高校专区
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。
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。
DreamReasoner-8B：面向扩散推理模型的块大小课程学习
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出块大小课程学习，通过从细粒度到粗粒度的渐进训练，解决块扩散语言模型在长链推理中性能差距问题，DreamReasoner-8B在数学和代码推理上达到与Qwen3-8B相当的水平。
GUMP-Net: 一种用于多类盆腔分割的可解释模型-数据驱动智能算法
机构 * State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，数学与系统科学研究院，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Department of Orthopedics, The Fourth Medical Center of Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军第四医学中心骨科部） ； National Clinical Research Center for Orthopedics, Sports Medicine and Rehabilitation（骨科、运动医学与康复临床研究中心） ； Department of Trauma and Orthopedics, People’s Hospital Peking University（北京大学人民医院创伤与骨科部） ； Department of Orthopedics and Traumatology, Beijing Jishuitan Hospital, Capital Medical University（首都医科大学北京积水潭医院骨科与创伤科）
AI总结 提出GUMP-Net，结合改进测地线活动轮廓模型与深度神经网络，实现多类盆腔分割，在小训练数据下表现更优，并提供可解释几何视角。
Comments 26 pages, 8 figures, 3 tables
大规模视觉-语言模型在细粒度图像任务上的基准测试：从评估到诊断
机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, China（东南大学计算机科学与工程学院，中国） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； School of Computer Science and Engineering, School of Intelligence Science and Engineering, and Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Southeast University, China（东南大学计算机科学与工程学院、智能科学与工程学院以及新一代人工智能技术及其交叉应用关键实验室，中国） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, Peking University, China（北京大学王轩计算机技术研究所、多媒体信息处理国家重点实验室，中国） ； University of Copenhagen, Denmark（丹麦哥本哈根大学）
AI总结 提出FG-BMK基准，含101万问题和28万图像，通过人机双范式评估LVLM的细粒度语义识别与视觉判别能力，诊断失败原因，发现视觉表示、语义对齐等瓶颈。
从自身错误中学习：为自蒸馏构建可学习的微反思轨迹
机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问事业部） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出TAPO方法，通过对比正确与错误轨迹构建微反思修正，实现从隐式分布对齐到显式轨迹构建的自蒸馏改进，在多个数学推理基准上优于GRPO。
SpectralDiT：流匹配DiT的时间步条件谱残差校正
机构 * Peking University（北京大学）
AI总结 提出SpectralDiT，通过时间步条件谱残差校正模块，在CIFAR-10和ImageNet-100上以极少额外计算和参数提升流匹配DiT的生成质量，FID分别降低5.1%和8.7%。
SafeClawBench: 区分工具使用LLM代理中的语义、审计证据和沙箱危害
机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； SUIBE（上海外国语大学） ； Huawei（华为） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出SafeClawBench基准，通过三个独立端点（语义攻击接受、审计可见危害证据、沙箱观察危害）评估工具使用LLM代理的安全性，揭示不同失败模式并支持可复现比较。
Comments 32 pages, 5 figures
TRIDENT: 打破混合安全-物理耦合以实现可证明安全的多智能体强化学习
机构 * Peking University（北京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） ； WHU（武汉大学） ； THU / Jimei University（清华大学 / 集美大学）
AI总结 针对混合离散-连续动作、训练时安全约束和物理动力学形成的耦合问题，提出TRIDENT框架，通过Richardson-Romberg梯度校正、Lyapunov约束序列信任域更新和物理信息残差评论家，实现可证明的安全收敛，显著降低训练违规并提升奖励。
Comments 16 pages, 4 figures
MoonSplat: 基于Sim(3)全局优化的单目在线高斯泼溅
机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） ； Beijing Hydrogen Intelligent Tech. Co., Ltd.（北京氢元智能科技有限公司）
AI总结 提出一种结合Sim(3)全局优化的在线体素化3DGS框架，通过颜色残差学习策略加速收敛，实现鲁棒的相机跟踪和全局闭环，在室内外数据集上达到SOTA性能。
Comments SIGGRAPH 2026
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