Nanjing University（南京大学）

Speaker-Reasoner: Scaling Interaction Turns and Reasoning Patterns for Timestamped Speaker-Attributed ASR

Speaker-Reasoner: 通过扩展交互轮次和推理模式实现时间戳化的说话者归属ASR

Zhennan Lin, Shuai Wang, Zhaokai Sun, Pengyuan Xie, Chuan Xie, Jie Liu, Qiang Zhang, Lei Xie

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； Shanghai Lingguang Zhaxian Technology（上海灵光乍现科技） 纠错

AI总结 本文提出Speaker-Reasoner，一种端到端的语音大语言模型，通过迭代分析音频结构和自主预测时间边界，提升了多说话人对话的转录和理解能力，尤其在处理重叠语音和复杂轮次转换方面表现优异。

UNICA: A Unified Neural Framework for Controllable 3D Avatars

UNICA：一种统一的神经框架用于可控的3D人形 avatars

Jiahe Zhu, Xinyao Wang, Yiyu Zhuang, Yanwen Wang, Jing Tian, Yao Yao, Hao Zhu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology（计算机软件新技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 UNICA通过动作条件扩散模型和点转换器生成可控的3D人形，实现无需骨骼的统一生成框架，支持自由视角渲染和动态衣物处理。

Comments Opensource code: https://github.com/zjh21/UNICA

Aligning Progress and Feasibility: A Neuro-Symbolic Dual Memory Framework for Long-Horizon LLM Agents

对齐进展与可行性：一种神经符号双记忆框架用于长周期LLM智能体

Bin Wen, Ruoxuan Zhang, Yang Chen, Hongxia Xie, Lan-Zhe Guo

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

AI总结 本文提出神经符号双记忆框架，通过分离语义进展指导与逻辑可行性验证，解决长周期任务中进展漂移与可行性违反问题，实验显示在ALFWorld、WebShop和TextCraft上性能优于现有方法。

Borderless Long Speech Synthesis

无边界的长语音合成

Xingchen Song, Di Wu, Dinghao Zhou, Pengyu Cheng, Hongwu Ding, Yunchao He, Jie Wang, Shengfan Shen, Sixiang Lv, Lichun Fan, Hang Su, Yifeng Wang, Shuai Wang, Meng Meng, Jian Luan

机构 * MiLM Plus, Xiaomi Inc., China（小米公司MiLM Plus，中国） ； Nanjing University, China（南京大学，中国） ； WeNet Open Source Community（WeNet开源社区） 纠错

AI总结 本文提出无边界的长语音合成框架，通过统一能力集实现多说话人合成和长文本生成，采用全局-句子-token注释策略和连续分词器提升指令遵循能力，构建分层控制协议栈实现多模态输入到结构化生成命令的转换。

Unified Thinker: A General Reasoning Modular Core for Image Generation

统一思考者：一种通用图像生成的推理模块核心

Sashuai Zhou, Qiang Zhou, Jijin Hu, Hanqing Yang, Yue Cao, Junpeng Ma, Yinchao Ma, Jun Song, Tiezheng Ge, Cheng Yu, Bo Zheng, Zhou Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanjing University（南京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出统一思考者，一种通用图像生成的推理模块核心，旨在通过可执行推理解决生成模型中的推理-执行差距，提升图像生成质量。

ClinicalReTrial: Clinical Trial Redesign with Self-Evolving Agents

临床试验重设计：具有自进化代理的临床试验重设计

Sixue Xing, Kerui Wu, Xuanye Xia, Meng Jiang, Jintai Chen, Tianfan Fu

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出ClinicalReTrial系统，通过自进化代理对临床试验协议进行迭代重设计，提升成功率并降低成本。

Pushing the Limits of Distillation-Based Continual Learning via Classifier-Proximal Lightweight Plugins

通过分类器近邻轻量插件推动基于蒸馏的持续学习的极限

Zhiming Xu, Baile Xu, Jian Zhao, Furao Shen, Suorong Yang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学计算机科学与技术系） ； School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, China（南京大学电子科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出DLC插件方法，通过轻量残差插件提升分类准确率，同时减少对特征提取过程的干扰，实现8%的精度提升和4%的参数增加。

Comments 10 pages, 8 figures, 2 tables