Peking University（北京大学）

MaxProof: Scaling Mathematical Proof with Generative-Verifier RL and Population-Level Test-Time Scaling

MaxProof: 通过生成-验证器强化学习与群体级测试时扩展实现数学证明规模化

Jiacheng Chen, Xinyu Zhang, Shunkai Zhang, Yanmohan Wang, Lin Li, Tiancheng Qin, Qin Wang, Zhengmao Zhu, Tianle Li, Jingyang Li, Zehan Li, Binyang Jiang, Jin Zhu, Han Ding, Fei Yu, Chenyu Du, Zijian Song, Jiayuan Song, Zhi Zhang, Yunan Huang, Weiyu Cheng, Pengyu Zhao, Yu Cheng

机构 * MiniMax ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出MaxProof框架，结合生成-验证器强化学习与群体级测试时扩展，在MiniMax-M3系列上实现竞赛级数学证明，在IMO 2025和USAMO 2026上超越人类金牌阈值。

Proprioceptive-visual correspondence enables self-other distinction in humanoid robots

本体感觉-视觉对应使能人形机器人的自我-他人区分

Yurun Chen, Tianyuan Gao, Yizhong Ge, Shikun Ban, Yizhou Wang, Hongkai Xiong, Wenjun Zeng, Wentao Zhu

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究院） 纠错

AI总结 提出通过本体感觉与视觉的对应学习自我-他人区分，无需身份标签或运动学模型，并建立预测性自我模型，支持目标到达、碰撞感知运动规划和运动重定向。

Comments 23 pages, 9 figures, 1 supplementary table

A Context-Aware Dataset for Stance Detection in Bioethical Controversies on Reddit

Reddit生物伦理争议中立场检测的上下文感知数据集

Hu Huang, Genan Dai, Fuqiang Niu, Yi Yang, Zhaoya Gong, Bowen Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen Technology University（深圳技术大学人工智能学院） ； School of Urban Planning and Design, Peking University（北京大学城市规划与设计学院） 纠错

AI总结 提出BioStance数据集，包含39,600个Reddit生物伦理讨论中的评论-回复对，覆盖六类争议话题，通过三层立场标注实现高可靠性，支持上下文感知的立场检测研究。

Modern analog computing for solving differential and matrix equations

现代模拟计算用于求解微分方程和矩阵方程

Zhong Sun, Piergiulio Mannocci, Manuel Le Gallo, Abu Sebastian

机构 * Institute for Artificial Intelligence, School of Integrated Circuits, Peking University, Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（人工智能研究院，集成电路学院，北京大学，北京集成电路先进创新中心） ； Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano（电子、信息与生物工程系，米兰理工大学） ； IBM Research Europe（IBM欧洲研究院） 纠错

AI总结 本文综述现代模拟计算在求解微分方程和矩阵方程中的核心原语、硬件实现及最新进展，强调电阻式存储器阵列的优势，并讨论精度、可扩展性及与内存计算的关系。

CausalMoE: A Billion-Scale Multimodal Foundation Model for Granger Causal Discovery with Pattern-Routed Heterogeneous Experts

CausalMoE：基于模式路由异构专家的十亿规模多模态基础模型用于格兰杰因果发现

Bo Liu, Di Dai, Jingwei Liu, Jiarui Jin, Xiaocheng Fang, Guangkun Nie, Hongyan Li, Shenda Hong

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） ； National Institute of Health Data Science, and Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学健康医疗大数据国家研究院、人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出CausalMoE，一种十亿规模多模态格兰杰因果基础模型，通过模式路由混合异构专家解耦动态机制，结合因果自注意力与LLM/VLM先验，实现稀疏因果图恢复，在监督和少样本场景中达到最优。

PRISMR: Overcoming Parse Collapse in Multimodal Listwise Ranking via Parameterized Representation Internalization

PRISMR: 通过参数化表示内化克服多模态列表排序中的解析崩溃

Hao Jiang, Xin Li, Annan Wang, Zhi Yang, Haoxiang Zhang, Yichi Zhang, Weisi Lin

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 针对多模态长上下文场景中生成式列表排序的解析崩溃问题，提出PRISMR框架，用参数化结构条件替代临时上下文列表处理，通过轻量级超网络并行编码候选并生成LoRA权重，显著减少解析崩溃并提升排序性能。

