高校专区
LaST-HD：从可扩展人类数据中学习潜在物理推理以进行机器人操作
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） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Simplexity Robotics ； Aether Tech
AI总结 提出LaST-HD框架，通过将人手与机器人演示在共享潜在推理空间中对齐，利用未配对轨迹训练世界模型合成统一潜在目标，实现跨形态物理动力学内化，并开发低成本数据手套OOL Glove，结合混合训练策略，仅用少量人类数据即可达到高泛化性能。
DiT-Reward：文本到图像奖励建模的生成式表示
机构 * JD Explore Academy, JD.com（京东探索研究院，京东） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出DiT-Reward，利用预训练文本到图像扩散Transformer的生成表示进行奖励预测，在多个偏好基准上超越HPSv3，并实现1.65倍推理加速。
AOHP：一个用于个性化、高效和安全交互的开源操作系统级Agent框架
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出AOHP，一个基于AOSP的操作系统级Agent框架，通过将Agent视为一等OS参与者，实现个性化服务组合、高效Agent接口和安全信息流，在任务完成率、令牌成本和策略合规性上优于现有系统。
Comments 17 pages, 3 figures
IOI: 解耦运动学与物理学的交互式世界模型
机构 * Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出IOI混合交互式世界模型，通过显式运动学先验与学习物理动力学解耦，实现精确控制对齐和物理合理视觉反馈，在RoboTwin基准上达到最优仿真性能与零样本泛化。
SteerVTE: 具有风格和字形控制的无缝视频文本编辑
机构 * Peking University（北京大学）
AI总结 提出SteerVTE框架，通过风格编码器和双粒度字形编码器控制冻结视频扩散模型，结合字形感知空间焦点损失和三阶段渐进训练，实现精确、连贯的视频文本编辑。
EvoRubrics：通过对抗性协同进化为LLM强化学习提供动态评分准则作为奖励
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） ； Peking University Information Technology Institute, Tianjin Binhai（北京大学滨海信息技术研究院） ； Research Institute, GRGBanking Equipment Co., Ltd.（广电运通金融电子股份有限公司研究院）
AI总结 提出EvoRubrics框架，通过策略LLM与评分准则生成器的对抗性协同进化，在训练中动态调整奖励标准，解决静态评分准则导致的奖励饱和与策略欺骗问题，实验表明其优于静态和动态基线，且自监督变体也能有效提升性能。
通过尺度驱动的在线光流细化提升神经视频编解码器
机构 * Peking University Shenzhen Graduate School（北京大学深圳研究生院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Migu Interactive Entertainment Co., Ltd（咪咕互动娱乐有限公司）
AI总结 提出一种无需训练的尺度驱动在线光流细化方法（SOFR），通过多尺度运动信息动态融合来修正运动估计误差，在多种NVC框架上平均节省2.84%和4.05%码率。
Comments Accepted to ICME 2026 as an oral paper
组图策略优化用于长程智能体强化学习
机构 * Peking University（北京大学） ； Microsoft Corporation（微软公司）
AI总结 提出G2PO算法，通过构建全局状态转移图并引入组聚合状态值估计和边中心优势估计，解决长程智能体强化学习中的奖励稀疏和信用分配粗粒度问题，在WebShop等基准上显著提升成功率。
ENVS：面向长程GUI智能体的环境原生验证搜索
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出ENVS方法，利用环境在训练时构建验证监督，通过分支搜索和全局平衡训练提升长程GUI任务性能，并引入OSWorld-Noisy基准测试抗干扰能力。
OrthoMotion：通过几何语义正交注意力解耦相机与主体运动
机构 * Peking University（北京大学）
AI总结 提出OrthoMotion方法，通过将相机运动编码为几何通道（旋转位置嵌入相位旋转）和主体运动编码为语义通道（门控值注入交叉注意力），并利用正交正则化保证解耦，实现可控视频生成中相机与主体运动的独立控制，将串扰降低2.4倍以上。
Comments Accepted by SCA2026(poster)
投影-体积保真度散度：稀疏视角三维高斯层析成像中优化漂移的诊断与控制
机构 * Chongqing University（重庆大学） ； Peking University Health Science Center（北京大学医学部）
AI总结 针对稀疏视角CT重建中投影域优化导致体积退化的问题，提出LADES控制器，通过线性退火丢弃和结构感知早停抑制高斯变形与共适应，提升体积保真度并减少训练时间。
Comments 29 pages, 9 figures
ACEsplat: 仅通过RGB和姿态加速的3D高斯场景回归
机构 * Peking University（北京大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing Vocational Institute of Engineering（重庆工程职业技术学院） ； Infinity Robotics
AI总结 提出ACEsplat框架，通过自监督场景坐标回归和轻量级高斯初始化，仅用RGB图像和相机姿态实现快速3D高斯场景重建，无需外部几何先验。
SPOTR: 面向通用生理信号自监督学习的时空池化单令牌重建
