Nanjing University（南京大学）

ASTRA: Asynchronous Spatio-Temporal Reconstruction via Trajectory Alignment

ASTRA：基于轨迹对齐的异步时空重建

Junyu Zhu, Hao Zhu, Xinzhuo Zhang, Hongdong Li, Zhan Ma, Xun Cao

机构 * School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与工程学院） 纠错

AI总结 针对动态三维场景重建中多相机异步导致的问题，提出ASTRA框架，通过轨迹对齐联合优化时间偏移与三维表示，在实验中实现了显著的性能提升。

Comments We wish to withdraw this preprint because the current statistical analysis of the experimental data is incomplete and requires re-verification. We plan to submit a revised and thoroughly checked version in the near future

OSReward: Instituting Standardized Evaluation for Cross-Platform Computer-Use Reward Models

OSReward：为跨平台计算机使用奖励模型建立标准化评估

Qiushi Sun, Kanzhi Cheng, Yian Wang, Bowen Yang, Hang Yan, Liheng Chen, Fangzhi Xu, Zichen Ding, Nuo Chen, Jialin Cao, Xingdong Gong, Zehao Li, Kaiming Jin, Xinfeng Yuan, Zhoumianze Liu, Jingyang Gong, Zhangyue Yin, Jiahui Gao, Zhiyong Wu, Tianbao Xie, Jianbing Zhang, Ben Kao, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本研究推出OSReward基准评估VLM评判者的可靠性，构建OS-Shepherd开源奖励模型缩小成本差距，为规模化可靠CUA奖励设计提供参考

Comments Work in progress

SkillMOO: Multi-Objective Optimization of Agent Skills for Software Engineering

SkillMOO：软件工程中代理技能的多目标优化

Jingzhi Gong, Ruizhen Gu, Zhiwei Fei, Yazhuo Cao, Lukas Twist, Alina Geiger, Shuo Han, Dominik Sobania, Federica Sarro, Jie M. Zhang

机构 * King's College London（伦敦国王学院） ； Queen's University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Johannes Gutenberg University Mainz（美因茨约翰尼斯·古滕贝格大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡- Essen大学） 纠错

AI总结 本文提出SkillMOO框架，通过LLM提议的编辑和NSGA-II算法优化代理技能包，提升任务成功率并降低推理成本。

When Drafts Evolve: Speculative Decoding Meets Online Learning

当草稿进化：推测解码与在线学习的交汇

Yu-Yang Qian, Hao-Cong Wu, Yichao Fu, Hao Zhang, Peng Zhao

机构 * National 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, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 本文提出OnlineSpec框架，利用交互反馈持续进化草稿模型，通过动态遗憾最小化建立在线学习性能与推测系统加速率的联系，实现24%的加速提升。

Comments ICML 2026

d3LLM: Ultra-Fast Diffusion LLM using Pseudo-Trajectory Distillation

d3LLM：基于伪轨迹蒸馏的超快扩散大语言模型

Yu-Yang Qian, Junda Su, Lanxiang Hu, Peiyuan Zhang, Zhijie Deng, Peng Zhao, Hao Zhang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； 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（南京大学新型软件技术国家实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 d3LLM通过伪轨迹蒸馏和熵基多块解码技术，在提升并行性的同时保持准确性，实现超快的扩散大语言模型。

Comments ICML 2026