Peking University（北京大学）

ChronoGS: Disentangling Invariants and Changes in Multi-Period Scenes

ChronoGS：多时期场景中不变性与变化的解耦

Zhongtao Wang, Jiaqi Dai, Qingtian Zhu, Yilong Li, Mai Su, Fei Zhu, Meng Gai, Shaorong Wang, Chengwei Pan, Yisong Chen, Guoping Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Forestry University（北京林业大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Beihang University（北航） 纠错

AI总结 提出ChronoGS，一种时间调制的高斯表示方法，通过统一锚点支架重建多时期场景，并解耦稳定与演化组件，实现时间一致的重建，同时发布ChronoScene基准数据集。

Comments CVPR26 Highlight

Querying structural and functional niches on spatial transcriptomics data

查询空间转录组数据中的结构和功能生态位

Mo Chen, Minsheng Hao, Xinquan Liu, Lin Deng, Peng Liu, Chen Li, Dongfang Wang, Kui Hua, Liang Guo, Xuegong Zhang, Lei Wei

机构 * MOE Key Laboratory of Bioinformatics and Bioinformatics Division of BNRIST, Department of Automation, Tsinghua University（生物信息学教育部重点实验室和北京理工大学生物信息学分部，自动化系，清华大学） ； Center for Synthetic and Systems Biology, School of Life Sciences and School of Medicine, Tsinghua University（合成与系统生物学中心，生命科学学院和医学学院，清华大学） ； Department of Thoracic Surgery, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（胸外科部门，国家癌症中心/国家癌症临床研究中心/癌症医院，中国医学科学院和北京协和医学院） ； Peking Union Medical College, Chinese Academy of Medical Sciences（北京协和医学院，中国医学科学院） ； Biomedical Pioneering Innovation Center (BIOPIC), Peking University（生物医学前瞻性创新中心（BIOPIC），北京大学） ； Cancer Research UK Cambridge Institute, University of Cambridge（英国癌症研究Cambridge研究所，剑桥大学） ； Department of Immunology, School of Basic Medical Sciences, Harbin Medical University（免疫学部门，基础医学学院，哈尔滨医科大学） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence, Beijing, China（中关村人工智能研究院，北京，中国） 纠错

AI总结 提出QueST方法，通过子图建模和对比学习查询空间转录组样本中的相似生态位，有效捕捉异质环境中的生态位结构并跨平台泛化。

EvoCode-Bench: Evaluating Coding Agents in Multi-Turn Iterative Interactions

EvoCode-Bench：评估多轮迭代交互中的编码智能体

Haiyang Shen, Xuanzhong Chen, Wendong Xu, Yun Ma, Liang Chen, Kuan Li

机构 * UniPat AI ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； HKU（香港大学） 纠错

AI总结 提出EvoCode-Bench基准，通过多轮状态化任务和累积测试评估编码智能体在需求变化下维持代码库工作的能力，发现多轮指标远低于单轮指标，且最强智能体多轮成功率仅约50%。

Comments Work in Progress; 32 pages, 10 figures, preprint

Reason--Imagine--Act: Closed-Loop LLM Decision Making with World Models for Autonomous Driving

推理--想象--行动：基于世界模型的闭环LLM自动驾驶决策

Zhengqi Sun, Yiwen Sun, Boxuan Liu, Tailai Chen, Tianxu Guo, Jiabin Liu

机构 * 1Department of Information Management, Peking University, Beijing 100871, China ； 2School of Intelligence Science ； Technology, Peking University, Beijing 100871, China ； 3State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI, Beijing 100080, China ； 4Yuanpei College, Peking University, Beijing 100871, China ； 5China Agricultural University, Beijing, China ； 6CRSC Research \& Design Institute Group Co., Ltd., Beijing, China 纠错

AI总结 提出Reason--Imagine--Act (RIA)闭环框架，结合LLM推理器与动作条件世界模型进行在线安全验证，在CARLA点目标协议下实现80.05%路线完成率、51.10%到达率和0.20%碰撞率。

Comments Accepted by the 2026 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026). 8 pages, 2 figures

Learning Protein Structure-Function Relationships through Knowledge-guided Representation Decomposition

通过知识引导的表示分解学习蛋白质结构-功能关系

Mingqing Wang, Zhiwei Nie, Athanasios V. Vasilakos, Yonghong He, Zhixiang Ren

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳国际研究生院） ； Pengcheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University, Shenzhen, China（北京大学电子与计算机工程学院） ； CAIR, University of Agder, Norway（阿格德大学CAIR） ； Shanghai Smart Logic Technology Co. Ltd., Shanghai, China（上海智略科技有限公司） 纠错

AI总结 提出知识引导的框架ProtDiS，基于信息瓶颈原理分解预训练的蛋白质微环境嵌入，得到更特异、独立和信息高效的结构特征，在12个下游任务上取得一致改进。

Comments 28 pages, 17 figures, icml 2026 regular

Retrieved In-Context Principles from Previous Mistakes

从先前错误中检索的上下文原则

Hao Sun, Yong Jiang, Bo Wang, Yingyan Hou, Yan Zhang, Pengjun Xie, Fei Huang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

AI总结 提出检索式上下文原则（RICP）框架，通过教师模型分析学生模型错误生成原则，聚类错误以增强覆盖，检索相关错误生成问题级原则，提升定制化，无需推理时干预，在七个推理基准上提升多种提示策略性能。

Multi-Pair Temporal Sentence Grounding via Multi-Thread Knowledge Transfer Network

多对时序句子定位的多线程知识迁移网络

Xiang Fang, Wanlong Fang, Changshuo Wang, Daizong Liu, Keke Tang, Jianfeng Dong, Pan Zhou, Beibei Li

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Peking University（北京大学） ； Guangzhou University（广州大学） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） 纠错

AI总结 提出多对时序句子定位新任务，并设计多线程知识迁移网络，通过跨模态对比、原型对齐和自适应负样本选择实现多对视频-查询对的协同训练。

Comments Accepted by AAAI 2025