Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

Stable Long-Horizon PDE Forecasting via Latent Structured Spectral Propagators

通过潜在结构谱传播器实现稳定的长时域PDE预测

Xiaoxiao Lu, Ye Yuan, Jiahao Shi

机构 * School of AIA, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出一种神经预测框架，通过在传播导向的潜在空间中学习结构化谱传播器（SSP），以解决传统传播器在长时域预测中的误差累积和动态漂移问题，实验表明SSP在减少相对L2误差和提升时间外推稳定性方面表现优异。

Learning to Sparsify Stochastic Linear Bandits

学习稀疏化随机线性老虎机

Zhengmiao Wang, Ming Chi, Zhi-Wei Liu, Lintao Ye, Carla Fabiana Chiasserini

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino（托里尼 Politecnico 电子与电信系） 纠错

AI总结 本文研究在高维空间中学习稀疏化随机线性老虎机的问题，提出自适应探索与利用框架，通过普通最小二乘法学习参数并结合稀疏动作选择子程序，实现不同稀疏动作集下的最优或近似最优策略，实验验证了算法性能。

Comments Include all the omitted details and proofs from the conference paper accepted to IJCAI 2026

Angle-I2P: Angle-Consistent-Aware Hierarchical Attention for Cross-Modality Outlier Rejection

Angle-I2P：基于角度一致性的层次注意力交叉模态异常剔除

Muyao Peng, Shun Zou, Pei An, You Yang, Qiong Liu

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） 纠错

AI总结 本文提出Angle-I2P方法，通过角度一致性的几何约束和层次注意力机制提升跨模态异常剔除性能，实验表明在多个数据集上均取得最佳效果。

Comments Accepted by ICRA 2026

ReaMOT: A Benchmark and Framework for Reasoning-based Multi-Object Tracking

ReaMOT：基于推理的多目标跟踪基准与框架

Sijia Chen, Yanqiu Yu, En Yu, Wenbing Tao

机构 * National Key Laboratory of Science and Technology on Multi-spectral Information Processing, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（国家多谱信息处理科学与技术重点实验室，人工智能与自动化学院，华中科技大学） 纠错

AI总结 ReaMOT通过引入推理能力的多目标跟踪框架，解决传统方法在复杂指令下的泛化问题，提出ReaTrack框架并实现RHOTA指标的显著提升。

Comments Code: https://github.com/chen-si-jia/ReaMOT

PruneTIR: Inference-Time Tool Call Pruning for Effective yet Efficient Tool-Integrated Reasoning

PruneTIR: 在推理时工具调用剪枝以实现有效且高效的工具集成推理

Luan Zhang, Dandan Song, Zhijing Wu, Zhengyu Chen, Chen Zhang, Yuhang Tian, Huipeng Ma, Chenhao Li, Changzhi Zhou, Xudong Li, Shuhao Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology, China（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, China（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； Independent, China（独立） 纠错

AI总结 本文提出PruneTIR框架，通过剪枝轨迹、重采样工具调用和暂停工具使用，提升已有工具能力LLM的推理能力，减少工作上下文长度并提高效率。

NEXUS: Continual Learning of Symbolic Constraints for Safe and Robust Embodied Planning

NEXUS：用于安全和稳健体素规划的符号约束连续学习

Tiehan Cui, Peipei Liu, Yanxu Mao, Congying Liu, Mingzhe Xing, Datao You

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation（人工智能与自动化学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； School of Software（软件学院） ； Henan University（河南大学） ； Institute of Information Engineering（信息工程研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； School of Cyberspace Security（网络空间安全学院） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 NEXUS通过模块化框架实现体素代理的连续学习，将符号 artifacts 用于符号 grounding 和知识演化，将概率风险评估转化为确定性硬约束，提升任务成功率并抵御对抗攻击。

The Wittgensteinian Representation Hypothesis: Is Language the Attractor of Multimodal Convergence?

维特根斯坦表示假说：语言是否是多模态收敛的吸引子？

Zhaoyang Zhang, Run Shao, Dongyue Wu, Jiajie Teng, Chao Tao, Jingdong Chen, Haifeng Li

机构 * Central South University（中南大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 研究探讨了为何不同模态的神经网络收敛于共享表示，发现语言模态对其他模态有显著方向性吸引，提出维特根斯坦表示假说。

Comments 22 pages, 11 figures, 6 tables

BetaEdit: Null-Space Constrained Sequential Model Editing

BetaEdit：基于空空间的顺序模型编辑

Bingqing Liu, Wei Liu, Yuhua Li

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文提出BetaEdit框架，通过控制知识泄漏并整合历史感知更新，提升大规模顺序编辑性能，实验显示其优于现有方法。

DocSeeker: Structured Visual Reasoning with Evidence Grounding for Long Document Understanding

DocSeeker：基于证据 grounding 的结构化视觉推理用于长文档理解

Hao Yan, Yuliang Liu, Xingchen Liu, Yuyi Zhang, Minghui Liao, Jihao Wu, Wei Chen, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Inc.（华为公司） 纠错

AI总结 本文提出DocSeeker，通过结构化分析、定位和推理流程解决长文档理解中的信号噪声比低和监督不足问题，实现对超长文档的鲁棒泛化。

Comments CVPR 2026 Highlight

SynerDiff: Synergetic Continuous Batching for Fast and Parallel Diffusion Model Inference

SynerDiff：协同连续批处理用于快速并行扩散模型推理

Ziqi Zhou, Peng Yang, Yuxin Liang, Mingliu Liu, Jia Lu

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息学院） ； The State Grid Hubei Electric Power Research Institute（国网湖北省电力研究院） ； Jincheng Yunxiang Big Data Technology Operation Co., Ltd.（晋城云祥大数据技术运营有限公司） 纠错

AI总结 SynerDiff通过协同连续批处理技术提升扩散模型推理效率，减少端到端延迟，同时保持图像质量。

Comments accepted by IEEE ICME 2026