Nanjing University（南京大学）

Dynamic Distribution-Aware Uncertainty Tracking in Vision-Language Representation Learning

视觉-语言表示学习中的动态分布感知不确定性跟踪

Ao Zhou, Zhiwei Jiang, Zifeng Cheng, Cong Wang, Shufan Yang, Haoru Chen, Qing Gu

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） 纠错

AI总结 针对视觉-语言模型事后不确定性量化方法忽略测试分布动态性的问题，提出DDA-UQ框架，通过高斯混合模型建模嵌入空间，实现动态不确定性估计，性能优于现有最优方法。

SignLlama: Enhancing Gloss-free Sign Language Translation by Prioritizing Visual Features for LLMs

SignLlama：通过优先考虑视觉特征增强无词素手语翻译的大语言模型

Shiwei Gan, Xiao Liu, Yafeng Yin, Zhiwei Jiang, Bowen Guo, Lie Xie, Sanglu Lu, Hongkai Wen

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； University of Warwick（华威大学） 纠错

AI总结 该研究针对无词素手语翻译（GFSLT）中LLMs的视觉特征利用问题，提出SignLlama模型，通过过滤伪词素CTC预训练与视觉优先蒸馏策略，在多数据集上取得极具竞争力的性能。

SynVAR: Synergizing Spatial and Semantic Alignment in Visual Autoregressive Model

SynVAR：在视觉自回归模型中协同空间与语义对齐

Zhennan Chen, Tianxing Shi, Pengcheng Xu, Kepan Nan, Qian Wang, Zili Yi, Jian Yang, Ying Tai

机构 * State 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） ； Western University（西安大略大学） ； JIUTIAN Research, CMCC, China（中国移动通信集团九天研究） 纠错

AI总结 本文提出首个专为视觉自回归模型（VAR）定制的无训练增强框架SynVAR，通过空间-语义协同控制策略及三个关键组件抑制误差，显著提升了VAR的复杂场景建模能力。

Comments Accepted by ECCV 2026

SegDem: Segmentation helps Demosaicing

SegDem：分割任务助力去马赛克

Ping Chen, Xiangming Wang, Yongyong Chen, Jiezhang Cao, Kai Zhang, Jingyong Su, Jie Liu, Haijin Zeng

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University (Suzhou)（南京大学（苏州）） 纠错

AI总结 该研究提出SegDem框架，通过实例分割与跨任务解码器表示迁移，结合DINOv2共享表示空间，在单/四拜耳去马赛克任务上，于多类数据集实现不同架构下的性能稳定提升。

Comments 20 pagess

Argus: A General-Purpose Agentic Reasoning Runtime for Long-Horizon Tasks

Argus：面向长程推理的通用智能体运行时

Boxiu Li, Zimo Wen, Yijia Fan, Chuan Wen, Fan Yang, Hangxi Guo, Jiaao Wu, Jiachen Zhang, Junxiang Lei, Mukai Li, Ruize Tang, Runjing Gu, Shibo Hu, Sihan Chen, Sufeng Guo, Wanbo Zhang, Xian Zhang, Xiaoyu Chen, Xuanhe Zhou, Xuyao Huang, Yifei Gao, Yifei Shen, Yilin Chen, Yuheng Wu, Yuzhe Zhang, Zelong Zhao, Zhijie Deng

机构 * Microsoft（微软公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Donghua University（东华大学） 纠错

AI总结 Argus是面向长程推理的通用智能体运行时，通过多角色协作与自进化，在多个基准测试中表现优于同类方法，还完成了实际应用任务并产出结构化轨迹。

RoMeRL: Balancing Feedback Coverage and the Memory-Reward Trap in Self-Evolving Agent Memory via Reduced-Order Utility States

RoMeRL：通过降阶效用状态平衡自进化智能体记忆中的反馈覆盖与记忆-奖励陷阱

Yi Yang, Zhennan Chen, Yihong Zhuang, Tiehan Fan, Yinan Chen, Jian Li, Jian Yang, Ying Tai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 RoMeRL通过降阶效用状态解决自进化LLM智能体记忆的反馈分散与记忆-奖励陷阱问题，在ALFWorld等基准上显著提升任务性能、降低记忆规模与LLM调用

Embodied.cpp: A Portable Inference Runtime of Embodied AI Models on Heterogeneous Robots

Embodied.cpp：面向异构机器人的具身AI模型可移植推理运行时

Ling Xu, Borui Li, Hao Wu, Chuyu Han, Xiangyu Li, Mohan Hua, Shiqi Jiang, Ting Cao, Chuanyou Li, Sheng Zhong, Shuai Wang

机构 * Southeast University（东南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） 纠错

AI总结 提出Embodied.cpp，一个基于C++的可移植推理运行时，通过五层架构支持多速率执行、延迟优先融合推理和可扩展接口，在异构机器人上高效部署VLA和世界动作模型。

Comments 18 pages, 2 figures, Project website: https://github.com/SEU-PAISys/Embodied.cpp

Quokka: Accelerating Program Verification with LLMs via Invariant Synthesis

Quokka：通过不变式合成加速程序验证

Anjiang Wei, Tianran Sun, Tarun Suresh, Haoze Wu, Ke Wang, Alex Aiken

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amherst College（阿默斯特学院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 Quokka通过利用大语言模型生成有用的循环不变式，提升程序验证效率，其评价导向框架在多个模型家族中表现出色，优于现有基于LLM的验证器。

R3S: Refining and Recovering Reinforcement Signals for Multilingual Understanding and Reasoning

通过翻译-推理联合训练实现自我改进的多语言长推理

Junxiao Liu, Zhijun Wang, Yixiao Li, Zhejian Lai, Liqian Huang, Xin Huang, Xue Han, Junlan Feng, Shujian Huang

机构 * National 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） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； China Mobile Communications Company Limited Research Institute（中国移动通信集团有限公司研究院） 纠错

AI总结 TRIT通过整合翻译训练提升多语言长推理能力，在MMATH上超越基线7个百分点，提升答案正确性和语言一致性。

Comments 16 pages, 11 figures

SuperCoder: Assembly Program Superoptimization with Large Language Models

SuperCoder：基于大语言模型的汇编程序超优化

Anjiang Wei, Tarun Suresh, Huanmi Tan, Yinglun Xu, Gagandeep Singh, Ke Wang, Alex Aiken

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 SuperCoder利用大语言模型实现汇编程序超优化，通过强化学习微调后，正确性达95%且平均速度提升1.46倍。