Nanjing University（南京大学）

OpenMobile: Building Open Mobile Agents with Task and Trajectory Synthesis

OpenMobile: 通过任务和轨迹合成构建开放移动代理

Kanzhi Cheng, Zehao Li, Zheng Ma, Nuo Chen, Jialin Cao, Qiushi Sun, Zichen Ding, Fangzhi Xu, Hang Yan, Jiajun Chen, Anh Tuan Luu, Jianbing Zhang, Lewei Lu, Dahua Lin

机构 * Nanjing University（南京大学） ； SenseTime（秒速） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 本文提出OpenMobile框架，通过可扩展的任务合成管道和策略切换策略生成高质量任务指令和轨迹，实现移动代理在AndroidWorld等基准测试中取得显著成绩。

Comments Work in progress

ArrowGEV: Grounding Events in Video via Learning the Arrow of Time

ArrowGEV：通过学习时间之箭来视频中接地事件

Fangxu Yu, Ziyao Lu, Liqiang Niu, Fandong Meng, Jie Zhou

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院，中国） ； Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc, China（腾讯人工智能研究院，中国） 纠错

AI总结 本文提出ArrowGEV框架，通过学习时间方向性提升视频中事件接地与时间理解能力，通过区分时间敏感和时间不敏感事件增强模型鲁棒性与泛化能力。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Time-RA: Towards Time Series Reasoning for Anomaly Diagnosis with LLM Feedback

Time-RA：面向时间序列推理的异常诊断方法：基于LLM反馈

Yiyuan Yang, Zichuan Liu, Lei Song, Kai Ying, Zhiguang Wang, Tom Bamford, Svitlana Vyetrenko, Jiang Bian, Qingsong Wen

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Nanjing University（南京大学） ； MSRA（微软研究院） ； SJTU（上海交通大学） ； Abel AI ； Outsampler ； University of Strasbourg（斯特拉斯堡大学） ； Squirrel Ai Learning（Squirrel AI学习） 纠错

AI总结 本文提出Time-RA，通过引入RATs40K多模态数据集，改进时间序列异常检测的生成式推理方法，提升诊断准确性和解释性，实现可解释的多模态时间序列分析。

Comments ACL 2026 Findings. 27 pages, 11 figures, 15 tables. Code and dataset are publicly available

TrigReason: Trigger-Based Collaboration between Small and Large Reasoning Models

TrigReason：基于触发的大小推理模型协作

Yi Zhao, Yajuan Peng, Cam-Tu Nguyen, Zuchao Li, Xiaoliang Wang, Xiaoming Fu, Hai Zhao

机构 * AGI Institute, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（AGI研究院，计算机科学学院，上海交通大学，上海，中国） ； Key Laboratory of Shanghai Education Commission for Intelligent Interaction and Cognitive Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海市教育委员会智能交互与认知工程重点实验室，上海交通大学，上海，中国） ； Shanghai Key Laboratory for Intelligent Information Processing, Fudan University（上海市智能信息处理重点实验室，复旦大学） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（人工智能学院，武汉大学） ； Institute of Computer Science, University of Göttingen, Göttingen, Germany（计算机科学研究所，哥廷根大学，哥廷根，德国） 纠错

AI总结 本文提出TrigReason框架，通过触发机制将大部分推理任务交给小型模型，仅在必要时调用大模型，提升推理效率与准确性。

Comments ACL 2026 Findings

DR$^{3}$-Eval: Towards Realistic and Reproducible Deep Research Evaluation

DR$^{3}$-Eval: 向真实和可重复的深度研究评估迈进

Qianqian Xie, Qingheng Xiong, He Zhu, Tiantian Xia, Xueming Han, Fanyu Meng, Jiakai Wang, Zhiqi Bai, Chengkang Jiang, Zhaohui Wang, Yubin Guo, Yuqing Wen, Jiayang Mao, Zijie Zhang, Shihao Li, Yanghai Wang, Yuxiang Ren, Junlan Feng, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； M-A-P ； Jiutian Research（九天研究） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出DR$^{3}$-Eval基准，用于评估多模态多文件报告生成的深度研究代理，通过真实用户材料和静态研究沙盒语料结合，引入多维评估框架，验证其与人类判断的一致性。

Revisiting Token Compression for Accelerating ViT-based Sparse Multi-View 3D Object Detectors

重新审视令牌压缩以加速基于ViT的稀疏多视角3D目标检测器

Mingqian Ji, Shanshan Zhang, Jian Yang

机构 * PCA Lab, School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（计算机科学与工程学院，南京理工大学PCA实验室） ； PCA Lab, School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（智能科学与技术学院，南京大学PCA实验室） 纠错

AI总结 本文提出SEPatch3D框架，通过动态调整拼接块大小和改进特征增强方法，提升基于ViT的稀疏多视角3D目标检测器的推理速度和效率，实验显示其比基线模型快57%且比当前最优方法更高效。

Comments Accepted by CVPR 2026

Giving Faces Their Feelings Back: Explicit Emotion Control for Feedforward Single-Image 3D Head Avatars

赋予面孔情感：面向单图像3D头像的显式情绪控制

Yicheng Gong, Jiawei Zhang, Liqiang Liu, Yanwen Wang, Lei Chu, Jiahao Li, Hao Pan, Hao Zhu, Yan Lu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出一种显式情绪控制框架，通过双路径调节机制在不修改核心设计的情况下，将情绪作为独立控制信号注入单图像3D头像重建中，实现情绪与身份的解耦和可控情绪转移。

AI4S-SDS: A Neuro-Symbolic Solvent Design System via Sparse MCTS and Differentiable Physics Alignment

AI4S-SDS: 一种基于稀疏MCTS和可微物理对齐的神经符号溶剂设计系统

Jiangyu Chen

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Computer Science, Nanjing University（南京大学计算机科学学院） ； Suzhou Laboratory（苏州实验室） 纠错

AI总结 本文提出AI4S-SDS系统，通过稀疏MCTS和可微物理对齐，解决化学配方设计中的高维组合空间问题，提升探索多样性并实现物理约束下的有效性。