Peking University（北京大学）

UniMem: Complementary Episodic-to-Parametric Memory for Boundary-Agnostic Task Streams

UniMem：用于无边界任务流的互补情景到参数记忆

Siyu Xia, Chenheng Zhang, Yanting Wu, Haoxuan Li, Jiajun Chai, Xiaohan Wang, Guojun Yin, Wei Lin, Zhouchen Lin, Haifeng Zhang, Jun Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； 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） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Meituan（美团） ； AI Centre, Department of Computer Science, University College London（伦敦大学学院计算机科学系人工智能中心） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型在无边界任务流部署的稳定性 - 可塑性困境，提出UniMem自路由框架，用可学习路由令牌协调互补记忆路径，能按需扩展记忆，实验证明其在长周期流任务序列中优于基线并保持执行保真度。

WorkSurface-Bench: Benchmarking Enterprise Agents on Multi-Surface Knowledge Routing

WorkSurface-Bench：在多表面知识路由上对企业代理进行基准测试

Hao Liang, Meiyi Qiang, Sizhe Qiu, Linzhuang Sun, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对企业代理整合异构知识源时表面路由能力评估不足的问题，提出WorkSurface-Bench基准测试，含多种任务且答案可审计，评估多个模型主干，揭示表面选择与任务完成关系及干预效果，并发布相关资源。

DecoEvo: Score-Decoupled Co-Evolution of Solver and Rubric-Generator Skills in Text Space

DecoEvo：文本空间中求解器与评分标准生成器技能的分数解耦协同进化

Jiangwang Chen, Zixin Song, Junlin Liu, Shuaiyu Zhou, Haiyan Wu, Haihan Shi, Chenxi Zhou, Hanqing Li, Xiao Yang, Da Zhu, Guanjun Jiang, Hai Wan, Xibin Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴的通义业务部） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究文本空间优化中现有方法瓶颈，提出DecoEvo方法，通过解耦目标协同进化求解器与评分标准生成器技能，不依赖黄金评分标准，在多基准和大语言模型主干上表现优异，有显著相对增益。

Retraction-Free Optimization over the Stiefel Manifold for the LoRA Fine-Tuning

用于LoRA微调的Stiefel流形上无回缩优化

Yuan Zhang, Jiang Hu, Zhijian Lai, Lin Lin, Zaiwen Wen

机构 * Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学丘成桐数学科学中心） ； Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心） ； Department of Mathematics, University of California, Berkeley（美国加州大学伯克利分校数学系） ； Center for Machine Learning Research and Changsha Institute for Computing and Digital Economy, Peking University（北京大学机器学习研究中心和长沙计算与数字经济研究院） 纠错

AI总结 研究针对Stiefel流形优化中现有方法的问题，提出无回缩且无惩罚参数算法，利用相关特性建立收敛保证。将LoRA微调问题转为流形优化问题，引入Manifold-LoRA，经实验验证其在加速训练及下游性能方面的优势。

Where Steering Signals Come From: Activation Source Selection in Activation Steering

转向信号来自何处：激活转向中的激活源选择

Jiaran Ye, Lingxu Ran, Zijun Yao, Chenpeng Wang, Yong Jiang, Lei Hou, Juanzi Li, Liangming Pan

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京智源人工智能研究院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； YiXin-AILab（易信人工智能实验室） 纠错

AI总结 研究激活转向中转向信号的来源选择，通过实验表明改变源激活会影响转向成功率，有效转向信号来自执行边界状态，基于此提出尾部减法，揭示转向取决于模型即将做的事而非已出现的内容。

GAUGE: Grading Agent-Built Financial Models Without a Golden Answer

GAUGE：在没有标准答案的情况下对代理构建的金融模型进行评分

Jiacheng Lu, Sinuo Wang, Wentao Zhao, Rui Sun, Cheng Hua, Tao Song, Hui Cai, Beidi Luan, Zhengze Wu, Lingjing Teng, Yijia He, Jing Li, Daxin Jiang, Zuo Bai, Haibing Guan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究针对金融模型无标准答案的问题，引入GAUGE基准，依据分析师实际做法评估代理构建的估值模型，通过多种方式验证，揭示高级、初级分析师及学生在模型评分上的差异，指出当前代理在模型构建与估值判断上的强弱情况，并发布相关资源。

Comments 35 pages, including appendices. Code, benchmark materials, and evaluation artifacts will be publicly released

