Nanjing University（南京大学）

Is EEG-to-Text Feasible in Real-World Scenarios? An In-Depth Analysis Using a Neuropsychology-Inspired Benchmark

脑电到文本在现实场景中可行吗？使用受神经心理学启发的基准进行深入分析

Zihan Zhang, Yu Bao, Xiao Ding, Tianyi Jiang, Kai Xiong

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学社会计算与交互机器人研究中心） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新院） ； 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） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 探讨脑电到文本在现实场景的可行性，利用受神经心理学启发的范式，发现现有基准忽略脑电不稳定性问题。通过实验为无教师强制的EEG2Text解码提供证据，构建COFETT基准，可区分模型性能，实现稳健评估，推动EEG2Text实际应用。

Comments 17 pages, 8 figures. Published in Proceedings of ACL 2026 Main Conference

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Volume 1: Long Papers (2026), 1378-1393

S2T-RLHF: Hierarchical Credit Assignment for Stable Preference-Based RLHF

S2T-RLHF：基于稳定偏好的强化学习从人类反馈中的分层信用分配

Wei Chen, Guanghui Zhu, Yafei Li, Limin Wang, Yihua Huang

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 Computer Science and Artificial Intelligence, Zhengzhou University（郑州大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

AI总结 研究基于偏好奖励模型的RLHF训练不稳定问题，提出分层信用分配的粒度感知原则，引入S2T-RLHF框架，先在句子间分配奖励，再在句内细化，无需重新训练模型，实验证明该方法提高了训练稳定性和鲁棒性。

Harness TTS: Towards Context-Aware Expressive Speech Synthesis with Harness Layer

利用TTS：借助利用层实现上下文感知的富有表现力的语音合成

Shengfan Shen, Di Wu, Xingchen Song, Dinghao Zhou, Pengyu Cheng, Sixiang Lyu, Jian Luan, Shuai Wang

机构 * Xiaomi Inc.（小米公司） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 研究针对语音助手富有表现力的语音合成中灵活风格控制的需求，提出Harness TTS轻量级控制层，通过封闭集提示 - 工具路由实现风格控制，实验证明其在路由和合成任务中表现出色，为语音助手表达控制提供实用方案。

Configuration-Induced Passive Self-Rotation for Perception-Enhanced Autonomous Flight

用于感知增强自主飞行的构型诱导被动自旋转

Xurui Liu, Miao Wang, Tianyu He, Linrui Yang, Xiaobin Zhou

机构 * School of Robotics and Automation, Nanjing University（南京大学机器人与自动化学院） 纠错

AI总结 研究受限杂乱环境中自主飞行因传感器视野受限的问题，提出构型诱导被动自旋转三旋翼飞行器，利用后臂构型参数调节工作点，开发分层自主框架，经大量实验验证该方法对感知增强自主飞行有效。

Comments 9 pages, 7 figures, 4 tables

ConsiSpace: Learning Geometric Consistency Matters for Video Spatial Reasoning

ConsiSpace：学习几何一致性对视频空间推理很重要

Ting Huang, Zhenyu Zhang, Wenyuan Huang, Jian Yang, Hao Tang

机构 * School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 针对视频空间推理中现有模型难以聚合一致空间证据的问题，提出ConsiSpace框架，通过构建几何一致内存及采用统一一致性自监督强化学习，在三个空间推理基准测试上取得成绩提升，平均得分比最强基线高12.6分。

Comments ECCV 2026

Disturbance-Aware Flight for Aerial Robots in Narrow Space

狭窄空间中无人机的干扰感知飞行

Lei Qiang, Tianyu He, Chenyang Sun, Xurui Liu, Miao Wang, Xiaobin Zhou

机构 * School of Robotics and Automation, Nanjing University（南京大学机器人与自动化学院） 纠错

AI总结 针对无人机在狭窄空间自主飞行因干扰和空间受限面临的挑战，提出干扰感知规划与控制框架DAPCF，通过双环观测器估计干扰、引入干扰风险函数及设计MDNMPC，使四旋翼能穿越狭窄隧道，性能优于人类飞行员。

