Peking University（北京大学）

Training the Knowledge Base through Evidence Distillation and Write-Back Enrichment

通过证据蒸馏和写回丰富训练知识库

Yuxing Lu, Xukai Zhao, Wei Wu, Jinzhuo Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出WriteBack-RAG框架，通过标注示例识别检索成功区域，提取相关文档并蒸馏为紧凑知识单元，提升RAG系统性能，平均提升2.14%。

Comments 15 pages

DeepFAN, a transformer-based deep learning model for human-artificial intelligence collaborative assessment of incidental pulmonary nodules in CT scans: a multi-reader, multi-case trial

DeepFAN，一种基于transformer的深度学习模型，用于人类-人工智能协作评估CT扫描中的偶发性肺结节：多读者、多病例试验

Zhenchen Zhu, Ge Hu, Weixiong Tan, Kai Gao, Chao Sun, Zhen Zhou, Kepei Xu, Wei Han, Meixia Shang, Xiaoming Qiu, Yiqing Tan, Jinhua Wang, Zhoumeng Ying, Li Peng, Wei Song, Lan Song, Zhengyu Jin, Nan Hong, Yizhou Yu

机构 * Department of Radiology, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院放射科，疑难重症及罕见病国家重点实验室） ； Theranostics and Translational Research Center, National Infrastructures for Translational Medicine, Institute of Clinical Medicine, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院临床医学研究所，国家转化医学基础设施，诊疗与转化研究中心，疑难重症及罕见病国家重点实验室） ； Artificial Intelligence Lab, Deepwise Healthcare（深睿医疗人工智能实验室） ； Department of Epidemiology and Health Statistics, Institute of Basic Medicine Sciences, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院基础医学研究所流行病学与卫生统计学系） ； Department of Biostatistics, Peking University First Hospital（北京大学第一医院生物统计室） ； Department of Radiology, Huangshi Central Hospital, Affiliated Hospital of Hubei Polytechnic University（湖北理工学院附属医院黄石市中心医院放射科） ； Department of Radiology, Wuhan Third Hospital, Tongren Hospital of Wuhan University（武汉大学同仁医院武汉市第三医院放射科） ； +4 Medical Doctor Program, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院4+4医学博士项目） ； Department of Medicine Imaging, School of Clinical Medicine, Southwest Medical University（西南医科大学临床医学院医学影像系） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 本文提出DeepFAN模型，通过多读者多病例试验验证其在辅助初级放射科医生评估肺结节方面的有效性，提升了诊断准确率和一致性。

Comments 28 pages for main text and 37 pages for supplementary information, 7 figures in main text and 9 figures in supplementary information

System Design for Maintaining Internal State Consistency in Long-Horizon Robotic Tabletop Games

长周期机器人桌面游戏中维持内部状态一致性的系统设计

Guangyu Zhao, Ceyao Zhang, Chengdong Ma, Tao Wu, Yiyang Song, Haoxuan Ru, Yifan Zhong, Ruilin Yan, Lingfeng Li, Ruochong Li, Yu Li, Xuyuan Han, Yun Ding, Ruizhang Jiang, Xiaochuan Zhang, Yichao Li, Yuanpei Chen, Yaodong Yang, Yitao Liang

机构 * Peking University（北京大学） ； PKU-PsiBot Joint Lab（北大-PsiBot联合实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； PsiBot 纠错

AI总结 本文通过系统设计而非孤立组件改进，研究如何在回合制多人类机器人桌面游戏中维持内部状态一致性。以Mahjong为例，提出整合架构，明确维护感知、执行和交互状态，分离高层语义推理与时间敏感的感知控制，并结合验证的动作原语和触觉触发恢复机制。

UMBRELLA: Uncertainty-aware Multi-robot Reactive Coordination under Dynamic Temporal Logic Tasks

UMBRELLA：基于动态时间逻辑任务的不确定性感知多机器人反应协调

Qisheng Zhao, Meng Guo, Hengxuan Du, Lars Lindemann, Zhongkui Li

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； Automatic Control Laboratory, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院自动控制实验室） 纠错

AI总结 本文提出UMBRELLA框架，结合MCTS与不确定性感知路径规划，通过置信度预测降低任务完成时间和方差，适用于动态移动目标的多机器人协作任务。

Hessian-informed machine learning interatomic potential towards bridging theory and experiments

基于Hessian的机器学习互作用势：连接理论与实验的桥梁

Bangchen Yin, Jian Ouyang, Zhen Fan, Kailai Lin, Hanshi Hu, Dingshun Lv, Weiluo Ren, Hai Xiao, Ji Chen, Changsu Cao

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Department of Chemistry, Tsinghua University（清华大学化学系） ； School of Physics, Peking University（北京大学物理学院） ； Interdisciplinary Institute of Light-Element Quantum Materials, Frontiers Science Center for Nano-Optoelectronics, State Key Laboratory of Artificial Microstructure and Mesoscopic Physics, Peking University（北京大学轻元素量子材料交叉研究所、纳米光电子前沿科学中心、人工微结构与介观物理国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出一种基于Hessian的机器学习互作用势，通过高效训练协议HINT显著提升过渡态搜索并实现化学精度的吉布斯自由能预测，同时准确处理强非谐氢化物。

