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Em-Garde：一种用于主动流视频理解的提出-匹配框架
机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Institute for Interdisciplinary Information Sciences (IIIS), Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院（IIIS）） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
AI总结 本文提出Em-Garde框架，通过解耦语义理解与流感知，提升主动响应的准确性和效率，实验验证其在严格计算约束下的有效性。
重新审视过度思考：在CoT推理中惩罚内部和外部冗余
机构 * Nanjing University（南京大学）
AI总结 本文从语义效率角度重新审视过度思考问题，将CoT冗余分为内部和外部两种类型，并提出双惩罚强化学习框架以优化推理过程和终止行为，实验表明该方法在不同模型规模上显著减少推理长度并保持高精度。
Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication
基于级联扩散先验和UV空间可微分着色的单目虚拟人重建
机构 * Beihang University（北航） ； Great Wall Motors（长城汽车） ； CUHK-Shenzhen（香港科技大学深圳研究院） ； HKUST（香港科技大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； KAUST（王国 Abdullah 基础科学研究院） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出数据高效框架，利用统一预训练扩散模型的鲁棒先验，通过级联LoRA依次处理纹理补全、去光照和材质分解，结合UV空间可微分BRDF着色损失，从单张野外图像重建高保真可重光照3D虚拟人。
Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://luh1124.github.io/MARCUS-Avatar-Projectpage/
OrthoTryOn：面向无冲突统一时尚生成的几何正交化
机构 * PCA Lab, School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院PCA实验室） ； PCA Lab, School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院PCA实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出OrthoTryOn框架，通过正交子空间投影和Fisher引导负向引导解决统一时尚生成中任务间梯度冲突，实现多任务协同优化。
Comments Accepted by ECCV2026
PhyEditBench: 一个用于物理感知图像编辑的真实世界多阶段基准
机构 * Nanjing University（南京大学） ； SDU（山东大学） ； HRBEU（哈尔滨工程大学） ； SDUTCM（山东中医药大学） ； USTC（中国科学技术大学）
AI总结 提出PhyEditBench基准，通过分层分类和真实/反物理实例评估编辑模型的物理理解能力，并引入训练无关基线PhyWorld利用视频生成推理。
Comments 19 pages, 6 figures, 2 tables. Accepted to ECCV 2026
PressMimic: 压力引导的动作捕捉与控制用于人形机器人模仿
机构 * School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与工程学院） ； Key Laboratory of Optoelectronic Devices and Systems with Extreme Performances of MOE, Nanjing University（南京大学极端性能光电技术与系统教育部重点实验室） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心）
AI总结 提出PressMimic框架，通过压力模态融合RGB估计3D姿态和全局运动，并利用压力监督策略实现物理一致的接触模式，提升人形机器人模仿的准确性和稳定性。
先擦除后增量注意力：在Delta规则线性注意力中解耦擦除与写入地址
机构 * Qwen Team（Qwen团队） ； Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出Erase-then-Delta Attention (EDA)，通过解耦擦除和写入地址，在Delta规则基础上增加选择性擦除步骤，提升循环记忆模型的记忆管理能力，在2.5B密集和MoE 25B-A2.8B模型上取得最优性能。
MiniOpt: 在有限资源下推理建模与求解通用优化问题
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； AntGroup（蚂蚁集团） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 提出MiniOpt强化学习框架，通过“推理-建模-求解”范式，结合层次化奖励函数OptReward和优化导向策略优化，使3B参数模型在多种优化问题上达到强泛化，且训练资源需求低。
Comments 20 pages, 9 figures, 11 tables, project: https://github.com/Hsiang-1/MiniOpt
EvoEmbedding: 面向长上下文检索与智能体记忆的可演化表示
机构 * Nanjing University（南京大学）
AI总结 提出EvoEmbedding模型，通过持续更新的潜在记忆生成可演化嵌入，实现基于动态上下文的检索，在长上下文基准上超越更大规模模型，并泛化到下游任务。
