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当草稿进化：推测解码与在线学习的交汇
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）
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：基于伪轨迹蒸馏的超快扩散大语言模型
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）
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
ContextMaster：基于固定预算稀疏上下文路由的交互式多镜头视频创作
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技影团队） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 该研究提出统一模型ContextMaster，以固定预算稀疏上下文路由等技术解决交互式多镜头视频创作问题，在基础任务表现优于专用基线，单GPU达16 FPS且支持灵活工作流。
Comments Project page: https://guoxu1233.github.io/ContextMaster/
Mind-VLA：面向视觉-语言-动作模型的指令感知空间表示对齐方法
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 本文针对现有VLA方法忽略指令指定目标物体3D几何的问题，提出Mind-VLA方法，通过对齐目标物体相关特征实现指令感知3D理解，在LIBERO、CALVIN及真实机器人遮挡任务上性能显著优于基线。
蒸馏前先前瞻：智能体策略内蒸馏中教师指导的未来轨迹验证
机构 * Meituan LongCat Interaction（美团龙猫交互） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Jilin University（吉林大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 该研究针对策略内蒸馏的学生轨迹偏差问题，提出FutureBridge-OPD方法，在多任务基准上显著优于现有方法，代码公开可用。
Comments 15 pages, 5 figures
RiboSphere：学习RNA结构的统一且高效的表示
机构 * Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 RiboSphere通过结合向量量化与流匹配，学习RNA结构的离散几何表示，实现高保真结构生成，其在结构重建和逆折叠中表现优异。
Comments Accepted by ICML 2026
超越狄拉克 delta：缓解强化微调中的多样性崩溃以实现多功能图像生成
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Australia National University（澳大利亚国立大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Technology Sydney（技术科技大学）
AI总结 DRIFT通过激励输出多样性缓解强化微调中的多样性崩溃，提升图像生成的多样性和任务对齐能力。
AgentStream：自进化大语言模型智能体在流式任务下的表现如何？
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Microsoft（微软公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 本文提出AgentStream框架，评估三种流式场景下三种基础模型的五种自进化LLM智能体方法，发现自进化表现受场景、模型能力等影响，为方法选择提供指导。
Comments Code is available at https://github.com/Jasper-Yan/AgentStream
相同语义，不同路径：面向视觉-文本压缩的自改进对齐
机构 * Southeast University（东南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 该研究针对视觉-文本压缩中渲染图像与原生文本表示的跨路径不一致瓶颈，提出自监督对齐框架SPIRAL，通过令牌级OPD与序列级DPO提升模型性能，在VTCBench上显著改善Qwen3-VL-8B的表现并实现域外泛化。
Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (Oral)
CoT-Core：通过感知思维链的核心集选择加速大语言模型评估
机构 * Nanjing University（南京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 CoT-Core是无训练的核心问题选择框架，通过感知大语言模型的思维链推理轨迹聚类问题，可大幅降低LLMs评估成本，且在GSM8K等多数据集上维持高保真度分数估计。
Comments 23 pages, 3 figures, 10 tables. Includes appendix
基于VLA的智能体长期记忆在开放世界任务执行中的应用
机构 * Nanjing University（南京大学） ； LimX Dynamics（LimX 动态）
AI总结 本文提出ChemBot框架，通过双层记忆和MCP服务器提升复杂化学实验中的任务执行效率与安全性。
Comments Added references
RobotDancing：残差动作强化学习实现人形机器人的鲁棒长时程运动跟踪
机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学计算、信息与技术学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机学院） ； The 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）
AI总结 本研究提出RobotDancing，一种单阶段强化学习方案，通过残差动作补偿动力学不匹配，在Unitree G1等机器人上实现鲁棒长时程高动态运动跟踪，具备跨平台可行性。
Comments accepted by R-AL
质量-多样性红队测试：针对大语言模型的高质量多样化攻击者自动生成
机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家实验室，南京大学） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（人工智能学院，南京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港大学深圳校区） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
AI总结 该研究提出QDRT框架，通过训练多专用攻击者生成高质量多样化攻击，提升LLM安全评估的多样性与有效性，支持LLM负责任部署。
BeatEdit：作为显式编辑的符号音乐生成
机构 * School of Future Technology South China University of Technology Guangzhou China（未来技术学院 华南理工大学 广州 中国） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 研究针对符号音乐生成中缺乏选择性修改支持的问题，提出BeatEdit框架，基于BEAT编码，含三种互补机制，共享单一编码和预训练主干，在多项任务中精度和质量更高且高效，揭示编码设计对编辑有效性有重要影响。
并非所有 token 都应获得同等权重：面向长思维链（Long-CoT）推理的反事实敏感性权重重分配
机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学现代软件技术国家重点实验室） ； Institute of Wireless Communications Technology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学无线通信技术研究所）
