Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

DyCon: Dynamic Reasoning Control via Evolving Difficulty Modeling

DyCon: 通过演化难度建模的动态推理控制

Tengyao Tu, Yulin Li, Hui-Ling Zhen, Libo Qin, Zhoujun Wei, Jinghua Piao, Zhuotao Tian, Yong Li, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出DyCon框架，利用步骤级嵌入动态建模推理过程中的难度演化，无需训练即可控制推理深度，减少冗余步骤，提升效率且不损失准确性。

Comments Accepted at ICML 2026

Decentralized End-to-End Multi-AAV Pursuit Using Predictive Spatio-Temporal Observation via Deep Reinforcement Learning

基于深度强化学习的去中心化端到端多无人艇追捕

Yude Li, Zhexuan Zhou, Huizhe Li, Yanke Sun, Yenan Wu, Yichen Lai, Yiming Wang, Youmin Gong, Jie Mei

机构 * School of Intelligence Science and Engineering（智能科学与工程学院） ； Guangdong Key Laboratory of Intelligent Morphing Mechanisms and Adaptive Robotics（广东省智能变形机制与自适应机器人重点实验室） ； Shenzhen Key Lab for Advanced Motion Control and Modern Automation Equipments（深圳先进运动控制与现代自动化设备重点实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本文提出一种去中心化端到端多智能体强化学习框架，通过预测时空观测实现自主空中群体在复杂环境中的追捕，提升捕获效率和协同成功率。

Optimizing Few-Step Generation with Adaptive Matching Distillation

自适应匹配蒸馏优化少步生成

Lichen Bai, Zikai Zhou, Shitong Shao, Wenliang Zhong, Shuo Yang, Shuo Chen, Bojun Chen, Zeke Xie

机构 * xLeaF Lab, The Hong Kong University of Science（xLeaF实验室，香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学，深圳） ； School of Intelligence Science（智能科学学院） 纠错

AI总结 提出自适应匹配蒸馏（AMD），通过奖励代理检测并逃离禁止区域，结合结构信号分解和排斥景观锐化，提升少步生成模型的样本保真度和训练鲁棒性。

Comments 25 pages, 15 figures, 11 tables

PUMA: Layer-Pruned Language Model for Efficient Unified Multimodal Retrieval with Modality-Adaptive Learning

PUMA: 基于层剪枝的语言模型，用于具有模态自适应学习的高效统一多模态检索

Yibo Lyu, Rui Shao, Gongwei Chen, Yijie Zhu, Weili Guan, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 提出PUMA，通过层剪枝自蒸馏减少MLLM参数，并设计模态自适应对比学习损失（MAC-Loss）提升检索效率，在降低资源消耗的同时保持性能。