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KPGrasp: 可扩展的关键点流匹配用于灵巧抓取生成
机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出KPGrasp框架，通过全欧几里得手部关键点参数化和Transformer流模型，从大规模数据学习灵巧抓取先验，无需接触损失或测试时优化，在模拟和真实场景中实现高成功率与低穿透深度。
Comments 14 pages, 7 figures, 6 tables
晚期融合足矣：面向视觉饱和的多模态大语言模型的双路径视觉令牌路由
机构 * School of Mechanics and Engineering Science, Peking University（北京大学力学与工程科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系）
AI总结 针对多模态大语言模型中视觉令牌在深层饱和的问题，提出双路径视觉令牌路由（DPVR-LF），在饱和点将视觉令牌路由至单层可训练分支，仅最后层融合，以约3%可训练参数保持性能并减少计算。
Comments 18 pages, 4 figures. Submitted to Pattern Recognition
弥合智能体-世界鸿沟：面向基于LLM的智能体的文本世界模型
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本文系统综述了面向基于LLM的智能体的文本世界模型，围绕形式化框架和智能体生命周期，涵盖基础定义、构建范式、应用（训练时经验合成与推理时规划、验证、适应）及评估，旨在整合该领域并明确设计空间与开放挑战。
Comments Code: https://github.com/sustech-nlp/awesome-text-world-models
基于多序列影像的脊柱MRI报告生成多智能体系统
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； New York University（纽约大学） ； University of Washington Medical Center（华盛顿大学医学中心）
AI总结 提出SpineAgent多智能体框架，利用多序列基础模型整合T1/T2等序列信息，实现脊柱MRI报告生成、病理定位和图文检索，在跨厂商和跨队列评估中表现优异。
Dream-Tac: 用于接触丰富机器人操作任务的统一触觉世界动作模型
机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Nanjing University（南京大学） ； 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）
AI总结 提出Dream-Tac统一触觉世界动作模型，通过接触门控视觉-触觉融合和接触感知注意力偏置，联合建模动作、未来视觉观察和触觉动态，在六项接触丰富操作任务中平均动作准确率提升31.7%。
Comments 16 pages,13 figures
无图像思考：通过在线自我蒸馏内化视觉操作
机构 * 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） ； Central South University（中南大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司）
AI总结 提出Imagine-OPD框架，通过在线自我蒸馏将“用图像思考”的视觉推理能力内化为“用想象思考”，在不调用外部工具的情况下生成内部视觉线索，在保持性能的同时显著降低推理开销。
PRPO: 通过令牌级动态优势重塑的感知强化策略优化
机构 * Amap CV Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图计算机视觉实验室） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出令牌级强化学习框架PRPO，通过鲁棒视觉依赖（RVD）指标识别关键感知令牌，并利用感知优势重塑（PAR）技术增强其学习信号，在7个多模态推理基准上平均提升23.3%（3B模型）和21.1%（7B模型）。
Real-IKEA：物理保真度是鲁棒操作的前提
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对仿真与现实物理差异导致操作鲁棒性不足的问题，提出Real-IKEA数据集与仿真框架，通过高保真资产和阻力校准配置，使强化学习策略发现优先利用机械优势的鲁棒策略。
OctaOctree神经辐射度用于实时光泽材质渲染
机构 * Peking University（北京大学）
AI总结 提出OctaOctree表示，通过空间自适应八叉树耦合八面体方向图，高效编码高频出射辐射分布，实现单次网络查询的实时高质量全局光照。
Comments 11 pages, 9 figures
GraspFoM：基于3D基础先验的重建驱动机器人抓取
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 提出GraspFoM框架，利用3D基础先验（SAM3D）构建共享3D物体潜变量，联合优化重建与抓取姿态预测，通过锚点初始化的截断姿态推理扩散器生成连续多模态抓取，实现高保真重建与最优抓取。
TrustMargin: 大语言模型中参数化记忆与检索证据之间的无训练仲裁
机构 * Peking University（北京大学）
AI总结 针对大语言模型在知识问答中参数记忆与检索证据冲突的问题，提出无训练仲裁层TrustMargin，利用模型自身似然度评分选择更可信的答案，无需微调或外部评判。
Comments 13 pages, 6 figures, 9 tables. Code and data are available at https://github.com/mojixu/TrustMargin.git
ZAS-SQL: 从失败中提炼规则用于零样本文本到SQL
机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学上海自主智能无人系统科学中心） ； College of Architecture and Urban Planning, Tongji University（同济大学建筑与城市规划学院） ； Behavioral and Spatial AI Lab, Peking University & Tongji University（北京大学与同济大学行为与空间人工智能实验室）
AI总结 提出ZAS-SQL零样本框架，通过Map-Reduce规则蒸馏从失败案例中提取核心生成规则，结合知识增强模式表示、规则驱动结构化推理和执行引导早停三个模块，在Spider上达到87.2%和88.6%执行准确率，超越多个少样本和微调方法。
支持向量评分准则：弥合自生成与人工评分准则之间的差距
机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对自生成评分准则在困难实例上落后于人工标注的问题，提出SVR框架，将准则构建转化为偏好数据上的最大间隔边界学习，通过对比特征挖掘、提示条件选择器和迭代优化，显著缩小与人工准则的差距，并展现出广泛的奖励建模能力。
PAFO: 个性化奖励建模的帕累托公平优化
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对个性化奖励模型因训练数据偏好不平衡导致对少数用户群体存在偏见的问题，提出PAFO框架，通过帕累托公平优化提升弱势群体性能而不损害其他群体，实验表明能同时提高少数和多数群体准确率并降低不公平性。
ChronoPhyBench：多模态大语言模型真正理解世界还是仅仅利用语言先验？
机构 * Peking University, Shenzhen Graduate School（北京大学深圳研究生院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Rabbitpre Intelligence ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出ChronoPhyBench基准，通过视频上下文和文本描述强制模型进行物理状态推理，揭示当前开源模型物理推理能力仍处初级阶段。