TimeLens2: Generalist Video Temporal Grounding with Multimodal LLMs

TimeLens2：使用多模态大语言模型进行通用视频时间定位

Yuhan Zhu, Changlian Ma, Xiangyu Zeng, Xinhao Li, Zhiqiu Zhang, Songze Li, Jun Zhang, Tianxiang Jiang, Yuandong Yang, Ziang Yan, Zikang Wang, Xinyu Chen, Haoran Chen, Shaowei Zhang, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 研究通用视频时间定位问题，TimeLens2将时间证据视为区间集，通过多种策略构建多跨度监督，其时间瓦瑟斯坦奖励等方法提供反馈，在多个基准测试中表现出色，不同变体均有性能提升。

Comments Technical Report

SmartRAG: Native Graph-Based RAG for Mobile Device

SmartRAG：用于移动设备的基于原生图的RAG

Zhihan Jiang, Meng Li, Shenghao Liu, Keran Li, Ruiben Zhou, Wei Wang, Xianjun Deng, Shuai Wang, Haipeng Dai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； HUST（华中科技大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 研究针对移动设备部署大语言模型的问题，提出SmartRAG框架，围绕四个模块组织智能助手，核心是可持续学习的EvoNER，知识存于MRGraph，通过混合管道检索，实验表明其在多跳推理性能上有竞争力且能在普通智能手机上运行。

Comments 14 pages, 4 figures

Nonlinear Bandit

非线性带式赌博机

Tianshuo Zheng, Ting Wu, Zhi-Hua Zhou, Keqin Liu

机构 * School of Mathematics, Nanjing University（南京大学数学系） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, National Key Laboratory for Novel Software Technology（南京大学人工智能学院，计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Mathematics and Physics, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学数理学院） 纠错

AI总结 研究重尾噪声下广义线性带式赌博机问题，基于在线镜像下降方法提出算法EHM，实现几乎最优遗憾值且无需常用参数，还研究了上下文特征分段常数时的情况及非线性带式赌博机特殊情况，给出相应算法并证明遗憾上界。

Lil: Less is Less When Applying Post-Training Sparse-Attention Algorithms in Long-Decode Stage

Lil: 在长解码阶段应用后训练稀疏注意力算法时，少即是少

Junhao Hu, Fangze Li, Mingtao Xu, Feifan Meng, Shiju Zhao, Tiancheng Hu, Ting Peng, Anmin Liu, Wenrui Huang, Chenxu Liu, Ziyue Hua, Tao Xie

机构 * SCS, Peking University, Beijing, China（北京大学信息科学与技术学院，北京，中国） ； Key Lab of HCST (PKU), MOE, Beijing, China（高等教育出版社HCST重点实验室（PKU），北京，中国） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室，中国） ； Tencent, Shenzhen, China（腾讯，深圳，中国） ； Beijing Tongming Lake Information Technology Application Innovation Center, Beijing, China（北京 Tongming Lake 信息技术应用创新中心，北京，中国） 纠错

AI总结 本文研究了在长解码阶段应用稀疏注意力算法时，信息丢失导致序列变长的问题，提出早停算法减少token消耗并降低精度损失。

BBOPlace-Bench: Benchmarking Black-Box Optimization for Chip Placement

BBOPlace-Bench：用于芯片布局的黑盒优化基准测试

Ke Xue, Ruo-Tong Chen, Rong-Xi Tan, Xi Lin, Yunqi Shi, Siyuan Xu, Mingxuan Yuan, Chao Qian

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（国家新型软件技术重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（人工智能学院，南京大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

AI总结 针对芯片布局中黑盒优化缺乏统一基准的问题，提出BBOPlace-Bench基准，整合问题表述、芯片案例和算法家族，提供模块化框架，通过共享协议系统评估算法性能，助力开发高效方案并拓宽应用场景。

Comments IEEE TEvC

History-Aware Transformation of ReID Features for Multiple Object Tracking

用于多目标跟踪的重识别特征的历史感知变换

Ruopeng Gao, Yuyao Wang, Chunxu Liu, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 该研究针对多目标跟踪中ReID特征应用问题，提出历史感知特征变换方法，将轨迹历史特征作上下文，用定制FLD投影特征到特定空间，免训练提升特征判别力，证明特定上下文表示对MOT更优，推动ReID特征定制探索。

Comments Accepted by ECCV 2026. Without bells and whistles, achieving 80.8 HOTA on SportsMOT

