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Touch-R1：在多模态大语言模型中强化触觉推理
机构 * Xiamen University（厦门大学） ； Great Bay University（大湾大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Daimon Robotics（达摩机器人）
AI总结 针对触觉推理中物理属性序数性和跨传感器分布偏移的挑战，提出基于触觉接地GRPO目标训练的Touch-R1模型，在TouchReason-Bench上平均性能超过Octopi-13B和GPT-4o。
Comments Our code and data will be made public on the https://laiyingxin2.github.io/Projects
循环语言模型中测试时可扩展潜在推理的稳定循环动力学
机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，南京，中国） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, Nanjing, China（人工智能学院，南京大学，南京，中国） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, Nanjing, China（智能科学与技术学院，南京大学，南京，中国）
AI总结 提出STARS训练框架，通过雅可比谱半径正则化约束潜在状态趋近渐近稳定不动点，解决循环语言模型深度递归时性能崩溃问题，实现可靠的测试时扩展并提升峰值性能。
Comments ICML 2026
LongAV-Compass：面向分钟级音视频生成在T2AV、I2AV和V2AV上的统一评估
机构 * Peking University（北京大学） ； Kling Team（Kling团队） ； Nanjing University（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化所） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对现有评估协议局限于短片段的问题，提出LongAV-Compass基准，通过284个测试用例和统一评估框架，系统评估分钟级音视频生成在文本、图像、视频条件下的质量、一致性和对齐。
Furina: 碎片化不确定性驱动的拒绝不稳定攻击
机构 * School of Intelligence Science and Technology（智能科学与技术学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 通过揭示大语言模型安全行为存在不稳定区域，提出多指标诊断框架并开发Furina攻击方法，利用碎片化场景提示诱导不确定性放大，实现高效越狱。
Comments This work is accepted as a regular paper at ICML 2026
VT-Bench：视觉-表格多模态学习的统一基准
机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（智能科学与技术学院，南京大学，中国） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学，中国）
AI总结 提出首个视觉-表格多模态基准VT-Bench，涵盖9个领域14个数据集，评估23个模型，揭示视觉-表格学习的挑战。
基准泄露陷阱：我们能信任基于LLM的推荐吗？
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Beijing Institute of Control and Electronic Technology（北京控制与电子技术研究所）
AI总结 本文识别并研究了基于大语言模型的推荐系统中基准数据泄露问题，通过模拟多种泄露场景揭示了泄露对性能评估的误导性影响。
思维链如何工作？从解码、投影和激活追踪信息流
机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence and Big Data, Hefei University（合肥大学人工智能与大数据学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Institute of Technology（北京理工大学人工智能学院） ； School of Computing and Information, University of Pittsburgh（匹兹堡大学计算机与信息学院） ； Center for Biostatistics, The Ohio State University Wexner Medical Center（俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心生物统计中心）
AI总结 通过反向追踪解码、投影和激活阶段的信息流，揭示思维链作为解码空间剪枝器的作用，并发现其以任务依赖方式调节神经元激活。
Comments Accept by ACL 2026
MotionPRO：探索压力在人体动作捕捉及其它领域中的作用
机构 * School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China（南京大学电子科学与技术学院，南京，中国） ； Key Laboratory of Optoelectronic Devices and Systems with Extreme Performances of MOE, Nanjing University, Nanjing, China（南京大学极端性能光电器件与系统MOE重点实验室，南京，中国） ； BNRist, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学北京研究院，北京，中国）
AI总结 本文通过构建包含压力、RGB和光学传感器的大规模人体动作捕捉数据集MotionPRO，并设计基于压力信号或融合压力与RGB的位姿和轨迹估计网络，证明了压力信号在提高物理合理性、全局轨迹精度以及驱动虚拟人和人形机器人方面的必要性和有效性。
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