Comments Project Page: https://clare-nie.github.io/EvoEmbedding
JetFlow: 通过并行树草稿突破推测解码的缩放上限
机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Nanjing University（南京大学） ； StepFun（阶跃星辰）
AI总结 提出JetFlow框架，通过因果并行草稿头结合树推测解码，将更大草稿预算转化为更长接受前缀和更高端到端加速，在Qwen3模型上实现最高9.64倍加速。
AI下的委托与验证
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Yale University（耶鲁大学）
AI总结 研究工人在AI系统中如何决定委托任务并验证AI输出，发现AI会引发相变，放大验证能力强的工人质量，同时降低其他工人的制度质量。
Comments This paper has been accepted by ICML 2026
透过镜中奇境：弱监督小样本分割的双重视角
机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院）
AI总结 提出同源异构网络，通过异构视觉聚合和转移模块增强双重视角互补性，结合异构CLIP文本信息，在弱监督小样本分割任务中以极少参数超越现有方法。
Comments Accepted by IEEE Transactions on Image Processing (TIP)
TriViewBench: 多视图结构推理中受控复杂度缩放
机构 * School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； 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）
AI总结 提出TriViewBench基准，通过合成3D场景控制物体数量和遮挡，评估18个多模态大模型在多视图推理中的能力层次和性能退化，发现跨视图空间表示是瓶颈。
Comments 26 pages, 8 figures
基于技能划分与复用的离线多智能体持续协作
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） ； Polixir Technologies.（Polixir技术公司） ； Kuang Yaming Honors School, Nanjing University（匡杨明荣誉学院，南京大学）
AI总结 提出COMAD框架，通过自编码器从离线数据中发现可复用技能，并利用密度估计器指导优势函数，解决多智能体持续学习中的灾难性遗忘和干扰问题。
Comments 29 pages, 12 figures, ICML 2026
探索双元元学习以增强开放集场景中的域泛化
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 Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院）
AI总结 针对开放集域泛化中未知类识别和决策边界偏移问题，提出双元元学习联合域类匹配策略（MEDIC），通过隐式梯度匹配同时优化域间和类间任务分割，实现平衡边界，在开放集和闭集场景均表现优异。
RARM：基于置信度门控的进展奖励建模用于操作中的强化学习
机构 * NUS Human-Centered Robotic Lab（新加坡国立大学人机共融机器人实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院）
AI总结 提出参考锚定奖励模型（RARM），通过对比时间目标从通用视频中学习，将单个成功演示转化为密集进展奖励，并在部署时通过置信度门控抑制虚假正奖励，在长时域操作任务中显著提升强化学习成功率。
SymphoMotion：相机运动与物体动态的联合控制以实现一致的视频生成
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 SymphoMotion通过联合控制相机运动和物体动态，提高视频生成的一致性和表达性，其核心方法结合了相机轨迹控制与物体动态控制机制，并引入了RealCOD-25K数据集进行大规模训练和评估，显著提升了视觉保真度和物体运动准确性。
Comments CVPR 2026
RoboRouter: 机器人操作的无训练策略路由
机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； University of Zaragoza（巴塞罗那大学）
AI总结 提出RoboRouter，一种无需训练的策略路由框架，通过维护异构策略池并基于历史经验选择最优策略，在模拟和真实环境中分别提升平均成功率超过3%和13%。
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立场：感知之后推理意味着无视觉推理
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanjing University（南京大学） ； Nankai University（南开大学）
AI总结 本文质疑多模态研究中语言推理能弥补视觉缺陷的假设，提出“感知-推理”范式导致视觉推理退化为文本空间推理，并通过图灵眼测试验证文本推理无法修复感知失败，主张转向感知内的推理。
SER: 用语义证据奖励学习视频推理定位
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院）
AI总结 提出语义证据奖励（SER），通过将时空证据定位重构为约束验证任务，利用裁判VLM评估证据的相关性和定位质量，在V-STAR基准上提升3.0点mLGM。
社会结构在三维人-人交互生成中的重要性
机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学）
AI总结 提出Solo-to-Social框架，利用LLM规划社会结构（阶段分解、角色分配）并指导运动执行器生成协调的双人3D运动，解决文本驱动的人-人交互生成问题。
