预测性触觉条件策略实现高频操作下的主动接触推理，在动态接触干扰下优于现有方法。
IDEAL: 深度对齐实现离散表示自编码器
机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）
AI总结 提出IDEAL框架，通过联合对齐量化令牌与浅层和深层VFM特征，提升离散表示自编码器的重建质量，在ImageNet上实现0.61 rFID，并创下自回归图像生成新纪录（gFID 1.89）。
Comments Code is available at https://github.com/Row11n/IDEAL
LAFP：通过流匹配在潜在策略学习中保留潜在动作结构
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Morphi
AI总结 提出LAFP方法，利用流匹配学习潜在策略，并引入推理时插值机制缓解随机性导致的错位，在模仿学习任务中成功率提升10-15%，推理开销增加不到1倍。
基于替代数据的隐私保护信用风险预测
机构 * School of Management and Economics, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHK-Shenzhen)（香港中文大学（深圳）管理学院） ； School of Management, Fudan University（复旦大学管理学院） ； Lerner College of Business and Economics, University of Delaware（特拉华大学勒纳商学院）
AI总结 针对信用风险预测中替代数据共享导致的隐私泄露问题，提出PrivacyCredit方法，在保护消费者隐私、模型保密性和无损性能约束下，实现与传统明文数据组合相同的预测性能。
3SPO: 面向LLM智能体的状态分数监督策略优化
机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； Fudan University（复旦大学） ； KAUST（卡塔尔人工智能研究学院） ； Fuzhou University（福州大学）
AI总结 提出3SPO算法，通过动态状态分数监督实现逐步骤策略优化，解决多轮智能体任务中奖励稀疏和信用分配问题，在ALFWorld和WebShop上分别比GRPO提升22.6%和15.6个百分点。
生物电信息论：探究人工智能下生物电信号的理论压缩极限
机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能学院） ； Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing（上海智能信息处理重点实验室） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出生物电压缩的三级层次框架，将压缩极限重构为模型和任务条件量，而非波形的固定属性。
SynManDex: 从合成人类预抓取中合成类人灵巧抓取
机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； ZTE Corporation（中兴通讯股份有限公司）
AI总结 提出SynManDex流水线，利用生成的人类预抓取作为启发，通过机器人原生优化实现力闭合接触，生成类人灵巧抓取，在仿真和真实机器人上取得高成功率和类人性。
从粗到细：管理时空数据中的时间粒度以实现细粒度交通预测
机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与技术学院） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Guangzhou University（广州大学）
AI总结 针对粗粒度采样数据难以支持细粒度预测的问题，提出时空细化预测器（STRP），通过树卷积和逆膨胀卷积实现高效时空建模，在六个数据集上显著优于现有方法。
CANS: 通过合作自教神经外科加速多用户协同边缘推理
机构 * Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海人工智能科学研究院）
AI总结 提出CANS框架，利用FedLinUCB-DW算法让异构设备自适应学习最优DNN分区，通过共享在线推理反馈和离线经验加速多用户边缘协同推理，显著降低延迟。
Comments 24 pages, 14 figures, 5 tables, submitted for possible journal publication
OmniGen-AR: 自回归任意到图像生成
机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Intelligent Visual Computing（上海智能视觉计算协同创新中心） ； Bytedance Seed（字节跳动Seed） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出统一自回归框架OmniGen-AR，通过共享视觉分词器和解耦因果注意力，支持文本、空间信号和视觉上下文等多种条件输入，在多项基准上达到最优或竞争性能。
Comments Accepted by NeurIPS
二维不可压缩Navier-Stokes方程的算子学习：数据稀缺情况下的共形预测方法
机构 * University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 针对数据稀缺下算子学习的不确定性量化，提出基于扰动的共形预测框架，在二维Navier-Stokes基准上比现有方法生成更窄的共形带，同时保持目标覆盖。
迷失在非凸损失景观中：如何微调大型时间序列模型？
机构 * Shanghai Key Laboratory of Data Science（上海市数据科学重点实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能学院） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 针对预训练大型时间序列模型微调时因非凸损失景观导致过拟合的问题，提出平滑全微调（SFF）方法，通过随机初始化辅助模型插值平滑损失景观，提升可训练性，在八个代表性模型上取得一致改进。
Comments This paper has been accepted by The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026). The code is available at the link \url{https://github.com/Meteor-Stars/SFF}
OASIS：从仿真数据收集到真实世界人形机器人移动操作