Scalable LLM Agent Tool Access in the Cloud

云中可扩展的大语言模型智能体工具访问

Mingxin Li, Enge Song, Yueshang Zuo, Xiaodong Liu, Rong Wen, Qiang Fu, Gianni Antichi, Jian He, Jing Tie, Zhou Shao, Xiaobo Xue, Xiong Xiao, Luyao Zhong, Shaokai Zhang, Jiangu Zhao, Jianyuan Lu, Shize Zhang, Xiaoqing Sun, Changgang Zheng, Zihao Fan, Haonan Li, Tian Pan, Xiaomin Wu, Yang Song, Xing Li, Biao Lyu, Meng Li, Haipeng Dai, Guihai Chen, Shunmin Zhu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Fudan University（复旦大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型智能体在云环境下工具访问问题，提出云规模网关系统，通过打破直接连接模型等整合多种功能，实现高召回率、扩展工具访问数量、提高准确性并减少时间和令牌使用量，还分享了部署经验。

SLT 2026 REAL-TSE Challenge: Real-world Target Speaker Extraction from Conversational Recordings

SLT 2026真实TSE挑战：从对话录音中提取真实世界目标说话人

Shuai Wang, Zihan Qian, Ke Zhang, Jiangyu Han, Zikai Liu, Xiaoyang Yu, Haoyu Li, Marc Delcroix, Kai Yu, Lei Xie, Ming Li, Haizhou Li

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Brno University of Technology（布拉格技术大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； NTT, Inc.（NTT公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 介绍SLT 2026的REAL-TSE挑战，从真实对话录音提取目标说话人，有在线和离线赛道，评估指标多样，描述了任务定义等多方面内容及经验教训。

Comments Overview paper of Real-TSE Challenge

VideoChat3: Fully Open Video MLLM for Efficient and Generalist Video Understanding

VideoChat3：用于高效通用视频理解的全开放视频多模态语言模型

Xinhao Li, Yuhan Zhu, Xiangyu Zeng, Yuhao Dong, Haoning Wu, Zhiqiu Zhang, Yuandong Yang, Changlian Ma, Qingyu Zhang, Yansong Shi, Xinyu Chen, Haoran Chen, Zizheng Huang, Jun Zhang, Kun Ouyang, Lin Sui, Ziang Yan, Yicheng Xu, Chenting Wang, Yinan He, Hongjie Zhang, Yi Wang, Yu Qiao, Yali Wang, Ziwei Liu, Kai Chen, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究针对视频理解开源模型局限，提出VideoChat3。通过I3D-ViT等提升效率，利用可扩展视频数据合成管道生成训练数据集提升泛化性，以4B参数在多基准测试中超越同等或更多参数的开源模型，实现泛化与计算效率平衡。

VIABench: A Comprehensive Video Benchmark Collected from Blind Individuals for Visual Impairment Assistance

VIABench：一个从视障人士收集的用于视障辅助的综合视频基准测试

Yunfeng Liu, Yuandong Yang, Jiarui Han, Zhenpeng Huang, Yuqing Tang, Xiangyu Zeng, Gangshan Wu, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 针对视障人士视觉信息获取难及多模态大语言模型在视障辅助中实用价值待探索的问题，引入VIABench视频基准测试，定义三个核心任务，提出严格测试流程，实验表明当前模型对视障人士支持不足，有望推动定制模型开发以改善其体验。

MemPoison: Uncovering Persistent Memory Threats and Structural Blind Spots in LLM Agents

MemPoison：揭示大语言模型智能体中持久内存威胁和结构盲点

Jifeng Gao, Kang Xia, Yi Zhang, Xiaobin Hong, Mingkai Lin, Xingshen Wei, Wenzhong Li, Sanglu Lu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； NARI Group Corporation/State Grid Electric Power Research Institute, China（国网电力研究院/国电电力集团） 纠错

AI总结 研究大语言模型智能体持久内存安全漏洞，提出MemPoison框架，含1227个案例，涵盖多种攻击类型等并评估多个模型系列。引入分类法，揭示防御边界及盲点，主张转向自适应、上下文敏感的内存防御策略。

MSQA: A Natively Sourced Multilingual and Multicultural SimpleQA Benchmark

MSQA：一个原生来源的多语言多文化SimpleQA基准

Xianru Chen, Yukai Huang, Mingxiang Chen, Xinping Lei, Fangbing Deng, Jin Chen, Ge Zhang, Wenhao Huang, Jiaheng Liu