机构 * New Cornerstone Science Laboratory, Guangdong Provincial Key Laboratory of In-Memory Computing Chips, Shenzhen Graduate School, Peking University（新基石科学实验室，广东省存算一体芯片重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology, Shenzhen Graduate School, Peking University（广东省超高清沉浸式媒体技术重点实验室，北京大学深圳研究生院）
AI总结 提出SPOTR框架，通过单令牌全局瓶颈压缩-重建预训练，解决生理信号自监督学习在异构数据集上的性能瓶颈，在线性探测下显著提升AUC并降低计算开销。
Comments The paper has been accepted by IJCAI-ECAI 2026
超越下一步：用于长时程规划的变长潜世界模型
机构 * State Key Lab of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； Amazon AGI SF Lab（亚马逊AGI旧金山实验室） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院）
AI总结 提出变长潜世界模型（VLWM），通过学习变长动作序列的条件潜状态预测，解决递归一步预测在长时程规划中的累积误差问题，结合课程训练策略，在长时程控制任务上平均提升13%。
利用人类偏好奖励改进文本到音乐生成
机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Peking University（北京大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出结合人类偏好奖励（TuneJury）的文本到音乐生成方法，通过训练时奖励条件化、专家迭代、偏好微调等五项工程决策，在ATTM挑战中提升FAD-CLAP和CLAP分数。
Comments ICME 2026 Grand Challenge on Academic Text-to-Music Generation
CulMind：中国文化遗产中的多模态理解与推理基准
机构 * University of International Relations（国际关系学院） ； Kedge Business School（凯致商学院） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Capital Normal University（首都师范大学）
AI总结 针对现有基准忽视推理过程的问题，提出CulMind和CulMind-R基准，涵盖50个任务和24个推理子任务，并设计ReaScore指标评估推理质量，揭示答案与推理之间的差距。
MedTS-TTT：医学时间序列分类的测试时训练
机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology, Shenzhen Graduate School, Peking University（广东省超高清沉浸式媒体技术重点实验室，北京大学深圳研究生院）
AI总结 提出MedTS-TTT框架，通过闭环自对齐测试时训练和门控卷积骨干网络，实现无需迭代内循环优化的快速样本自适应，在4个公开数据集上取得11/12的top-1排名。
Comments Accepted at MICCAI 2026
MammoExpert：乳腺X线诊断中的思维链推理基准测试
机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineer, Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Yizhun co. ltd（医准有限公司） ； International School, Beijing University of Post and Telecommunications（北京邮电大学国际学院） ； School of Public Health, University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校公共卫生学院） ； Future Technology College, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学未来技术学院） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出首个包含思维链推理标注的乳腺X线数据集MammoExpert，覆盖2379张图像和67种病理亚型，通过三阶段推理提升病灶分类准确率，在多个数据集上验证了有效性。
Comments KDD 2026
MV-WAM: 具有价值增强的流形感知世界动作模型
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） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心）
AI总结 提出MV-WAM框架，通过跨模态因果掩码、流形感知优化和进度价值调节机制，联合建模视觉预测、动作生成和价值估计，在分布外场景中提升动作泛化能力，在仿真和真实机器人任务上显著优于基线。
Comments 20 pages, 9 figures, 7 tables
SafeDojo：基于交互世界模型的安全强化学习用于视觉-语言-动作模型
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） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
AI总结 提出SafeDojo，首个基于模型的安全强化学习框架，通过交互式视频世界模型进行想象学习安全动作，结合解耦的任务奖励和安全代价信号，在SafeLIBERO和真实机器人上取得最佳安全成功率。
Comments 20 pages, 5 figures, 8 tables
基于球面Mobius提升的无剪切视口放大用于360度图像
机构 * Peking University（北京大学）
AI总结 提出球面Mobius提升作为共形映射，在固定预算下实现无剪切视口放大，通过保持局部角度避免各向异性拉伸，在SUN360数据集上视口PSNR中位数提升3.23 dB。
从问答到任务完成：智能体系统与执行框架设计综述