Speculative Rollback Correction for Quality-Diverse Web Agent Imitation

面向质量多样性的Web智能体模仿的推测性回滚修正

Longkun Hao, Hongyu Lin, Hao Li, Zhichao Yang, Haojie Hao, Dongshuo Huang, Haitao Yang, Hongyu Ge, Ming jie Xie, Yanjun Wu, Zi Hao Yin, Yan Bai, Yihang Lou

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出推测性回滚修正（SRC）框架，通过固定视野分支审查和回滚机制，在减少教师查询的同时保持轨迹多样性，在WebArena-Infinity上收集了977条通过验证的轨迹和9183个下一步动作示例。

DrivingAgent: Design and Scheduling Agents for Autonomous Driving Systems

DrivingAgent: 自动驾驶系统的设计与调度智能体

Zhongyu Xia, Wenhao Chen, Yongtao Wang, Ming-Hsuan Yang

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

AI总结 提出DrivingAgent框架，通过自动化模块开发（设计阶段）和强化学习训练的轻量级LLM实时调度（调度阶段），解决自动驾驶系统集成新模型和满足实时约束的挑战，在nuScenes和Bench2Drive上取得更优速度-精度权衡。

GraspLLM: Towards Zero-Shot Generalization on Text-Attributed Graphs with LLMs

GraspLLM: 面向文本属性图与LLM的零样本泛化

Hengyi Feng, Zeang Sheng, Meiyi Qiang, Yang Li, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出GraspLLM框架，通过融合图结构理解与LLM语义能力，利用基序感知对比学习和最优上下文子图对齐，实现跨数据集和跨任务的零样本泛化。

Claw-SWE-Bench: A Benchmark for Evaluating OpenClaw-style Agent Harnesses on Coding Tasks

Claw-SWE-Bench：评估OpenClaw风格代理框架在编码任务上的基准

Mengyu Zheng, Kai Han, Boxun Li, Haiyang Xu, Yuchuan Tian, Wei He, Hang Zhou, Jianyuan Guo, Hailin Hu, Lin Ma, Chao Xu, Guohao Dai, Lixue Xia, Yunchao Wei, Yunhe Wang, Yu Wang

机构 * TokenRhythm Technologies（TokenRhythm 技术公司） ； Infinigence AI ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； SEE Fund（SEE 基金） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出Claw-SWE-Bench基准，通过适配器协议统一评估异构代理框架，发现适配器设计对编码性能至关重要，且模型和框架选择显著影响通过率与成本。

MSUE: Multi-Modal Soccer Understanding Expert

MSUE：多模态足球理解专家

Litao Li, Yibo Yu, Yufeng Hu, Zhuo Yang, Jiali Wen, Yixin Chen, Yixi Zhou

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

AI总结 提出MSUE多专家问答架构，结合VLM数据合成管道与LLM动态调度文本、图像、视频专家，在SoccerNet VQA挑战中达到0.95准确率，获第三名。

Comments 6 pages, 1 figures

ISAP-3D: Identity-Slot Aligned Part-Aware 3D Generation

ISAP-3D: 身份槽对齐的部件感知3D生成

Junlin Hao, Haoshuai Fu, Xibin Song, Wei Li, Ruigang Yang, Xinggong Zhang, Jinchuan Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Huawei（华为） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对部件感知3D生成中因身份-布局纠缠导致的结构歧义问题，提出身份槽对齐框架ISAP-3D，通过语义身份令牌锚定每个部件并进行一对一布局预测，实现稳定可控的部件级3D生成。

Beyond representational alignment with brain-guided language models for robust reasoning

超越表征对齐：基于大脑引导的语言模型实现稳健推理

Mingqing Xiao, Kai Du, Zhouchen Lin

机构 * State Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室、智能科学与技术学院） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 研究通过fMRI信号增强大型语言模型推理能力，提出脑引导框架，在10个模型上实现最高13%的准确率提升。

TacCoRL: Integrating Tactile Feedback into VLA via Simulation

TacCoRL: 通过仿真将触觉反馈集成到视觉-语言-动作模型中

Siyu Ma, Yuqi Liang, Chang Yu, Yunuo Chen, Hao Su, Yixin Zhu, Yin Yang, Chenfanfu Jiang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

