Peking University（北京大学）

Disentangling Continuous-Time Latent Dynamics: Identifiability of Latent SDEs via Diffusion Shifts

解缠连续时间潜在动力学：通过扩散偏移实现潜在SDE的可辨识性

Yuanyuan Wang, Wenjie Wang, Haoxuan Li, Mingming Gong, Kun Zhang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 针对连续时间潜在随机微分方程模型的可辨识性问题，利用环境引起的扩散协方差偏移，证明在漂移无稀疏性假设下，对角扩散机制可识别潜在坐标至置换和缩放，并估计潜在解缠与因果图。

PhysisForcing: Physics Reinforced World Simulator for Robotic Manipulation

PhysisForcing：面向机器人操作的物理增强世界模拟器

Peiwen Zhang, Yufan Deng, Shangkun Sun, Juncheng Ma, Duomin Wang, Jonas Du, Zilin Pan, Ye Huang, Hao Liang, Songyan Huang, Ruihua Zhang, Enze Xie, Ming-Yu Liu, Daquan Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 针对视频生成模型在机器人操作模拟中物理不稳定的问题，提出PhysisForcing框架，通过像素级轨迹对齐和语义级关系对齐损失联合优化，显著提升物理一致性，在多个基准上改进基础模型，并提高下游策略成功率。

Comments Github: https://github.com/DAGroup-PKU/PhysisForcing Project website: https://dagroup-pku.github.io/PhysisForcing.github.io/#

Parallel Rollout Approximation for Pixel-Space Autoregressive Image Generation

像素空间自回归图像生成的并行展开近似

Jiayi Xu, Di He, Guolin Ke

机构 * Peking University（北京大学） ； DP Technology 纠错

AI总结 提出并行展开近似(PRA)框架，通过生成低维中间状态并映射回像素令牌，解决像素空间连续令牌自回归生成中高维补丁误差大和训练-推理差距问题，在ImageNet-1K上以135M参数实现FID 2.58，511M参数达到1.94，创像素空间AR模型新纪录。

PerturbCellRL: Verifier-Guided Reinforcement Learning for Single-Cell Perturbation Prediction

PerturbCellRL：用于单细胞扰动预测的验证器引导强化学习

Dongxia Wu, Mingyu Li, Yuhui Zhang, Anurendra Kumar, Emma Lundberg, Serena Yeung-Levy, Emily B. Fox

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出PerturbCellRL框架，通过强化学习后训练预训练的单细胞转录组生成器，利用细胞级验证器奖励确保生物一致性，在多个基准上提升预测性能。

The Weakest Link Tells It All: Outcome-Supervised Process Reward Modeling via Learnable Credit Assignment

最薄弱的环节说明一切：通过可学习信用分配的结果监督过程奖励建模

Tianyu Jia, Yue Fang, Hongxin Ding, Rihong Qiu, Zhibang Yang, Zhijing Wu, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

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） 纠错

AI总结 提出LCA框架，通过可学习信用分配解决结果监督过程奖励模型中的信用分配问题，在多个任务上优于现有方法。

Unbiased Diffusion Variational Inversion via Principled Posterior Matching

无偏扩散变分反演：基于原则性后验匹配

Weimin Bai, Yuxuan Gu, Yifei Wang, Weijian Luo, He Sun

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出原则性后验匹配（PPM）框架，通过精确优化KL散度（利用Fisher散度积分）解决逆问题中模式坍塌和不确定性量化不可靠的问题，统一变分推理和摊销推理，在图像修复、超分辨荧光显微和射电干涉成像中实现高保真重建和校准的不确定性估计。

LiveClawBench: Benchmarking LLM Agents on Complex, Real-World Assistant Tasks

LiveClawBench: 在复杂真实世界助理任务上评估大语言模型代理的基准测试

Xiang Long, Li Du, Yilong Xu, RongJian Xu, Qiyanhui Lu, Ying Gao, Qinhua Xie, Fangcheng Liu, Ning Ding, Haoqing Wang, Ziheng Li, Changjiang Zhou, Jianyuan Guo, Yehui Tang

机构 * Samsung Research（三星研究院） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文提出LiveClawBench基准，通过三轴复杂性框架评估LLM代理在真实世界助理任务中的表现，涵盖环境复杂性、认知需求和运行时适应性，为未来扩展提供基础。

LIFT: A Novel Framework for Enhancing Long-Context Understanding of LLMs via Long Input Fine-Tuning

LIFT：一种通过长输入微调增强大语言模型长上下文理解的新型框架

Yansheng Mao, Yufei Xu, Jiaqi Li, Fanxu Meng, Haotong Yang, Zilong Zheng, Xiyuan Wang, Muhan Zhang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） 纠错

AI总结 LIFT通过动态调整参数提升短上下文LLM的长上下文性能，避免二次复杂度，同时通过合成任务增强长上下文理解能力。

Comments 22 pages, ICML 2026 Poster, camera-ready

StereoVLA: Enhancing Vision-Language-Action Models with Stereo Vision

StereoVLA：利用立体视觉增强视觉-语言-动作模型

Shengliang Deng, Mi Yan, Yixin Zheng, Jiayi Su, Wenhao Zhang, Yitao Zeng, Xiaoguang Zhao, Heming Cui, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Galbot ； CFCS, School of CS, Peking University（北京大学计算机学院CFCS） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

AI总结 提出StereoVLA，首个利用大规模合成立体数据引入丰富几何线索的VLA模型，通过几何与语义联合编码和协同训练目标，在真实实验中成功率绝对提升33.4%，并展现出对近半球视角的鲁棒性。

Let Language Constrain Geometry: Vision-Language Models as Semantic and Spatial Critics for 3D Generation

让语言约束几何：视觉-语言模型作为3D生成的语义和空间评判者

Weimin Bai, Yubo Li, Weijian Luo, Zeqiang Lai, Yequan Wang, Wenzheng Chen, He Sun

机构 * Peking University（北京大学） ； hi-lab, Xiaohongshu Inc.（小红书科技公司 hi-lab） ； MMLab, CUHK（香港中文大学 MMLab） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出VLM3D框架，利用视觉-语言模型作为可微分的语义和空间评判者，通过双查询评判信号改善文本到3D生成的语义对齐和几何一致性。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2509.15772

An Expectation-Maximization Algorithm for Training Clean Diffusion Models from Corrupted Observations

一种从损坏观测中训练清洁扩散模型的期望最大化算法

Weimin Bai, Yifei Wang, Wenzheng Chen, He Sun

机构 * Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University（北京大学前沿交叉学科研究院） ； College of Future Technology, Peking University（北京大学未来技术学院） ； National Biomedical Imaging Center, Peking University（北京大学国家生物医学成像中心） ； Yuanpei College, Peking University（北京大学元培学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, Peking University（北京大学多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出EMDiffusion，一种期望最大化方法，通过交替重建和模型更新从损坏观测中训练扩散模型，在多种成像逆任务上达到新最优。