Peking University（北京大学）

ATOM-Bench: A Real-World Benchmark for Atomic Skills and Compositional Generalization in Manipulation Policies

ATOM-Bench：用于操作策略中原子技能与组合泛化的真实世界基准

Zenan Wu, Bingqing Wei, Lu Liu, Zheqi He, Xi Wang, Jiakang Liu, Zehui Li, Guocai Yao, Jing-Shu Zheng, Xi Yang, Yongtao Wang

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

AI总结 提出ATOM-Bench基准，通过分解桌面操作为原子任务和组合任务，评估操作策略的原子技能获取与组合泛化能力，发现当前策略在细粒度原子技能和组合重用上存在不足。

Comments Homepage: https://flageval-baai.github.io/AtomBenchPage

GD$^2$PO: Mitigating Multi-Reward Conflicts via Group-Dynamic reward-Decoupled Policy Optimization

GD$^2$PO: 通过组动态奖励解耦策略优化缓解多奖励冲突

Haotian Liu, Yihao Liu, Jingwei Ni, Siyuan Huang, Xinpeng Liu, Pengyu Cheng, Jiajun Song, Ruijin Ding, Junfeng Li, Zhechao Yu, Mengyu Zhou, Hongteng Xu, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（阿里巴巴通义千问大模型应用团队） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Peking University（北京大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出GD$^2$PO算法，通过冲突感知过滤机制屏蔽奖励不一致的rollout，并结合查询级重加权，解决多奖励优化中的信号抵消问题，提升RL训练效率。

Comments 24 pages, 9 figures

A First-Principles Derivation of LLM Policy Optimization: From Expected Reward to GRPO and Its Structural Extensions

LLM策略优化的第一性原理推导：从期望奖励到GRPO及其结构扩展

Jianghan Shen, Siqi Luo, Yue Li, Jiyao Liu, Wanying Qu, Yi Zhang, Ziyan Huang, Tianbin Li, Ming Hu, Xiaohong Liu, Yirong Chen, Junjun He

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 本文从第一性原理出发，基于轨迹概率和奖励两个轴，统一分析了从REINFORCE、PPO到GRPO及其变体的LLM策略优化方法，揭示了设计选择背后的原理和复合失败模式。

HadBalance: A Plug-and-Play Unified Global Geometric Prior Framework for Generalizable Biomedical Segmentation

HadBalance: 一种即插即用的统一全局几何先验框架，用于可泛化的生物医学分割

Zhuangzhi Gao, Feixiang Zhou, He Zhao, Wenhan Chen, Ruiyu Luo, Xin Wang, Hongyi Qin, Zhongli Wu, Yanda Meng, Yitian Zhao, Alena Shantsila, Gregory Y. H. Lip, Eduard Shantsila, Yalin Zheng

机构 * Department of Eye and Vision Science, University of Liverpool（利物浦大学眼与视觉科学系） ； Department of Primary Care and Mental Health, University of Liverpool（利物浦大学初级保健与精神健康系） ； School of Psychological and Cognitive Sciences, Peking University（北京大学心理与认知科学学院） ； Computer Vision Research Group, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学计算机视觉研究组） ； Institute of Life Course & Medical Sciences, University of Liverpool（利物浦大学生命历程与医学科学研究所） ； Bioengineering Program, Biomedical Sciences Division (BioMed), King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学生物医学科学部生物工程项目） ； Ningbo Cixi Institute of Biomedical Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院宁波慈溪生物医学工程研究所） ； Liverpool Centre for Cardiovascular Science, University of Liverpool（利物浦大学利物浦心血管科学中心） 纠错

AI总结 针对生物医学图像分割中几何先验缺乏统一性和泛化性的问题，提出基于Hadwiger定理的全局近凸形状先验，并结合冲突感知目标平衡方法，实现跨器官和模态的即插即用分割。

Comments Provisionally accepted by the 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2026). 11 pages, 3 figures, 2 tables

Wasserstein Convergence of ODE-Based Samplers in Decentralized Diffusion Model via Velocity Field Decomposition

基于速度场分解的去中心化扩散模型中ODE采样器的Wasserstein收敛性

Chencheng Tang, Xuanyu Xue, Fangyikang Wang, Chao Zhang, Hubery Yin

机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 针对去中心化扩散模型中随机专家切换的ODE采样，通过速度场分解建立Wasserstein-2距离下的收敛保证，证明N步离散化以O(N^{-1/2}+ε)速率收敛。