AI总结 提出TacCoRL框架，通过仿真与真实联合训练和强化学习，将触觉反馈注入视觉-语言-动作策略，在接触密集型任务中平均成功率提升22.5%。

RLCSD: Reinforcement Learning with Contrastive On-Policy Self-Distillation

RLCSD: 基于对比策略自蒸馏的强化学习

Leyi Pan, Shuchang Tao, Yunpeng Zhai, Lingzhe Zhang, Zhaoyang Liu, Bolin Ding, Aiwei Liu, Lijie Wen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对策略自蒸馏中特权诱导的风格漂移问题，提出RLCSD方法，通过对比正确与错误提示下的师生差距来抑制风格偏移，提升推理模型在数学和逻辑推理任务上的性能。

Comments 20 pages, 9 figures, 9 tables

Improving Human Diving Endurance with a Field-Deployable, Untethered Exoskeleton

利用可现场部署的无系留外骨骼提高人类潜水耐力

Zhihao Zhou, Zhenmeng Ju, Rui Yang, Chenxi Zhang, Zhihao Zhou, Ming Xu, Enhao Zheng, Dongjie Jiang, Lecheng Ruan, Jingeng Mai, Qining Wang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Beijing Engineering Research Center of Intelligent Rehabilitation Engineering（北京市智能康复工程技术研究中心） ； School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； Department of Sports Medicine, Peking University Third Hospital（北京大学第三医院运动医学科） ； School of Rehabilitation Sciences and Engineering, University of Health and Rehabilitation Sciences（康复大学康复科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出DiveMate外骨骼，通过自适应踢腿辅助在真实水下环境中将潜水距离提高42.9%，潜水时长延长54.9%，净耗气率降低47.0%，显著提升人类潜水耐力。

ARGUS: Stacked Multi-View Identity Mosaic Injection for Subject-Preserving Video Generation

ARGUS: 堆叠多视角身份马赛克注入用于主体保持的视频生成

Zijie Meng, Jiwen Liu, Yufei Liu, Chengzhuo Tong, Xiaoqiang Liu, Yuanxing Zhang, Yulong Xu, Pengfei Wan

机构 * Peking University（北京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 提出ARGUS框架，通过堆叠多视角身份马赛克注入（SMII）将身份表示为紧凑动态分布，结合MLLM身份导演、无交叉对反事实训练等模块，在主体保持视频生成中达到SOTA。

Comments 13 pages, 3 figures

Least-Action-Guided Diffusion for Physical Extrapolation

最小作用量引导扩散用于物理外推

Zhongxin Yang, Yuanwei Bin, Xiang I. A. Yang, Shiyi Chen

机构 * College of Engineering, Peking University（北京大学工学院） ； Ningbo Institute for Digital Twin, Eastern Institute of Technology（东方理工宁波数字孪生研究院） ； Eastern Institute for Advanced Study, Eastern Institute of Technology（东方理工高等研究院） ； Shenzhen Tenfong Technology Co., Ltd.（深圳腾方科技有限公司） ； Mechanical Engineering, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学机械工程系） 纠错

AI总结 提出最小作用量引导扩散（LAPG）框架，通过将最小作用量原理转化为可微的推理时校正机制，在时间、参数和几何外推中保持物理一致性，优于训练时物理信息基线。

ReasonAlloc: Hierarchical Decoding-Time KV Cache Budget Allocation for Reasoning Models

ReasonAlloc: 推理模型的分层解码时KV缓存预算分配

Wenhao Liu, Hao Shi, Yunhe Li, Weizhi Fei, Xiangyuan Wang, Mengzhe Ruan, Hanxu Hou, Peisong Wang, Linqi Song, Shuang Qiu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Peking University（北京大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 针对长链式推理中KV缓存快速增长导致的推理瓶颈，提出ReasonAlloc框架，通过离线层预分配和在线头重分配的分层预算分配策略，在不增加训练开销下显著提升小预算下的推理性能。

