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JailWAM: 在机器人控制中对World Action Models进行劫持
机构 * MoE key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部重点实验室） ； PR Lab, Nanjing University（南京大学PR实验室） ； Defense Innovation Institute, Chinese Academy of Military Science（军事科学院国防创新研究院）
AI总结 本文提出JailWAM框架，通过三级安全分类体系和三个核心组件，系统评估WAM的安全性，实验表明其能有效暴露物理漏洞，攻击成功率高达84.2%。
多视角视频扩散策略：一种3D空间-时间感知的视频动作模型
机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges（五时代） ； Tsinghua University（清华大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 本文提出MV-VDP，通过联合建模环境的3D空间-时间状态，解决机器人操控中对3D空间结构和时间演变理解不足的问题，实现高效、鲁棒且可解释的动作执行。
Comments Updated Version; Project Website: https://spatialvam.github.io/
具身融合智能体：以人为中心的智能体人工智能新范式
机构 * Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； Institute of Advanced Intelligence and Computing (IAIC), A*STAR（新加坡科技研究局高级智能与计算研究所） ； Nanjing Medical University（南京医科大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 该研究提出以人为中心的 Combodied Agents 新范式，整合多类智能体能力形成闭环，聚焦人类状态轨迹建模，推动智能体 AI 从任务完成转向人类持续福祉。
Comments 38 pages, 6 figures, 10 tables
像素空间扩散变换器
机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Oulu（奥卢大学）
AI总结 本文探讨像素空间扩散变换器，针对潜在扩散模型的局限，研究直接对原始像素建模的像素空间扩散方法，介绍其在高维建模中的挑战与多模态建模优势，从多方面回顾pDiTs，总结方法、识别挑战并展望未来方向。
SDDBMs：软去噪扩散桥模型
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学）
AI总结 本文提出SDDBMs，一种正则化扩散桥的通用框架，以非退化高斯终端边际替代硬端点约束，涵盖现有多种扩散桥模型，图像修复实验显示其数值稳定性与生成质量更优。
CuSearch：通过搜索深度进行课程展开采样以实现代理RAG
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本文提出CuSearch，通过搜索深度贪心分配策略改进代理RAG训练，提升检索监督密度，实验显示在ZeroSearch上性能提升达11.8个精确匹配点。
Comments The paper has been accepted by COLM 2026. Code: https://github.com/MrToser/CuSearch
Argus：面向长程推理的通用智能体运行时
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）
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：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
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
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：面向异构机器人的具身AI模型可移植推理运行时
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））
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：通过不变式合成加速程序验证
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）
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。
通过翻译-推理联合训练实现自我改进的多语言长推理
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）
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：基于大语言模型的汇编程序超优化
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）
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。
ASTRA：基于轨迹对齐的异步时空重建
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 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：为跨平台计算机使用奖励模型建立标准化评估
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）
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：软件工程中代理技能的多目标优化
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）
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。
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
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。
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。
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。
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
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。
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