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当前世界模型缺乏持久状态核心
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics (X-Humanoid)（北京人形机器人创新中心） ； NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Dresden University of Technology（德累斯顿工业大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出WRBench基准测试，发现现有世界模型在观测中断时无法维持世界状态演化，强调物理状态核稳定性应成为世界模型设计首要目标。
Comments 39 pages, 16 figures
频率感知流匹配用于连续且一致的机器人动作生成
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； PKU-Psibot Lab（北大-智源机器人实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心）
AI总结 提出频率感知流匹配（FAFM），通过离散余弦变换将离散动作序列转换到频域进行流匹配，并正则化一阶时间导数以生成平滑连续的动作，提升成功率、多模态表达性和运动平滑性。
ScaffoldAgent: 面向开放式深度研究的效用引导动态大纲优化
机构 * National Engineering Research Center of Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Ministry of Education（教育部高可信软件技术重点实验室） ； GRG Banking Equipment Co., Ltd.（广电运通金融电子股份有限公司） ； Center on Frontiers of Computing Studies, Peking University（北京大学计算前沿研究中心） ； Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)（北京大学（天津滨海）信息技术研究院）
AI总结 提出ScaffoldAgent框架，通过效用引导的动态大纲优化（扩展、收缩、修订操作）解决开放式深度研究中大纲漂移问题，在DeepResearch Bench和Gym上提升长报告生成与事实准确性。
Comments 9 pages, 6 figures
EventVLA: 面向长程视觉-语言-动作策略的事件驱动视觉证据记忆
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对长程机器人操作中记忆瓶颈问题，提出EventVLA框架，通过动态关键帧证据记忆模块自主捕获任务关键视觉事件，在17个模拟和4个真实任务中平均成功率提升40%。
超越静态端点：工具程序作为灵活智能体网络服务的接口
机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China ； School of Software \& Microelectronics, Peking University, Beijing, China ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing, China
AI总结 提出ToolPro，将工具意图表示为可执行程序，通过约束引导构建、效应感知重放和策略决策，在MCP服务上实现最高53.4%的延迟降低和96.1%的流量减少。
Comments Accepted by ICML 2026
CrossFlow: 跨潜在空间与像素空间的单步生成
机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出CrossFlow，一种跨空间流模型，将噪声潜在输入直接映射到像素图像，通过无速度单步目标实现潜在到像素的生成，并替代潜在扩散中的解码器，在ImageNet-1k上达到1.62 FID。
Comments Preprint, Under Review
不确定性感知的奖励建模用于稳定的RLHF
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出不确定性感知奖励建模（UARM），通过分位数保形预测校准不确定性并利用异方差方差分解重加权GRPO优势，以缓解奖励黑客问题，提升对齐质量。
ParaScale: 通过规范不变视差数进行尺度校准的相机运动迁移
机构 * Peking University（北京大学）
AI总结 提出ParaScale模块，通过规范不变的视差数Pi实现尺度忠实相机运动迁移，无需重新训练，在四个数量级尺度上降低视差一致性误差3倍以上。
Comments Accepted by SCA2026(poster)
去噪隐式反馈用于冷启动推荐
机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所）
AI总结 针对冷启动推荐中隐式反馈噪声问题，提出模型无关的去噪方法DIF，通过内容相似性推断伪标签并建模置信度与不确定性，在快手应用中显著提升冷启动场景商业指标。
Comments Accepted by KDD 2026 ADS Track
PerceptionDLM：基于多模态扩散语言模型的并行区域感知
机构 * Peking University（北京大学） ； MSALab ； ByteDance（字节跳动）
AI总结 提出PerceptionDLM，利用扩散语言模型的并行解码特性，通过高效提示和结构化注意力掩码实现多区域并行感知，显著提升推理效率，并构建ParaDLC-Bench基准进行评估。
Comments Code available at https://github.com/MSALab-PKU/PerceptionDLM
JustDiag!：用于可问责根本原因分析的诊断论证引擎
机构 * Peking University（北京大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
AI总结 提出JustDiag诊断论证引擎，通过维护显式的过程状态（证据、发现、竞争假设、冲突和下一步检查）来支持可问责的根本原因分析，在66个真实事件上评估显示其优于仅提供流畅最终答案的方法。
UltraEP：在机架级节点上以近最优负载均衡释放MoE训练与推理
机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 提出UltraEP，首个基于精确负载的实时均衡器，通过协同设计规划求解与专家复制通信，在机架级节点上实现MoE训练和推理的微批次与逐层重均衡，达到94.3%的力均衡理想吞吐量。
Comments The authors have identified issues related to information disclosure in the current version of the manuscript and therefore request its withdrawal. A revised version may be prepared at a later date
风格中的抽象：超越纹理与色彩
机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Visual Computing Research Center (VCC), College of Computer Science and Software Engineering (CSSE)（视觉计算研究中心（VCC），计算机科学与软件工程学院） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出Abstraction in Style (AiS)框架，将结构抽象与视觉风格分离，通过中间抽象代理实现几何保真度放松，从而支持更广泛的非真实感风格迁移。
Comments SIGGRAPH 2026
DADP: 领域自适应扩散策略
机构 * University of California, Berkeley, California, USA（加州大学伯克利分校） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学）
AI总结 提出DADP，通过无监督解耦和领域感知扩散注入，实现跨动态环境的鲁棒零样本适应，在运动与操控任务上超越先前方法。
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