Peking University（北京大学）

Efficient-WAM: A 1B-Parameter World-Action Model with Low-Cost Future Imagination

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

Jiajun Li, Tiecheng Guo, Yifan Ye, Rongyu Zhang, Xiaowei Chi, Qianpu Sun, Ying Li, Yunfan Lou, Yan Huang, Zhihe Lu, Meng Guo, Shanghang Zhang

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） 纠错

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: An LLM-Free, Tuning-Free Graph Foundational Model for In-Context Learning

GILT：一种无需LLM、无需微调的图基础模型用于上下文学习

Weishuo Ma, Yanbo Wang, Xiyuan Wang, Lei Zou, Muhan Zhang

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） 纠错

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

Steering the Noise: Turning Random Perturbations into Effective Descent for Memory-Efficient LLM Fine-Tuning

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

Feihu Jin, Shipeng Cen, Ying Tan

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） 纠错

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: A Compiler and Runtime for Mega-Kernelizing Tensor Programs

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

Xinhao Cheng, Zhihao Zhang, Yu Zhou, Jianan Ji, Jinchen Jiang, Zepeng Zhao, Ziruo Xiao, Zihao Ye, Yingyi Huang, Ruihang Lai, Hongyi Jin, Bohan Hou, Mengdi Wu, Yixin Dong, Anthony Yip, Zihao Ye, Songting Wang, Wenqin Yang, Xupeng Miao, Tianqi Chen, Zhihao Jia

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） 纠错

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: VLM-Driven Object Navigation via Points of Interest Selection

PIGEON: 通过兴趣点选择的VLM驱动物体导航

Cheng Peng, Zhenzhe Zhang, Xiaobao Wei, Yanhao Zhang, Heng Wang, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Cheng Chi, Shanghang Zhang, Jing Liu

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） 纠错

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: Multi-Agent Reasoning for Image Classification

MARIC：用于图像分类的多智能体推理

Wonduk Seo, Minhyeong Yu, Hyunjin An, Seunghyun Lee

机构 * Enhans, Seoul, South Korea（韩国首尔Enhans） ； Peking University, Beijing, China（中国北京北京大学） 纠错

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