Comments 13 pages, 4 figures

A Decade-Scale Benchmark Evaluating LLMs' Clinical Practice Guidelines Detection and Adherence in Multi-turn Conversations

一个十年级基准评估LLM在多轮对话中检测和遵守临床实践指南的能力

Andong Tan, Shuyu Dai, Jinglu Wang, Fengtao Zhou, Yan Lu, Xi Wang, Yingcong Chen, Can Yang, Shujie Liu, Hao Chen

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出CPGBench基准，评估LLM在多轮对话中检测和遵循临床实践指南的能力，发现多数模型在识别和遵循指南方面存在显著差距，通过人类评估验证了这一发现。

RS-SSM: Refining Forgotten Specifics in State Space Model for Video Semantic Segmentation

RS-SSM：通过状态空间模型细化遗忘的特定信息以实现视频语义分割

Kai Zhu, Zhenyu Cui, Zehua Zang, Jiahuan Zhou

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出RS-SSM模型，通过互补细化遗忘的时空细节，提升视频语义分割的像素级处理能力，在四个基准上取得最佳性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

FusionLog: Cross-System Log-based Anomaly Detection via Fusion of General and Proprietary Knowledge

FusionLog：通过通用知识和专有知识融合实现跨系统日志基异常检测

Xinlong Zhao, Tong Jia, Minghua He, Xixuan Yang, Ying Li

机构 * School of Software & Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

AI总结 FusionLog通过融合通用和专有知识实现跨系统日志基异常检测，无需目标系统标注数据，实验显示在零标注设置下F1分数超过90%。

Comments 12 pages, 5 figures, and 2 tables

DiffuGuard: How Intrinsic Safety is Lost and Found in Diffusion Large Language Models

DiffuGuard: 差分扩散语言模型中内在安全的丧失与恢复

Zherui Li, Zheng Nie, Zhenhong Zhou, Yue Liu, Yitong Zhang, Yu Cheng, Qingsong Wen, Kun Wang, Yufei Guo, Jiaheng Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Squirrel Ai Learning（松鼠AI） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文分析了差分扩散语言模型在对抗攻击中的脆弱性，提出DiffuGuard框架通过随机退火重标记和块级审计修复提升模型安全性，有效降低攻击成功率。

Comments Accepted by ICLR2026

Bridging Perception and Reasoning: Token Reweighting for RLVR in Multimodal LLMs

弥合感知与推理：用于多模态大语言模型中RLVR的标记重加权

Jinda Lu, Junkang Wu, Jinghan Li, Kexin Huang, Shuo Yang, Guoyin Wang, Jiancan Wu, Xiang Wang, Xiangnan He

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 本文提出Token-Reweighting策略，通过动态重加权多模态大语言模型中的感知与推理标记，提升RLVR性能，实现视觉 grounding 和推理的协同优化。

GIFT: Global Irreplaceability Frame Targeting for Efficient Video Understanding

GIFT：全局不可替代性帧目标用于高效视频理解

Junpeng Ma, Sashuai Zhou, Guanghao Li, Xin Gao, Yue Cao, Hengyu Zeng, Yuxiang Yan, Zhibin Wang, Jun Song, Bo Zheng, Shanghang Zhang, Jian Pu

机构 * Institute of Science and Technology for Brain-inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学类脑智能科学与技术研究院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group Holding Limited（阿里巴巴集团控股有限公司） ； Future Living Lab of Alibaba（阿里巴巴未来生活实验室） 纠错

AI总结 GIFT通过评估帧的内在不可替代性选择关键帧，解决视频理解中处理密集帧的高计算成本问题，提升视频分析效率。

Comments 11 pages, 3 figures

Shopping with a Platform AI Assistant: Who Adopts, When in the Journey, and What For

通过平台AI助手购物：谁采用、何时在旅程中、为何采用

Se Yan, Han Zhong, Zemin, Zhong, Wenyu Zhou

机构 * Guanghua School of Management, Peking University（北京大学光华管理学院） ； Rotman School of Management, University of Toronto（多伦多大学罗特曼管理学院） ； International Business School, Zhejiang University（浙江大学国际联合商学院） 纠错

AI总结 本文研究消费者在电子商务中采用平台嵌入式购物AI的行为特征，发现AI助手在探索性产品发现中起补充作用，而非替代传统搜索。

Scalable Object Relation Encoding for Better 3D Spatial Reasoning in Large Language Models

可扩展的对象关系编码以提升大语言模型中的3D空间推理

Shengli Zhou, Minghang Zheng, Feng Zheng, Yang Liu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王轩计算机技术研究所） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出QuatRoPE，通过线性增长的对象数量输入长度和注意力层中的点积计算配对空间关系，提升大语言模型在3D空间推理中的性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Model2Kernel: Model-Aware Symbolic Execution For Safe CUDA Kernels

Model2Kernel: 用于安全CUDA内核的模型感知符号执行

Mengting He, Shihao Xia, Haomin Jia, Wenfei Wu, Linhai Song

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所处理器实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出Model2Kernel，通过模型感知动态分析验证LLM推理中CUDA内核的内存安全，利用专门的符号执行技术发现353个未知bug，仅产生9个误报。