Nanjing University（南京大学）

LOLLA: Deep Reinforcement Learning for Closed-Loop Link Adaptation Towards a GPU-Accelerated AI-RAN

LOLLA: 面向GPU加速AI-RAN的闭环链路自适应深度强化学习

Rui Wang, Linchao Zhang, Qiang Liu, Kun Yang

机构 * School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） ； Yangtze Delta Region Institute (Quzhou), University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学阳澄湖地区研究院（衢州）） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学软件新技术国家重点实验室） ； School of Intelligent Software and Engineering, Nanjing University (Suzhou Campus)（南京大学智能软件与工程学院（苏州校区）） 纠错

AI总结 提出LOLLA框架，用深度强化学习替代传统OLLA，基于丰富PHY/MAC遥测生成连续SINR偏移，在GPU加速5G NR栈上实现亚500微秒闭环控制，吞吐量提升15%-92%。

Comments 14 pages, 7 figures

From Fragments to Paths: Task-Level Context Recovery for Large Industrial Codebases

从片段到路径：大型工业代码库的任务级上下文恢复

Jiawei He, Weisong Sun, Mengyu Shi, Jie Jia, Tong Bian, Xikai Yang, Dong Sun

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 提出DeepDiscovery方法，通过两阶段定位-推理框架在预算约束下恢复任务级上下文，显著提升大型工业代码库的文件检索和下游软件工程任务性能。

Comments 12 pages, 3figures

CLI-Universe: Towards Verifiable Task Synthesis Engine for Terminal Agents

CLI-Universe：面向终端代理的可验证任务合成引擎

Zhanbo Hua, Yifan Yao, Weihao Xie, Yongchi Zhao, Minghao Liu, Ruizhi Qiu, Zhewei Huang, Zun Wang, Yiyan Ji, Yunhai Ye, Letian Zhu, Xinping Lei, Han Li, Zhiyuan Ma, Zili Wang, Zhaoxiang Zhang, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； StepFun（阶跃星辰） ； ZODA ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出CLI-Universe引擎，通过多维能力分类采样和证据引导研究生成终端代理任务，经多阶段可执行验证流水线筛选，构建高质量数据集CLI-Universe-6K，微调Qwen3-32B在Terminal-Bench 2.0上达到33.4%的SOTA。

Comments 20 pages, 5 figures, 3 tables. Preprint

Finding the Evidence: Discovering Decision-Supporting Tokens for On-Policy Reasoning Distillation

寻找证据：发现决策支持令牌以进行在线策略推理蒸馏

Jinwei Xiao, Zhuowen Han, Yueqing Sun, Zhengxi Lu, Yuxin Liu, Zhiyuan Yao, Wentao Chen, Qi Gu, Xunliang Cai

机构 * Meituan Longcat Team（美团Longcat团队） ； Nanjing University（南京大学） ； TJUNLP Lab, College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部TJUNLP实验室） 纠错

AI总结 提出DEAR方法，通过学生熵识别决策点，利用隐状态余弦相似性和师生差异发现证据令牌，在数学和代码基准上提升推理蒸馏效果。

Detecting and Understanding Vulnerabilities in Fully Homomorphic Encryption Frameworks

检测和理解全同态加密框架中的漏洞

Yiteng Peng, Dongwei Xiao, Zhibo Liu, Zhenlan JI, Shuai Wang

机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Nara Institute of Science（奈良科学研究院） 纠错

AI总结 提出首个针对FHE框架的自动化测试工具HERTA，利用蜕变测试发现深层实现漏洞，在三个主流框架中发现21个未知漏洞。

Comments 16 pages, 6 figures

Provably Efficient Policy-Reward Co-Pretraining for Adversarial Imitation Learning

对抗模仿学习的可证明高效策略-奖励联合预训练

Tian Xu, Zexuan Chen, Zhilong Zhang, Yi-Chen Li, Chenyang Wang, Lei Yuan, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） 纠错

AI总结 针对对抗模仿学习（AIL）需大量在线交互的问题，提出基于奖励塑形分析的理论框架，设计策略-奖励联合预训练方法CoPT-AIL，首次从理论上证明预训练能提升AIL的模仿性能。

Comments Paper accepted by ICML 2026

ISCSLP 2026 CoT-TTS Challenge: Chain-of-Thought Reasoning for Context-Aware Text-to-Speech