AI总结 针对长思维链推理中均匀分配 token 权重的缺陷，提出反事实敏感性权重重分配方法，在数学推理基准上优于 GRPO，验证了特权诱导方向不可靠的诊断。
Comments 20 pages, 6 figures, 11 tables
文本模板令牌是扩散Transformer中的隐式语义寄存器
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究文本到图像扩散Transformer中内部计算，引入因果可解释性框架，发现结构模板令牌充当隐式语义寄存器，据此设计剪枝规则，还揭示其生成计算组织方式，提供了DiTs内部机制的因果视图。
密集监督，稀疏更新：论策略蒸馏的稀疏性与几何结构
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） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图）
AI总结 本文分析策略蒸馏（OPD）中参数更新的稀疏性和几何特性，发现更新稀疏且集中于小权重坐标，并验证了稀疏子网络的有效性。
Comments Code is available at https://github.com/SydCS/OPD-Param-Analysis
MapTab: MLLMs 是否已准备好在异构图中进行多标准路线规划？
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 Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University（西南交通大学计算机与人工智能学院）
AI总结 本文提出MapTab基准测试，用于评估多模态大语言模型在多标准路线规划任务中的综合推理能力，发现当前模型在多模态推理方面存在显著挑战。
高光谱内在分解：非朗伯场景中反射率和光度分量的联合恢复
机构 * School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与工程学院）
AI总结 研究非朗伯场景下高光谱内在分解问题，重新审视双色反射模型，提出统一反演范式及双尺度分解方案，建立CITE数据集和PISG，通过实验证明方法在多样场景下的有效性和鲁棒性。
CAST：将游戏求解器作为大语言模型智能体的回合级教师
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Meituan（美团）
AI总结 研究如何训练大语言模型在长期游戏中决策，提出CAST方法，利用游戏求解器状态值变化转化为求解器优势并注入RLVR，在多个游戏中优于基线，实现高平均零样本性能。
AlphaCrafter：一个跨截面量化交易的全栈多智能体框架
机构 * Nanjing University（南京大学）
AI总结 AlphaCrafter通过连续适应的因子到执行管道，整合因子发现、制度适应选择和风险约束执行，实现跨截面量化交易的鲁棒性能。
Comments Submitted to AAAI 2027
迈向高级语义智能
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 综述从语义复杂性角度审视人工智能语义智能发展，系统调研高级语义任务研究，总结理解和生成的相关方法及策略，旨在推动人工智能向高级语义智能持续发展。
Omni-Prune：用于高效全模态大语言模型的查询感知统一令牌剪枝
机构 * Nanjing University（南京大学）
AI总结 研究针对全模态大语言模型推理时音频-视频令牌序列长、预填充延迟高和GPU内存使用量大的问题，提出无需训练的查询感知Omni-Prune框架，联合去除冗余并保留跨模态证据，实验证明其性能优于基线方法，能加速预填充并减少内存。
Comments 14 pages, 7 figures. Code: https://github.com/kimberlyii/Omni-Prune
软件工程流水线中编码代理的基于执行的安全测试
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hainan University（海南大学）
AI总结 研究针对软件工程流水线中编码代理的安全问题，提出基于执行的红队测试框架，利用沙盒证据探测安全边界，将不安全操作嵌入工作负载并借助执行预言机优化，通过实验大幅增加不安全执行验证率，凸显编码代理需更强安全测试。
Comments Preprint. 12 pages, 6 figures
OS-Sentinel: 通过现实工作流中的混合验证实现安全增强的移动GUI代理
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 OS-Sentinel通过结合形式验证器和VLM上下文判断者，提升移动GUI代理的安全性，实验显示在多个指标上优于现有方法。
Comments ACL 2026 (Oral) & Best Paper at AIWILD @ ICLR 2026
RAD：面向机器人观测的真实异常检测数据集与基准
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Great Bay University（大湾大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Deakin University（德克萨斯大学）
AI总结 提出RAD数据集，包含13类日常物体和4种缺陷，从60多个机器人视角在非受控光照下采集，用于评估2D特征、3D重建和视觉语言模型在姿态无关的异常检测中的表现，发现2D方法优于3D和VLM方法。
情境计算中的反事实原因
机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology \& School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China School of Informatics, The University of Edinburgh, UK
AI总结 本文提出基于反事实分析的原因概念，扩展到成就原因，并分析其与Batusov和Soutchanski的成就原因及Halpern和Pearl的实际因果性理论的关系。
Comments In Proceedings ICLP 2026, arXiv:2607.17707
Journal ref EPTCS 450, 2026, pp. 500-514
超越未通过测试：协同生成的错误重现测试与修复的迭代强化
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Peking University（北京大学） ； Microsoft（微软公司）
AI总结 研究自动化程序修复中错误重现测试问题，指出仅用未通过到通过标准不足。提出CoHarden框架，先生成测试再迭代强化测试与修复，实验证明该框架在解决率等方面优于现有基线。
Comments 29 pages, 5 figures, preprint
AdaFlash：通过策略蒸馏扩散草稿器实现自适应推测解码
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） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Huawei Foundation Model Dept（华为基础模型部）
AI总结 研究针对扩散草稿器在推测解码中存在的问题，提出AdaFlash框架，包含基于策略蒸馏算法和自适应长度头，有效降低方差，实验证明该框架能提高推理速度，尤其在高并发场景中吞吐量显著提升。
SciCodePile：用于具有挑战性的科学代码生成的128GB语料库和可执行基准测试
机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Nanjing University（南京大学） ； SUN YAT-SEN University（孙中山大学） ； Home Team Science & Technology Agency（家庭团队科技局）
AI总结 研究大型语言模型处理科学代码的能力，提出SciCodePile语料库及可执行基准测试，评估15个模型在三项任务上的表现，发现科学代码生成极具挑战，同时展示了该语料库在训练上的效用，代码和数据可获取。
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