机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Peking University（北京大学） ； TokenRhythm Technologies（TokenRhythm 科技公司）
AI总结 本文从模型-执行框架视角综述LLM智能体，分析模型瓶颈与执行框架设计，提出六组件分解法，并探讨任务完成、效率与可靠性的影响因素。
ECGFlowCMR: 利用心电图生成电影心脏磁共振的预训练助力心脏病分类和表型预测
机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； Polytechnic Institute of Zhejiang University, Zhejiang University（浙江大学 polytechnic 院） ； Institute of Computing Technology, University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学国家研究院） ； Institute of Microelectronics, University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） ； Department of Cardiology, Zhejiang University（浙江大学心内科部）
AI总结 提出ECGFlowCMR框架，通过相位感知掩码自编码器和解剖运动解耦流解决ECG与CMR的跨模态时序错配和解剖可观测性差距，生成逼真电影CMR序列，提升下游心脏病分类和表型预测性能。
Comments Accepted to KDD 2026
多主体图像生成的层次化概念到外观引导
机构 * Peking University（北京大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学）
AI总结 提出层次化概念到外观引导框架(CAG)，通过VAE dropout训练和对应感知掩码注意力模块，实现多主体图像生成中身份一致性和精确组合控制。
Spark: 通过动态分支进行战略性策略感知探索以实现长周期智能体学习
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出Spark框架，通过关键状态动态分支实现资源高效探索，在长周期任务中以更少样本取得更高成功率和泛化能力。
Comments Accepted by ACL 2026
StackPlanner: 一种具有任务经验记忆管理的集中式分层多智能体系统
机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； 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） ； School of Public Affaris, Zhejiang University（浙江大学公共管理学院） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； GRG Banking Equipment Co., Ltd.（GRG银行设备有限公司） ； Center on Frontiers of Computing Studies, Peking University（北京大学计算前沿中心） ； Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)（北京大学信息技术研究院（天津滨海））
AI总结 提出StackPlanner分层多智能体框架，通过显式记忆控制解耦高层协调与子任务执行，并利用结构化经验记忆和强化学习复用协调经验，解决长期协作中的记忆膨胀和错误累积问题。
WebCryptoAgent: 基于网络信息学的智能加密货币交易
机构 * AI Geeks ； CUHK ； Peking University（北京大学） ； TJU（天津大学） ； La Trobe（拉特罗布大学）
AI总结 提出WebCryptoAgent框架，通过模态专用代理整合异构网络信息与市场信号，并采用解耦控制架构实现快速风险响应，提升交易稳定性与尾部风险处理能力。
通过参数化激活函数学习表达性随机特征模型
机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院）
AI总结 提出RFLAF模型，将激活函数参数化为基函数加权和，扩展函数空间，理论证明样本和随机特征数量需求，实验显示RBF和样条基优于其他模型且RBF计算效率更高。
Imagine2Act：利用想象目标中的物体-动作运动一致性进行机器人操作
机构 * CFCS, School of Computer Science, Peking University（计算机学院，北京大学） ； PrimeBot ； AGIBOT
AI总结 提出Imagine2Act框架，通过生成想象目标点云并引入物体-动作一致性策略，将语义和几何约束融入策略学习，解决高精度物体重排任务。
ProMed：基于Shapley信息增益引导的强化学习用于主动式医疗大语言模型
机构 * National Engineering Research Center of Software Engineering, Peking University, China（软件工程国家工程研究中心，北京大学，中国） ； School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机学院，北京，中国） ； 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） ； Peking University Information Technology Institute, Tianjin Binhai, China（北京大学信息技术研究所，天津滨海，中国） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院）
AI总结 提出ProMed框架，通过Shapley信息增益奖励引导强化学习，使医疗大语言模型从被动回答转向主动提问，在部分信息医疗基准上平均提升6.29%。
Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference)
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