机构 * M-A-P ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出MSQA基准，包含1064个原生问题覆盖11种语言和5个文化维度，评估18个LLM发现文化能力随预训练暴露程度下降，且推理时补救措施无效。

Comments Due to the company's data approval issue, we need to withdraw the article

GPUSimBench: Towards Scalable and Reliable GPU-Accelerated Simulators in Embodied AI

GPUSimBench：迈向具身人工智能中可扩展且可靠的GPU加速模拟器

Huzhenyu Zhang, Shenghai Yuan, Wenrui Yan, Li Ma, Hengjie Li, Jingcheng Pang, Dmitry Yudin

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； MIRAI（未来人工智能研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 研究具身人工智能中GPU加速模拟器问题，通过GPUSimBench工具，建立物理基础评估、基准测试并行可扩展性，揭示并量化GPU批处理执行的不确定性，确定模拟器堆栈随机经验模式，强调无界扩展对可重复性的影响。

Comments Accepted by IROS 2026

Perfect Demo Makes Poor Teacher: Learning Robust Alignment from Critical Motion Segments

完美演示造就差劲教师：从关键运动片段学习鲁棒对齐

Mingyu Liu, Zeju Li, Jiuhe Shu, Hanqing Wang, Yuhao Chao, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 针对精细操作中流畅演示因压缩关键对齐动作导致策略学习不足的问题，提出数据级重采样和表示级STAIR特征，利用稠密运动感知监督提升策略鲁棒性。

NeSy-Route: A Neuro-Symbolic Benchmark for Constrained Route Planning in Remote Sensing

NeSy-Route：一种用于遥感约束路径规划的神经符号基准

Ming Yang, Zhi Zhou, Shi-Yu Tian, Kun-Yang Yu, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； School of Artifical Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（智能科学与技术学院，南京大学） 纠错

AI总结 NeSy-Route是一个大规模神经符号基准，用于评估遥感中的约束路径规划能力，通过自动化数据生成框架和三级评估协议，全面测试多模态大语言模型的感知、推理和规划能力。

Comments Accepted by ECCV2026

Design-Specification Tiling for ICL-based CAD Code Generation

基于ICL的CAD代码生成的Design-Specification Tiling设计

Yali Du, San-Zhuo Xi, Hui Sun, Ming Li

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, School of Artificial Intelligence, Nanjing University（新型软件技术国家实验室，人工智能学院，南京大学） 纠错

AI总结 本文提出DST方法，通过量化知识充分性提升CAD代码生成质量，优于现有ICL示例选择策略。

Mind the Gap: Action Rebinding Attacks against Android GUI Agents

零权限操纵：我们能否信任由大型多模态模型驱动的GUI代理？

Yi Qian, Kunwei Qian, Xingbang He, Ligeng Chen, Jikang Zhang, Tiantai Zhang, Haiyang Wei, Linzhang Wang, Hao Wu, Bing Mao

机构 * State 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） ； Hornor Device Co., Ltd（Hornor设备有限公司） ； Institute of Dataspace, Hefei Comprehensive National Science Center（数据空间研究所，合肥综合性国家科学中心） 纠错

AI总结 研究揭示了由大型多模态模型驱动的GUI代理在Android中存在视觉原子性假设的漏洞，通过零权限攻击实现对代理执行的重新绑定，并利用意图对齐策略绕过验证门，展示了代理-操作系统集成中的安全缺陷。

Efficient LiDAR Reflectance Compression via Scanning Serialization

通过扫描序列化实现高效的激光雷达反射率压缩

Jiahao Zhu, Kang You, Dandan Ding, Zhan Ma

机构 * School of Information Science and Technology, Hangzhou Normal University, Hangzhou, China（信息科学与技术学院，杭州师范大学） ； School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China（电子科学与工程学院，南京大学） 纠错

AI总结 研究针对激光雷达反射率在神经压缩方法中未充分探索的问题,提出基于序列化的SerLiC框架。通过扫描序列化转换点云、标记点及采用双并行化方案建模,实验表明其压缩效果优,轻量级版本性能好,对实际应用有吸引力。