AllDayNav: Lifelong Navigation via Real-World Reinforcement Learning

AllDayNav: 通过真实世界强化学习实现终身导航

Hang Yin, Yinan Liang, Jiazhao Zhang, Jiahang Liu, Minghan Li, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Galbot Robotics ； Peking University（北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出AllDayNav框架，利用自进化多模态记忆和强化学习隐式编码场景动态，在跨房间、跨回合和跨任务场景中实现接近100%的成功率，超越基于地图、VLM和RL的基线方法。

Comments Project Page: https://bagh2178.github.io/AllDayNav/

Earth-OneVision: Extending Remote Sensing Multimodal Large Language Models to More Sensor Modalities and Tasks

Earth-OneVision：将遥感多模态大语言模型扩展到更多传感器模态和任务

Miaoxin Cai, Guanqun Wang, Wei Zhang, Guangyao Zhou, Yin Zhuang, Tong Zhang, Hao Wang, He Chen, Jun Li

机构 * National Key Laboratory of Science and Technology on Space-Born Intelligent Information Processing (SBIIP), Beijing Institute of Technology（北京理工大学空间智能信息处理国家重点实验室） ； Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, Chinese Academy of Sciences（中国科学院地理空间信息处理与应用系统技术重点实验室） ； Advanced Research Institute of Multidisciplinary Sciences, Beijing Institute of Technology（北京理工大学前沿交叉科学研究院） ； School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机电学院） ； School of Earth and Space Sciences, Peking University（北京大学地球与空间科学学院） ； School of Electronics, Peking University（北京大学电子学院） ； School of Computer Science and Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing（华中科技大学计算机科学与技术学院&湖北省智能地理信息处理重点实验室） 纠错

AI总结 提出Earth-OneVision，一个2B参数的RS-MLLM，通过全粒度视觉语言对齐、空间语言同构序列化和渐进式跨模态适应机制，统一六种传感器模态和九类任务，在多个基准上达到或超越4B-72B模型。

Vector Map as Language: Toward Unified Remote Sensing Vector Mapping

向量地图即语言：迈向统一的遥感向量制图

Yinglong Yan, Yunkai Yang, Haoyi Wang, Wei Fu, Linshan Wu, Honghu Pan, Shaobo Xia, Shanghang Zhang, Hao Chen, Leyuan Fang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Geomatics Engineering, Changsha University of Science and Technology（长沙理工大学测绘工程系） ； 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） 纠错

AI总结 提出VecLang范式，将多类向量制图重构为结构化文本生成，通过类GeoJSON语言统一表达不同地理实体，并设计渐进式视觉-语言映射框架和层次化向量语言优化方法，实现跨类别、跨数据集和开放词汇的向量地图生成。

REAL: A Reasoning-Enhanced Graph Framework for Long-Term Memory Management of LLMs

REAL: 一种增强推理的图框架用于LLM的长期记忆管理

Keer Lu, Liwei Chen, Guoqing Jiang, Zhiheng Qin, Yunhuai Liu, Wentao Zhang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Center for Data Science, Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University（北京大学前沿交叉学科研究院数据科学中心） 纠错

AI总结 提出REAL框架，通过构建时序和置信度感知的有向属性图，采用非破坏性更新和混合束搜索检索，解决LLM长期记忆中的关系缺失、事实覆盖和查询被动问题，平均性能提升22.72%。

Causal Ensemble Agent: Hierarchical Causal Discovery with LLM-guided Expert Reweighting

因果集成智能体：基于LLM引导的专家重加权的层次化因果发现

Xinyu Li, Yuanyuan Wang, Haoxuan Li, Chuan Zhou, Erdun Gao, Bo Han, Tongliang Liu, Kun Zhang, Howard Bondell, Mingming Gong

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Peking University（北京大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出因果集成智能体（CEA）框架，通过线性意见池聚合不同层次的统计因果发现结果，并利用大语言模型（LLM）作为元裁判在决策边界附近动态重加权专家，从而构建更准确完整的因果图。

ComBench: A Benchmark for Rigorous Proof Reasoning and Constructive Realization in Olympiad-Level Combinatorics

