Nanjing University（南京大学）

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。