Comments 50 pages, 9 figures. Preprint under review

LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies

LaWAM: 用于高效动力学感知机器人策略的潜在世界行动模型

Jialei Chen, Kai Wang, Kang Chen, Shuaihang Chen, Feng Gao, Wenhao Tang, Zhiyuan Li, Weilin Liu, Zhuyu Yao, Boxun Li, Yuanbo Xu, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Nankai University（南开大学） ； Peking University（北京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Striding.AI ； Infinigence AI 纠错

AI总结 提出LaWAM模型，通过潜在视觉子目标预测场景变化，实现动力学感知的机器人控制，在多个基准上达到最优或竞争性成功率，且推理延迟低。

Service-Induced Congestion in Memory-Constrained LLM Serving

内存受限的大语言模型服务中的服务引发拥塞

Ruicheng Ao, Jing Dong, Gan Luo, David Simchi-Levi

机构 * Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（数据、系统与社会研究所，麻省理工学院） ； Columbia Business School, Columbia University（哥伦比亚大学商学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） 纠错

AI总结 本文通过离散时间动力学模型研究内存受限的大语言模型服务中，因键值缓存增长导致的服务引发拥塞，发现同质负载下无驱逐均衡不稳定且收敛到最坏情况极限环，异质负载下稳定条件与解码长度互质相关，并提出调度设计原则。

Comments 101 pages

Encode Errors: Representational Retrieval of In-Context Demonstrations for Multilingual Grammatical Error Correction

编码错误：多语言语法错误纠正中上下文示例的表征检索

Guangyue Peng, Wei Li, Wen Luo, Houfeng Wang

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） 纠错

AI总结 提出从LLM内部状态提取语法错误表征（GER）用于检索上下文示例，显著提升多语言语法错误纠正的少样本性能，在低资源语言上F0.5提升达1.20倍。

Comments 15 pages, 6 figures

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025, pages 21166-21180, Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics, 2025

CAP: Towards PPG Universal Representation Learning with Patient-level Supervision

CAP：面向患者级监督的PPG通用表示学习

Chenyang He, Xinyi Shao, Shun Huang, Bosong Huang, Daoqiang Zhang, Ming Jing, Cheng Ding

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Jinling Clinical Medical College College of Artificial Intelligence Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（金陵临床医学院人工智能学院南京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出CAP方法，通过构建大规模PPG-EHR多模态数据集和跨模态对比对齐，学习患者级临床语义的PPG表示，在四项下游任务中平均提升26.7%，呼吸率预测提升87.6%。

Comments Accepted as an Oral presentation at KDD 2026

MotionVLA: Vision-Language-Action Model for Humanoid Motion

MotionVLA：面向人形运动的视觉-语言-动作模型

Nonghai Zhang, Siyu Zhai, Yanjun Li, Zeyu Zhang, Zhihan Yin, Yandong Guo, Boxin Shi, Hao Tang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； AI 2 Robotics 纠错

AI总结 针对人形运动生成中低频姿态与高频物理信号量化不匹配的问题，提出双流频率分词器DSFT和基于Qwen3.5的MotionVLA模型，在HumanML3D和MBench上显著提升多样性一致性和运动条件一致性。

DragMesh-2: Physically Plausible Dexterous Hand-Object Interaction with Articulated Objects

DragMesh-2: 与铰接物体的物理合理灵巧手-物体交互

Tianshan Zhang, Yijia Duan, Yanjun Li, Zeyu Zhang, Hao Tang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 提出DragMesh-2框架，通过接触驱动的灵巧手-铰接物体交互，结合物理信息感知训练机制PICA，在无触觉反馈下提升变接触负载的鲁棒性。

Comments Code: https://github.com/AIGeeksGroup/DragMesh-2. Website: https://aigeeksgroup.github.io/DragMesh-2

PANDA: An LLM-Enhanced Performance-Driven Analog Design Framework Bridging Design Intent and Layout Generation

PANDA：一种LLM增强的性能驱动模拟设计框架，弥合设计意图与版图生成

Haoyi Zhang, Weijian Fan, Xiaohan Gao, Bingyang Liu, Runsheng Wang, Yibo Lin

机构 * School of Integrated Circuits, Peking University（集成电路学院，北京大学） ； Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（北京集成电路先进创新中心） ； Institute of Electronic Design Automation, Peking University（电子设计自动化研究所，北京大学） 纠错

AI总结 提出PANDA框架，利用大语言模型将高层设计意图转化为最终版图，通过引导拓扑综合、子结构感知尺寸优化和约束驱动版图生成，实现跨阶段协同设计，将设计周期从数天/周缩短至数小时并提升性能。