Rosetta Memory: 跨LLM智能体的自适应记忆
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Weixin, Tencent（腾讯微信） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院）
AI总结 提出记忆中心式LLM自适应方法，通过双轮廓条件算子与最小增益采样课程，解决上游记忆激活下游LLM的跨模型适应问题，在多项QA任务中优于基线。
Comments 19 pages, 7 figures
ScaleSweep: 通过块尺度初始化实现LLM的精确NVFP4训练后量化
机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所）
AI总结 提出ScaleSweep方法，通过扫描可行块尺度候选并选择最小化目标函数的候选，优化NVFP4量化中的尺度初始化，理论推导扫描范围边界，在Llama和Qwen模型上提升量化性能，缩小与全精度的差距。
Comments under review
TinyJudge: 通过轻量级专家集成实现不可验证约束对齐
机构 * Harbin Institute of Technology SCIR Lab（哈尔滨工业大学SCIR实验室） ； Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司）
AI总结 针对LLM遵循不可验证约束时奖励黑客和计算开销大的问题，提出TinyJudge框架，利用多个小型语言模型集成提供奖励，在五个基准上平均性能提升约10%，奖励精度提升12%，训练速度提升3倍。
Comments ACL 2026 Main Conference;15 pages, 9 figures
RealDexUMI：用于灵巧机器人学习的可穿戴通用操作接口
机构 * Peking University（北京大学） ； BeingBeyond ； Beihang University（北航） ； LinkerBot ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出RealDexUMI，一种基于共享灵巧末端执行器模块的可穿戴通用操作接口，通过掌侧同构遥操作手套实现无重定向、直观精确的手部控制，在八项真实机器人任务中平均成功率达88.75%。
MIRAGE: 具有隐式推理和生成世界模型的移动智能体
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出MIRAGE框架，通过从显式推理轨迹学习连续潜在表示，使移动智能体能够内部推理并预测未来屏幕状态，在减少生成token的同时提升执行效率。
MBench: 视频世界模型记忆能力的综合基准
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； WeChat Vision, Tecent Inc.（微信视觉，腾讯公司） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出MBench基准，通过实体一致性、环境一致性和因果一致性三个核心维度及其12个子维度，系统评估视频世界模型的长期记忆能力，并揭示现有方法在长期状态保持上的关键局限。
Comments Project Page: https://peanutup.github.io/MBench-project/
关于SGD噪声协方差与损失景观曲率之间的超线性关系
机构 * School of Physics, Peking University（北京大学物理系） ； Peking University Chengdu Academy for Advanced Interdisciplinary Biotechnologies（北京大学成都先进交叉生物技术研究院） ； Flatiron Institute（Flatiron研究所）
AI总结 本文发现SGD噪声协方差与Hessian矩阵之间存在超线性关系，而非简单的正比关系，并通过实验验证了层间幂律标度。
Comments 8 pages, 15 figures
面向LLM时代的自动化内核生成
机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（广州科技大学）
AI总结 本文综述了利用大语言模型（LLM）和智能体系统自动化生成与优化GPU内核的方法，系统梳理了现有方法、数据集和基准，并指出了未来研究方向。
Comments In IJCAI 2026. 9 pages, 1 figure
SMART: 基于音频增强多模态大模型的镜头感知视频时刻检索
机构 * Department of Computer Science, University at Albany - SUNY（University at Albany - SUNY 计算机科学系） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Department of Mathematics and Statistics, University at Albany - SUNY（University at Albany - SUNY 数学与统计学系）
AI总结 提出SMART框架，融合音频与视觉特征，利用镜头感知令牌压缩技术，在多模态大模型基础上实现视频时刻检索，在Charades-STA和QVHighlights上取得显著提升。
CLPO：课程学习与策略优化相结合用于大语言模型推理
机构 * Peking University（北京大学） ； Qwen Applications Business Group, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； Xiamen University（厦门大学）
AI总结 提出CLPO框架，通过在线策略准确率动态调整问题难度，使课程与策略共同进化，在数学和通用推理基准上显著优于GRPO和DAPO。
利用大型语言模型发现专家级纳什均衡算法
机构 * CFCS, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（计算机科学系，北京大学，北京，中国） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong, Pokfulam, Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学，薄扶林，香港）
AI总结 提出LegoNE框架，将专家证明策略编码为符号语言，自动验证算法的最坏情况保证，结合推理型LLM重新发现并改进了多人博弈的近似纳什均衡算法。
Comments accepted by Nature Communications
稠密图中的鲁棒随机图匹配：基于近似消息传递类型算法
机构 * Peking University（北京大学）
AI总结 针对带潜在顶点对应的相关高斯Wigner矩阵对，提出一种近似消息传递迭代算法，在对抗性扰动下实现多项式时间匹配恢复，扰动规模可达n^{1-o(1)}。
Comments 46 pages; accepted by IEEE Trans. Inf. Theory
Journal ref IEEE Transactions on Information Theory, 72(8):6093-6111 (August 2026)
Chatlaw: 基于角色对齐的混合专家架构的多智能体法律助手
机构 * Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Law School, Peking University（北京大学法学院） ； Pandalla.ai
AI总结 提出Chatlaw多智能体法律助手，采用角色对齐的混合专家架构模拟律所协作流程，在LawBench基准上准确率比GPT-4提升7.73%，并通过真实案例验证。
Comments Accepted manuscript. Updated to match the journal version and added DOI
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