ISCSLP 2026 CoT-TTS挑战赛：面向上下文感知文本转语音的思维链推理

Wei Xue, Junlan Feng, Shilei Zhang, Yue Wang, Ruosong Yang, Bei Liu, Liumeng Xue, Sitong Cheng, Jiahao Pan, Weizhen Bian, Boyi Kang, Bin Long

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； China Mobile（中国移动） ； Jiutian Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd., China Mobile（九天人工智能技术（北京）有限公司，中国移动） ； China Mobile (Hong Kong) Innovation Research Institute（中国移动（香港）创新研究院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 针对现有可控TTS系统难以自动推断复杂对话场景中说话方式的问题，提出CoT-TTS挑战赛，要求系统从上下文推断说话方式并生成语音，包含文本和音频两个赛道，采用思维链推理和语音波形输出。

Comments 11 pages, ISCSLP 2026 challenge proposal

Selective Ensemble Based on Preference-Directed Multi-Objective Bandits

基于偏好导向的多目标赌博机的选择性集成

Lanjihong Ma, Zhen-Yu Zhang, Masashi Sugiyama, Zhi-Hua Zhou

机构 * Department of Computer Science, Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学计算机科学与技术学院） ； Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN（日本理化学研究所先进智能研究中心） ； Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo（东京大学新领域创成科学研究科） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（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（南京大学人工智能学院） 纠错

AI总结 针对有限评估预算下部分偏好指定的选择性集成问题，形式化为偏好导向多目标赌博机，提出PrefUCB算法，实现对数遗憾界，在预训练模型集成和资产分配中验证有效性。

Expressivity Saturation: Reduced Affine Region Usage Under Increasing Task Complexity

表达性饱和：任务复杂度增加下仿射区域使用减少

Xuan Qi, Yi Wei, Fanqi Yu, Manuel Lecha

机构 * Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； University of Genoa（热那亚大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文研究了分段仿射神经网络中理论区域容量与训练后实际区域使用之间的差距，发现随着任务复杂度增加，训练后网络使用的仿射区域显著减少，称为表达性饱和，并分析了其对决策边界的影响。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Rubric-as-Experts: Case-Specific MQM Rubrics for Translation Quality Evaluation

Rubric-as-Experts: 面向翻译质量评估的案例特定MQM评分标准

Weilu Xu, Yunzhi Shen, Xinye Wang, Ranfei Dang, Shujian Huang

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

AI总结 提出案例特定动态评分标准框架，根据翻译实例自适应选择MQM子类型空间和评估粒度，在WMT跨度级QE基准上提升MCC并减少误报。

Comments 18 pages including appendix, 6 figures

REKEY: Metadata-Grounded Visual-Key Regeneration for Contamination-Resilient VQA Evaluation

REKEY: 基于元数据的视觉键再生方法用于抗污染的VQA评估

Tengjie Lin, Yutao Sun, Jingwei Ni, Shuhan Ge, Hao-Xuan Ma, Yanting Miao, Wangyue Lu, Mingshuai Chen, Tiancheng Zhao, Jianwei Yin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Binjiang Institute of Zhejiang University（浙江大学滨江研究院） 纠错

AI总结 提出ReKey协议，通过随机再生图像中的视觉键来防止VQA基准测试泄露，实验显示原始项目得分比再生变体高9.5-18.8个百分点。

Open Problem: Is AdamW Effective Under Heavy-Tailed Noise?

开放问题：AdamW 在重尾噪声下是否有效？

Dingzhi Yu, Hongyi Tao, Yuanyu Wan, Luo Luo, Lijun Zhang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出开放问题：AdamW 在重尾噪声下能否收敛？通过加权度量基准和走廊下界机制，揭示分母记忆可能隐藏大梯度。

RouteJudge: An Open Platform for Reproducible and Preference-Aware LLM Routing

RouteJudge: 一个可复现且偏好感知的LLM路由开放平台

Guannan Lai, Haoran Hu, Han-Jia Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； SinapisAI 纠错

AI总结 提出RouteJudge平台，通过匿名成对比较评估LLM路由策略的决策质量，并发布ORBIT工具箱标准化路由工作流，支持可复现和偏好感知的路由评估。

Comments Accepted by Pluralistic Alignment Workshop at ICML 2026

Low-variance estimators overcome the phase-gradient bottleneck in complex-valued neural quantum states