AVSCap: Orchestrating Audio-Visual Synergy for Omni-modal Video Captioning

AVSCap：为全模态视频字幕编排视听协同

Yanghai Wang, Jiahao Wang, Jiafu Tang, Yuanxing Zhang, Zhe Cao, Hanyan Bian, Zijie Zhang, Weiliang Luo, Zhiyu Pan, Zixuan Dong, Jiaheng Liu, Zhaoxiang Zhang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 研究全模态视频字幕编排视听协同问题，提出AVSCap框架，构建训练语料库，采用两阶段策略训练字幕生成器，引入新基准，实验表明该模型在非语音音频覆盖率和跨模态绑定方面表现出色，提升了整体性能。

Automated Tensor Scheduling for Hybrid CPU-GPU LLM Inference on Consumer Devices

用于消费级设备上混合CPU - GPU大语言模型推理的自动张量调度

Yangyijian Liu, Hongyi Ye, Mingyang Li, Wu-jun Li

机构 * School of Computer Science, Nanjing University（南京大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 研究在消费级设备运行大语言模型时因模型权重超GPU内存需卸载推理的问题，提出ATSInfer系统，通过结合静态张量放置与负载感知动态传输及异步协调，在代表性平台评估，相比现有系统显著提升吞吐量、利用率等，改善本地大语言模型部署体验。

DECO: Decoupled Multimodal Diffusion Transformer for Bimanual Dexterous Manipulation with a Plugin Tactile Adapter

DECO：解耦多模态扩散变压器用于配备插件触觉适配器的双臂灵巧操作

Xukun Li, Yu Sun, Lei Zhang, Bosheng Huang, Yibo Peng, Yuan Meng, Haojun Jiang, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Alois Knoll, Zhenshan Bing, Xinlong Wang, Zhenguo Sun

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院） ； School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Garching, Germany（慕尼黑技术大学计算与信息学院） ； Department of Shenyang Institute of Computing Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院沈阳计算技术研究所部门） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China（新型软件技术国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 DECO通过解耦多模态输入和触觉适配器，实现了双臂灵巧操作的高效整合与高成功率

Comments 17 pages, 8 figures. Project Page: https://baai-humanoid.github.io/DECO-webpage/

SynCLIP: Synonym-Coherent Language-Image Pretraining for Robust Open-Vocabulary Dense Perception

SynCLIP：用于鲁棒开放词汇密集感知的同义词一致语言-图像预训练

Mingjie Xie, Guangjun He, Dongli Xu, Youtian Lin, Hongjue Li, Pengming Feng, Jian Guan, Yue Deng

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； State Key Laboratory of Space Information System and Integrated Application（空间信息系统与集成应用国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村科学城） 纠错

AI总结 研究针对开放词汇密集感知中同义词引起的定位不一致问题，提出SynCLIP框架，通过SSA和SAR模块增强注意力一致性与定位精度，构建SEViC支持预训练，实验证明该方法显著提升定位一致性并达领先性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

WeaveEarth: Structured Evidence Construction and Reasoning for Training-Free UHR Remote Sensing Understanding

WeaveEarth：用于免训练超高分辨率遥感理解的结构化证据构建与推理

Xianzhi Ma, Shujun Wang, Xiaohan Li, Hao Liu, Changhua Pei, Jianhui li

机构 * School of Frontier Sciences, Nanjing University（南京大学前沿科学学院） ； Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） 纠错

AI总结 针对UHR遥感图像理解，提出免训练框架WeaveEarth，通过全局感知证据构建选最小支持证据集，经结构化证据推理增强VLM全局-局部联合推理能力，在多基准测试中表现优于现有方法。

Edge Cluster Expansion with Radial Rotary Attention for Interatomic Potentials

用于原子间势的具有径向旋转注意力的边簇扩展

Zemin Xu, Wenbo Xie, P. Hu

机构 * School of Physical Science and Technology, ShanghaiTech University, Shanghai, China（物理科学与技术学院，上海科技大学，上海，中国） ； School of Chemistry, Nanjing University, Nanjing, China（化学学院，南京大学，南京，中国） 纠错

AI总结 研究针对机器学习原子间势的SO(2)理论局限性，提出维格纳D矩阵构造及两个新相互作用构建块，包括边复积基和径向旋转复注意力，改进原子簇扩展模块，训练的模型在Matbench Discovery上达最优性能。