Egocentric Station Holding of Robotic Fish in Unknown Turbulent Background Flow

未知湍流背景流中机器鱼的自我中心驻位

Xiaozhu Lin, Xu Huang, Hongru Dai, Xiaopei Liu, Junzhi Yu, Yang Wang

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） ； State Key Laboratory for Turbulence and Complex Systems, Department of Advanced Manufacturing and Robotics, College of Engineering, Peking University（北京大学工程科学学院先进制造与机器人系湍流与复杂系统国家重点实验室） ； Laboratory of Cognitive and Decision Intelligence for Complex System, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能实验室） 纠错

AI总结 研究机器鱼在未知湍流背景流中的自我中心驻位问题，提出SWiFT框架，集成实验装置、CFD模拟器及转移管道，通过强化学习探索驻位策略，相比现有方法有显著改进，验证了仅靠自我中心反馈可驻位，推动机器鱼控制发展。

Comments 20 pages, 18 figures

Structured Scaling of AI Discovery Across Diverse Scientific Domains

基于评估的科学发现扩展

Haotian Ye, Haowei Lin, Jingyi Tang, Yizhen Luo, Rahul Thapa, Caiyin Yang, Chang Su, Rui Yang, Ruihua Liu, Rundao Li, Zeyu Li, Pengwei Sun, Chong Gao, Dachao Ding, Guangrong He, Miaolei Zhang, Lina Sun, Wenyang Wang, Yuchen Zhong, Zhuohao Shen, Puheng Li, Pan Lu, Bianxiao Cui, Di He, Jianzhu Ma, Junfeng Li, Hexi Baoyin, Yejin Choi, Stefano Ermon, Xiaowen Chu, Tongyang Li, Yuzhi Xu, James Zou

机构 * Wizard Intelligence Learning Lab, Stanford University（智能巫师学习实验室，斯坦福大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出SimpleTES框架，通过并行探索、反馈驱动精炼和局部选择，提升评估驱动的发现循环效率，解决科学发现扩展问题，展示在21个科学问题上超越基线模型的性能。

CityGuard: Graph-Aware Private Descriptors for Bias-Resilient Identity Search Across Urban Cameras

CityGuard：图感知的隐私保护描述符用于城市摄像头间鲁棒的身份搜索

Rong Fu, Yibo Meng, Jia Yee Tan, Rui Lu, Jiekai Wu, Simon Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Juntendo University（顺天堂大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 CityGuard通过图感知变换器实现隐私保护的身份检索，结合适应性度量学习、空间条件注意力和差分隐私嵌入，提升跨摄像头身份检索的鲁棒性与隐私保护能力。

Comments 36 pages, 12 figures

AdvSynGNN: Structure-Adaptive Graph Neural Nets via Adversarial Synthesis and Self-Corrective Propagation

AdvSynGNN：通过对抗合成与自我纠正传播实现结构自适应的图神经网络

Rong Fu, Chunlei Meng, Shuo Yin, Kun Liu, Simon Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） 纠错

AI总结 本文提出AdvSynGNN，通过对抗合成与自我纠正传播实现结构自适应的图神经网络，提升在结构噪声和非同质拓扑下的鲁棒性。

Comments 32 pages, 8 figures

Med-R$^3$: Enhancing Medical Retrieval-Augmented Reasoning of LLMs via Progressive Reinforcement Learning

Med-R$^3$：通过渐进强化学习增强LLMs的医学检索增强推理

Keer Lu, Zheng Liang, Youquan Li, Jiejun Tan, Da Pan, Shusen Zhang, Guosheng Dong, Bin Cui, Yunhuai Liu, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Baichuan Inc.（北川科技公司） 纠错

AI总结 Med-R$^3$ 通过渐进强化学习提升医疗场景下LLMs的检索增强推理能力，实现检索与推理的协同优化。

PilotRL: Training Language Model Agents via Global Planning-Guided Progressive Reinforcement Learning

PilotRL: 通过全局规划引导的渐进式强化学习训练语言模型代理

Keer Lu, Chong Chen, Bin Cui, Yunhuai Liu, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei Cloud BU（华为云业务部） 纠错

AI总结 PilotRL通过全局规划引导的渐进式强化学习训练语言模型代理，提升长周期决策能力。

VisRAG2.0: Mitigating Visual Hallucinations via Evidence-Guided Multi-Image Reasoning in Visual Retrieval-Augmented Generation

VisRAG2.0：通过视觉检索增强生成中的证据引导多图像推理减轻视觉幻觉

Yubo Sun, Chunyi Peng, Yukun Yan, Shi Yu, Zhenghao Liu, Sen Mei, Chi Chen, Maosong Sun

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University, China（北京大学软件与微电子学院） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 研究针对视觉检索增强生成中VLM存在的视觉幻觉及证据识别问题，提出证据引导的多图像推理框架EVisRAG，引入RS-GRPO改进训练，实验表明该方法能提升性能、减少幻觉，有效提高视觉基础和推理可靠性。