具有复杂相位结构的神经网络量子态的直接/自适应混合相位梯度学习

Yi-Ran Xue, Rui Wang, Baigeng Wang, Chenan Wei

机构 * National Laboratory of Solid State Microstructures and Department of Physics（固体-state微结构国家实验室和物理系） ； Department of Physics, University of Massachusetts（麻省大学物理系） ； A. Alikhanyan National Science Laboratory（Alikhanyan国家科学实验室） ； Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures, Nanjing University（先进微结构协同创新中心，南京大学） ； Jiangsu Physical Science Research Center（江苏物理科学研究中心） ； Hefei National Laboratory（合肥国家实验室） 纠错

AI总结 针对神经网络量子态在复杂相位结构下的优化脆弱性问题，提出直接相位梯度估计器与自适应混合方法，显著降低方差并提升精度，在100位点通量梯子和手性XXX链上验证了优势。

Comments 38 pages, 11 figures

Non-Adversarial Imitation Learning Provably Free of Compounding Errors: The Value Flow Mechanism

非对抗模仿学习无复合误差的理论保证：价值流机制

Tian Xu, Chenyang Wang, Xiaochen Zhai, Ziniu Li, Yi-Chen Li, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） 纠错

AI总结 本文证明IQ-Learn等价于行为克隆，存在复合误差，并提出基于Bellman约束的Dual Q-DM方法，通过价值流传播实现非对抗模仿学习，理论上消除复合误差。

Comments Paper accepted by ICML 2026

Controllable Accent Normalization via Discrete Diffusion

通过离散扩散实现可控口音标准化

Qibing Bai, Yuhan Du, Tom Ko, Shuai Wang, Yannan Wang, Haizhou Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Nanjing University（南京大学） ； Tencent Ethereal Audio Lab（腾讯虚音频实验室） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 提出DLM-AN系统，利用掩蔽离散扩散和自监督语音令牌，通过选择性重用源令牌控制口音强度，结合流匹配时长比预测器调整节奏，实现低词错误率和可解释的口音强度控制。

Comments Accepted to Interspeech 2026 as a long paper

ALOE: Action-Level Off-Policy Evaluation for Vision-Language-Action Model Post-Training

ALOE: 面向视觉-语言-动作模型后训练的动作级离策略评估

Rushuai Yang, Hecheng Wang, Zhichao Wu, Chiming Liu, Xiaohan Yan, Xuan Du, Shuoyu Yue, Chuheng Zhang, Yunlong Wang, Yongcheng Liu, Lizhe Qi, Yi Chen, Wei Shan, Maoqing Yao

机构 * AgiBot ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 提出ALOE框架，通过离策略评估直接估计当前策略的价值，结合分块时序差分和保守值聚合，改善稀疏奖励下的信用分配，在四项真实世界操作任务中优于现有方法。

HardSecBench: Benchmarking the Security Awareness of LLMs for Hardware Code Generation

HardSecBench: 对大型语言模型在硬件代码生成中的安全意识的基准测试

Qirui Chen, Jingxian Shuai, Shuangwu Chen, Shenghao Ye, Zijian Wen, Xufei Su, Jie Jin, Jiangming Li, Jun Chen, Xiaobin Tan, Jian Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； ZTE Corporation（中兴通讯） 纠错

AI总结 提出HardSecBench基准，包含924个任务覆盖Verilog RTL和固件C代码，评估LLM在硬件代码生成中的安全性，发现模型常满足功能需求但存在安全风险。

HERMAN: Hierarchical Representation Matching for CLIP-based Class-Incremental Learning

HERMAN: 基于CLIP的类增量学习中的层次表示匹配

Zhen-Hao Xie, Yan Wang, Lan Li, Han-Jia Ye, De-Chuan Zhan, Da-Wei Zhou

机构 * School of Artificial Intelligence and the State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（人工智能学院和新型软件技术国家重点实验室，南京大学） 纠错

AI总结 提出HERMAN方法，利用LLM递归生成判别性文本描述，匹配不同语义层次并自适应路由，解决CLIP在类增量学习中的灾难性遗忘问题，在多个基准上取得最优性能。

LatentCRS: A Variational EM Framework for Bridging Semantics and Behavior in LLM-based Conversational Recommendation

LatentCRS：一种用于桥接基于LLM的对话推荐中语义与行为的变分EM框架

Guanrong Li, Kuo Tian, Jinnan Qi, Qinghan Fu, Zhen Wu, Rui Xia, Xinyu Dai

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出LatentCRS框架，通过变分EM过程桥接LLM的语义空间与用户行为模式，解决对话推荐中语义理解与推荐精度不匹配的问题，实验表明其有效提升推荐性能。