Peking University（北京大学）

LabEvolver: Training-Free Experience Evolution for Safe and Grounded Wet-Lab Agents

LabEvolver：面向安全且务实的湿实验室智能体的无训练经验演化框架

Jingya Wang, Yuyang Gao, Liuzhenghao Lv, Yonghong Tian, Yuyang Liu

机构 * School of AI for Science, Peking University（北京大学AI科学学院） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） 纠错

AI总结 LabEvolver是无训练框架，通过内外部循环为湿实验室智能体配备情景记忆，在溶液制备任务中提升效率与安全性，在ALFWorld中也提升了连续任务成功率，支持闭环自动化科学发现。

Copy Less, Ground More: Overcoming Repetitive Copying in Long-Context Reasoning via Evidence-Aware Reinforcement Learning

少复制，多扎根：通过证据感知强化学习克服长上下文推理中的重复复制

Lizhe Fang, Weizhou Shen, Tianyi Tang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 研究长上下文推理中语言模型的重复复制问题，提出GEAR奖励塑造方法，通过区分关键证据和干扰上下文来增强奖励信号，经实验验证该方法能提升模型性能，减少重复复制，凸显准确扎根证据对长上下文推理的重要性。

FieryGS: In-the-Wild Fire Synthesis with Physics-Integrated Gaussian Splatting

FieryGS: 在真实世界中实现火灾合成的物理集成高斯点云方法

Qianfan Shen, Ningxiao Tao, Qiyu Dai, Tianle Chen, Minghan Qin, Yongjie Zhang, Mengyu Chu, Wenzheng Chen, Baoquan Chen

机构 * School of EECS, Peking University（电子工程系，北京大学） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（智能科学与技术学院，北京大学） ； Yuanpei College, Peking University（元培学院，北京大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（王璇计算机技术研究所，北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院，北京，中国） 纠错

AI总结 FieryGS通过整合物理准确的燃烧模拟与渲染，实现真实世界3D场景中逼真的火灾合成，结合多模态大语言模型进行物理材料推理，提升火灾动态的可控性和真实性。

Comments ICLR 2026

GeoRA: Geometry-Aware Low-Rank Adaptation for RLVR

GeoRA: 为强化学习可验证奖励设计的几何感知低秩适应

Jiaying Zhang, Lei Shi, Jiguo Li, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He

机构 * Meituan（美团） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 GeoRA通过利用RLVR更新子空间的各向异性与压缩性结构，采用SVD提取主方向初始化低秩适配器，冻结残差部分作为结构锚点，从而在数学、医学和编程领域优于现有低秩基线，同时在跨领域任务中表现更佳。

Comments Accepted at ACL 2026 Main

GPA-RAM: Grasp-Pretraining Augmented Robotic Attention Mamba for Spatial Task Learning

GPA-RAM：用于空间任务学习的抓取预训练增强型机器人注意力Mamba

Juyi Sheng, Yangjun Liu, Sheng Xu, Zhixin Yang, Tiantian Xu, Mengyuan Liu

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University, Shenzhen Graduate School（国家一般人工智能重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究所，中国科学院） ； State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（智慧城市物联网重点实验室，澳门大学） 纠错

AI总结 该研究提出GPA-RAM框架，通过GPA增强模仿策略并开发RAM实现高效计算，在多机器人平台的空间操纵任务中显著提升成功率，兼顾精度与实时性。