机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） ； Fudan University（复旦大学） ； East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出OASIS框架，利用3D生成模型从真实图像重建物体资产，在仿真中收集并增强轨迹数据，训练层次化视觉运动策略，实现零样本部署下人形机器人移动操作，成功率优于真实遥操作数据。
Comments Project Page: https://oasis-humanoid.github.io/
两座桥梁，一条路径：从VLM到具有具身轨迹耦合数据的可泛化VLA
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 提出具身轨迹耦合（ETC）数据作为中间桥梁，通过三阶段训练策略（分布桥接、目标桥接、保留适应）将视觉语言模型（VLM）逐步转化为可泛化的视觉语言动作模型（VLA），解决从VLM到VLA的双重鸿沟。
Light-WAM：基于状态融合动作解码的高效世界动作模型
机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Southeast University（东南大学） ； Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学）
AI总结 提出轻量级世界动作模型Light-WAM，通过紧凑视频骨干和降维潜空间未来视频监督降低训练成本，并引入状态融合动作专家实现高效动作预测，在LIBERO和RoboTwin 2.0上取得良好性能。
三思而后行：基于意图引导推理的LLM位置预测
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 提出IntentPOI框架，通过两阶段意图引导推理（先推断用户出行意图，再基于意图选择POI），将位置预测从直接轨迹匹配转化为意图推理，在三个真实数据集上超越11个基线。
EgoAERO：无需物体资产，从单个第一人称视频学习灵巧操作
机构 * School of Astronautics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学航天学院） ； Lumos Robotic ； Suzhou Research Institute, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学苏州研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出EgoAERO框架，无需物体资产，从单个第一人称RGB-D视频中通过无资产物体跟踪与重建、自我运动补偿和自适应接触优化重建接触一致的手-物轨迹，并利用两阶段残差学习转化为机器人策略，实现单次演示的灵巧操作。
DisCo: 具有离散相机运动控制的世界模型
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出DisCo，通过离散动作原语替代连续相机轨迹作为条件，解决可控视频生成中动作表示纠缠问题，提升动作跟随可靠性，并引入DisCoBench基准。
超越古德哈特定律：多智能体系统中合规性评估的动态基准
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Monash University（莫纳什大学）
AI总结 针对多智能体系统在压力下可能违反安全规则的问题，提出MAC-Bench动态对抗基准，通过SERV流水线生成无污染场景，并引入CSR和MG指标评估前沿模型的合规性。
MOSS-Video-Preview: 通过交叉注意力实现实时视频理解
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 提出双通道交叉注意力架构MOSS-Video-Preview，通过非阻塞感知与生成实现实时视频理解，在单H200上实现5倍首词加速和2.7倍解码吞吐提升。
DiffoR：一种统一的连续生成框架用于通用序数回归
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 提出DiffOR框架，将序数回归建模为连续生成任务，利用扩散模型通过迭代去噪恢复连续序数值，并设计双解耦策略（多尺度增量聚合与动态去噪感知）保留序数拓扑，在12个基准上超越现有方法。
Comments Accepted at KDD 2026
Agentopia: 智能体社会中的长期生活模拟与学习
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出Agentopia框架，模拟100个智能体在10年内的社会生活，通过生命奖励训练LLM，提升其社交智能，并在角色扮演基准上取得15.6%的提升。
Comments 79 pages, 19 figures
MMAE：大规模多任务音频编辑基准
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯 Hunyuan 团队） ； Tianjin University（天津大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出首个面向通用指令音频编辑的综合评估基准MMAE，涵盖7种音频模态、6级任务复杂度和8种操作类型，通过2000个样本和基于评分标准的评估框架揭示当前模型在精确执行和结构鲁棒性上的严重不足。
Comments Open-Source at https://github.com/ddlBoJack/MMAE
从正确性到效用：基于增益的LLM推理前缀评估
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 提出前缀增益概念，训练前缀效用模型（PUM）通过成对排序目标评估推理前缀对成功率的提升，在数学推理任务中优于传统正确性评估。
粗到细控制：面向视觉-语言-动作模型的行动令牌规划
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出Coarse-to-Control框架，在动作令牌空间中引入原生规划，通过先预测粗粒度动作令牌序列再生成可执行动作，提升长程任务性能。
AdaGRPO: 一种面向基于流的GRPO的能力感知自适应增强方法
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； 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） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII） ； Adobe Research（Adobe研究）
AI总结 提出AdaGRPO，通过在线课程过滤策略和跨层级优势融合，解决流模型GRPO中提示选择随机和优势估计缺乏全局视角的问题，提升训练稳定性和性能。
Comments Project Website: https://bujiazi.github.io/adagrpo.github.io/
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