ComBench: 奥林匹克级组合数学中严格证明推理与构造实现的基准测试

Shunkai Zhang, Haoran Zhang, Yun Luo, Qianjia Cheng, Haodi Lei, Yizhuo Li, Runzhe Zhan, Zhilin Wang, Bangjie Xu, Yucheng Su, Xinmiao Han, Xiaoye Qu, Dongrui Liu, Zhouchen Lin, Yu Qiao, Ning Ding, Yafu Li, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出ComBench基准，包含100道奥林匹克级组合问题，分分析和构造两类，通过评分与验证评估大模型推理能力，发现最强模型准确率仅65.4%，且证明推理与构造实现能力存在差异。

Comments 39 pages, 6 figures, 26 tables. Project page: https://simplified-reasoning.github.io/ComBench/docs/

From Context-Aware to Conflict-Aware: Generalizing Contrastive Decoding for Knowledge Conflict in LLMs

从上下文感知到冲突感知：泛化对比解码以应对LLMs中的知识冲突

Runze Jiang, Taiqiang Wu, Yan Wang, Bingyu Zhu, Longtao Huang

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 针对大语言模型生成时外部上下文与参数先验之间的知识冲突，提出冲突感知范式，通过动态分配先验与上下文的权重，并设计自适应机制解决不同冲突状态下的不对称问题。

Comments 27 pages, 9 figures

Patient-Level Diagnosis of Acute Myeloid Leukemia via Deep Learning Analysis of Bone Marrow Smear

基于深度学习分析骨髓涂片的急性髓系白血病患者级诊断

Yuqi Ma, Tianyi Wang, Weihua Meng, Hongru Chen, Fajin Tao, Qunxian Lu, Lin An, Xiaodong Mo, Gen Yang

机构 * State Key Laboratory of Nuclear Physics and Technology, School of Physics, Peking University（北京大学核物理与天体物理国家重点实验室，物理学院） ； Peking University People’s Hospital, Peking University Institute of Hematology, National Clinical Research Center for Hematologic Disease, Beijing Key Laboratory of Hematopoietic Stem Cell Transplantation（北京大学人民医院，北京大学血液病研究所，国家血液病临床医学研究中心，北京造血干细胞移植重点实验室） ； Shanghai Dishuo Beiken Biotechnology Co., Ltd.（上海迪朔生物科技有限公司） 纠错

AI总结 提出从细胞到患者的深度学习流程，通过YOLO检测细胞、EfficientNet-B0分类复合母细胞样细胞（CBLC），聚合细胞级预测为患者级CBLC比率，实现AML辅助诊断，在外部验证集上F1达0.91。

Comments 4 figures

Agentic Hybrid RAG for Evidence-Grounded Muon Collider Analysis

基于证据的缪子对撞机分析的智能混合RAG

Ruobing Jiang, Dawei Fu, Cheng Jiang, Tianyi Yang, Zijian Wang, Youpeng Wu, Yong Ban, Yajun Mao, Qiang Li

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出智能混合RAG框架，结合稀疏与稠密检索及智能推理，用于缪子对撞机研究的证据检索与答案生成，构建首个基准并验证其有效性。

Comments 22 pages, 5 figures, and 6 tables

KPGrasp: Scalable Keypoint Flow Matching for Dexterous Grasp Generation

KPGrasp: 可扩展的关键点流匹配用于灵巧抓取生成

Yuansen Huang, Jiayi Chen, Haoran Liu, Yubin Ke, Bing Han, Jiangran Lyu, Mi Yan, Li Yi, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出KPGrasp框架，通过全欧几里得手部关键点参数化和Transformer流模型，从大规模数据学习灵巧抓取先验，无需接触损失或测试时优化，在模拟和真实场景中实现高成功率与低穿透深度。

Comments 14 pages, 7 figures, 6 tables

Late-Layer Fusion is Enough: Dual-Path Vision Token Routing for Multimodal Large Language Models under Visual Saturation

晚期融合足矣：面向视觉饱和的多模态大语言模型的双路径视觉令牌路由

Siyuan Liu, Jinyang Wu

机构 * School of Mechanics and Engineering Science, Peking University（北京大学力学与工程科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型中视觉令牌在深层饱和的问题，提出双路径视觉令牌路由（DPVR-LF），在饱和点将视觉令牌路由至单层可训练分支，仅最后层融合，以约3%可训练参数保持性能并减少计算。

Comments 18 pages, 4 figures. Submitted to Pattern Recognition