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Claw-SWE-Bench：评估OpenClaw风格代理框架在编码任务上的基准
机构 * TokenRhythm Technologies（TokenRhythm 技术公司） ； Infinigence AI ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； SEE Fund（SEE 基金） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出Claw-SWE-Bench基准，通过适配器协议统一评估异构代理框架，发现适配器设计对编码性能至关重要，且模型和框架选择显著影响通过率与成本。
MSUE：多模态足球理解专家
机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
AI总结 提出MSUE多专家问答架构，结合VLM数据合成管道与LLM动态调度文本、图像、视频专家，在SoccerNet VQA挑战中达到0.95准确率，获第三名。
Comments 6 pages, 1 figures
ISAP-3D: 身份槽对齐的部件感知3D生成
机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Huawei（华为） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对部件感知3D生成中因身份-布局纠缠导致的结构歧义问题，提出身份槽对齐框架ISAP-3D，通过语义身份令牌锚定每个部件并进行一对一布局预测，实现稳定可控的部件级3D生成。
超越表征对齐：基于大脑引导的语言模型实现稳健推理
机构 * State Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室、智能科学与技术学院） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
AI总结 研究通过fMRI信号增强大型语言模型推理能力，提出脑引导框架，在10个模型上实现最高13%的准确率提升。
TacCoRL: 通过仿真将触觉反馈集成到视觉-语言-动作模型中
机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Utah（犹他大学）
AI总结 提出TacCoRL框架，通过仿真与真实联合训练和强化学习，将触觉反馈注入视觉-语言-动作策略，在接触密集型任务中平均成功率提升22.5%。
RLCSD: 基于对比策略自蒸馏的强化学习
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对策略自蒸馏中特权诱导的风格漂移问题，提出RLCSD方法，通过对比正确与错误提示下的师生差距来抑制风格偏移，提升推理模型在数学和逻辑推理任务上的性能。
Comments 20 pages, 9 figures, 9 tables
利用可现场部署的无系留外骨骼提高人类潜水耐力
机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Beijing Engineering Research Center of Intelligent Rehabilitation Engineering（北京市智能康复工程技术研究中心） ； School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； Department of Sports Medicine, Peking University Third Hospital（北京大学第三医院运动医学科） ； School of Rehabilitation Sciences and Engineering, University of Health and Rehabilitation Sciences（康复大学康复科学与工程学院）
AI总结 本文提出DiveMate外骨骼，通过自适应踢腿辅助在真实水下环境中将潜水距离提高42.9%，潜水时长延长54.9%，净耗气率降低47.0%，显著提升人类潜水耐力。
ARGUS: 堆叠多视角身份马赛克注入用于主体保持的视频生成
机构 * Peking University（北京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Xiamen University（厦门大学）
AI总结 提出ARGUS框架，通过堆叠多视角身份马赛克注入（SMII）将身份表示为紧凑动态分布，结合MLLM身份导演、无交叉对反事实训练等模块，在主体保持视频生成中达到SOTA。
Comments 13 pages, 3 figures
最小作用量引导扩散用于物理外推
机构 * College of Engineering, Peking University（北京大学工学院） ； Ningbo Institute for Digital Twin, Eastern Institute of Technology（东方理工宁波数字孪生研究院） ； Eastern Institute for Advanced Study, Eastern Institute of Technology（东方理工高等研究院） ； Shenzhen Tenfong Technology Co., Ltd.（深圳腾方科技有限公司） ； Mechanical Engineering, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学机械工程系）
AI总结 提出最小作用量引导扩散（LAPG）框架，通过将最小作用量原理转化为可微的推理时校正机制，在时间、参数和几何外推中保持物理一致性，优于训练时物理信息基线。
Efficient-WAM: 一种具有低成本未来想象能力的10亿参数世界-动作模型
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； Muka Robotics（Muka机器人） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 提出Efficient-WAM，通过紧凑视频专家、稀疏视频潜变量和非对称去噪降低未来想象成本，在保持控制性能的同时实现30倍推理加速。
GILT：一种无需LLM、无需微调的图基础模型用于上下文学习
机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王宣计算机技术研究所）
AI总结 提出GILT框架，通过基于令牌的上下文学习机制统一处理节点、边和图级别的分类任务，无需大语言模型或微调，实现高效泛化。
Comments Accepted as an oral presentation at the GFM @ ICML 2026 Workshop
引导噪声：将随机扰动转化为有效下降方向以实现内存高效的LLM微调
机构 * School of Intelligence Science and Technology（智能科学与技术学院） ； Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； Peking University（北京大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室）
AI总结 提出一种即插即用框架，通过候选扰动池选择或组合与优化目标对齐的扰动，改进零阶优化梯度估计，提升LLM微调的收敛速度和任务精度。
Comments 12pages, 6figures
MPK：一种用于将张量程序转化为巨型内核的编译器和运行时系统
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； NVIDIA ； University of Michigan（密歇根大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出MPK，首个自动将多GPU模型推理转化为单个高性能巨型内核的编译器和运行时系统，通过SM级图表示实现跨算子软件流水线和细粒度计算通信重叠，显著降低推理延迟。
Comments 14 pages
PIGEON: 通过兴趣点选择的VLM驱动物体导航
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院） ； Peking University（北京大学） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院）
AI总结 提出PIGEON框架，将物体导航建模为基于原始观测的稀疏决策问题，通过兴趣点（PoI）作为视觉决策单元，结合VLM选择关键点，实现零样本SOTA性能并迁移至主动具身问答。
MARIC：用于图像分类的多智能体推理
机构 * Enhans, Seoul, South Korea（韩国首尔Enhans） ； Peking University, Beijing, China（中国北京北京大学）
AI总结 提出多智能体框架MARIC，通过分解图像分类为协作推理过程，利用大纲智能体、方面智能体和推理智能体进行多视角分析与综合，在四个基准数据集上显著优于基线方法。
Comments 11 pages, preprint
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