TEXEDO：面向控制器感知的语言条件人形运动生成的测试时缩放
机构 * Nanjing University（南京大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
AI总结 提出TEXEDO框架，在测试时从预训练生成器中采样多个候选运动，通过动态可行性验证和语义对齐验证选择可执行且任务对齐的最佳运动，提升人形机器人运动生成质量。
Wh0: 生成式世界模型作为自我中心人类手部操作数据的可扩展来源
机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学）
AI总结 提出Wh0框架，利用生成式视频世界模型产生自我中心人-物交互数据集WM-H，通过手部运动重建和视觉编辑转化为机器人可训练监督，提升预训练灵巧VLA模型在真实任务上的零样本成功率。
Comments Under review. The first three authors contributed equally to this work
连接语言与行动：语言引导的机器人操作综述
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Corporate Research, Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世集团企业研究部） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft（微软） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Institute for Artificial Intelligence, University of Stuttgart（斯图加特大学人工智能研究所） ； 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 本文综述了语言引导的机器人操作领域，探讨了语言如何与机器人系统整合，分析了现有方法的分类及最新进展，指出关键争议和未来研究方向。
LOLLA: 面向GPU加速AI-RAN的闭环链路自适应深度强化学习
机构 * School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） ； Yangtze Delta Region Institute (Quzhou), University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学阳澄湖地区研究院（衢州）） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学软件新技术国家重点实验室） ； School of Intelligent Software and Engineering, Nanjing University (Suzhou Campus)（南京大学智能软件与工程学院（苏州校区））
AI总结 提出LOLLA框架，用深度强化学习替代传统OLLA，基于丰富PHY/MAC遥测生成连续SINR偏移，在GPU加速5G NR栈上实现亚500微秒闭环控制，吞吐量提升15%-92%。
Comments 14 pages, 7 figures
从片段到路径：大型工业代码库的任务级上下文恢复
机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Cambridge（剑桥大学）
AI总结 提出DeepDiscovery方法，通过两阶段定位-推理框架在预算约束下恢复任务级上下文，显著提升大型工业代码库的文件检索和下游软件工程任务性能。
Comments 12 pages, 3figures
CLI-Universe：面向终端代理的可验证任务合成引擎
机构 * Nanjing University（南京大学） ； StepFun（阶跃星辰） ； ZODA ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
AI总结 提出CLI-Universe引擎，通过多维能力分类采样和证据引导研究生成终端代理任务，经多阶段可执行验证流水线筛选，构建高质量数据集CLI-Universe-6K，微调Qwen3-32B在Terminal-Bench 2.0上达到33.4%的SOTA。
Comments 20 pages, 5 figures, 3 tables. Preprint
寻找证据：发现决策支持令牌以进行在线策略推理蒸馏
机构 * Meituan Longcat Team（美团Longcat团队） ； Nanjing University（南京大学） ； TJUNLP Lab, College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部TJUNLP实验室）
AI总结 提出DEAR方法，通过学生熵识别决策点，利用隐状态余弦相似性和师生差异发现证据令牌，在数学和代码基准上提升推理蒸馏效果。
检测和理解全同态加密框架中的漏洞
机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Nara Institute of Science（奈良科学研究院）
AI总结 提出首个针对FHE框架的自动化测试工具HERTA，利用蜕变测试发现深层实现漏洞，在三个主流框架中发现21个未知漏洞。
Comments 16 pages, 6 figures
对抗模仿学习的可证明高效策略-奖励联合预训练
机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（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）
AI总结 针对对抗模仿学习（AIL）需大量在线交互的问题，提出基于奖励塑形分析的理论框架，设计策略-奖励联合预训练方法CoPT-AIL，首次从理论上证明预训练能提升AIL的模仿性能。
Comments Paper accepted by ICML 2026
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