SpatialWorld: Benchmarking Interactive Spatial Reasoning of Multimodal Agents in Real-World Tasks

SpatialWorld: 在多模态智能体真实世界任务中基准测试交互式空间推理

Hongcheng Gao, Hailong Qu, Jingyi Tang, Jiahao Wang, Zihao Huang, Hengkang Qiao, Shihong Huang, Junming Yang, Yi Li, Hongyixuan Yuan, Wenjie Li, Bohan Zeng, Wenbo Li, Bo Wang, Jianhui Liu, Olive Huang, Haoyang Huang, Wentao Zhang, Guoqing Huang, Nan Duan, Yinpeng Dong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Peking University（北京大学） ； ZenoMind AI ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出SpatialWorld基准，集成8种异构模拟后端，通过760个人工标注任务评估多模态智能体在视觉部分可观测环境中的交互式空间理解，发现最强模型GPT-5任务成功率仅17.4%。

When Do LLMs Reason? A Dynamical Systems View via Entropy Phase Transitions

LLM何时推理？基于熵相变的动力系统视角

Wei Xia, Haoqing Wang, Zhi-Hong Deng, Yehui Tang

机构 * Samsung Research（三星研究院） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（通用人工智能国家重点实验室，北京理工大学） 纠错

AI总结 本文通过早期解码熵动态检测LLM的推理状态，提出轻量级无训练路由框架EDRM，自适应选择推理策略，在减少token消耗的同时提升准确率。

Optimizing LLM Inference: Fluid-Guided Online Scheduling with Memory Constraints

优化大语言模型推理：带有内存约束的流引导在线调度

Ruicheng Ao, Gan Luo, David Simchi-Levi, Xinshang Wang

机构 * Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（数据、系统与社会研究所，麻省理工学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出流引导在线调度方法，通过等待阈值算法和嵌套等待算法，在内存约束下优化大语言模型推理的延迟和容量，减少过载时的延迟。

Comments 79 pages, 20 figures

RoTRAG: Rule of Thumb Reasoning for Conversation Harm Detection with Retrieval-Augmented Generation

RoTRAG: 基于经验法则推理的检索增强生成对话有害内容检测

Juhyeon Lee, Wonduk Seo, Junseo Koh, Seunghyun Lee, Haihua Chen, Yi Bu

机构 * Peking University（北京大学） ； Enhans ； University of North Texas（北得克萨斯大学） 纠错

AI总结 提出RoTRAG框架，通过检索外部道德规范（RoTs）增强LLM的多轮对话有害内容检测，实现基于规范推理和分类，平均F1提升约40%，分布误差降低8.4%。

Comments Accepted by SIGIR-ICTIR 2026, Oral Presentation

Journal ref Proceedings of the 2026 International ACM SIGIR Conference on Innovative Concepts and Theories in Information Retrieval (ICTIR '26), July 25, 2026, Melbourne, VIC, Australia. ACM, New York, NY, USA, 12 pages

A Learning Method with Gap-Aware Generation for Heterogeneous DAG Scheduling

一种具有间隙感知生成的异构DAG调度学习方法

Ruisong Zhou, Haijun Zou, Li Zhou, Chumin Sun, Zaiwen Wen

机构 * School of Mathematical Science, Peking University（北京大学数学科学学院） ； State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Institute of Computational Mathematics and Scientific/Engineering Computing, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，计算数学与科学/工程计算研究所，中国科学院数学系统科学研究院） ； Theory Lab, Central Research Institute, 2012 Labs, Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司2012实验室理论实验室，中央研究院） ； Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心） 纠错

AI总结 提出WeCAN，一种端到端强化学习框架，通过加权交叉注意力编码器建模任务-资源池兼容性，并引入跳序扩展生成机制消除调度间隙，在TPC-H等真实DAG上优于强基线。

Comments 31pages, 8 figures

MIRAGE: Runtime Scheduling for Multi-Vector Image Retrieval with Hierarchical Decomposition

MIRAGE：基于层次分解的多向量图像检索运行时调度

Maoliang Li, Ke Li, Yaoyang Liu, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Yinjun Wu, Chenchen Liu, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） ； School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） ； School of Integrated Circuit Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学集成电路科学与工程学院） 纠错

AI总结 提出MIRAGE框架，通过层次化分解和跨层次相似性一致性减少冗余计算，实现多向量图像检索的精度提升和3.5倍计算加速。

Comments Will appear in DAC'2026, camera ready

Token Reduction Should Go Beyond Efficiency in Generative Models -- From Vision, Language to Multimodality

Token缩减应超越生成模型中的效率——从视觉、语言到多模态

Zhenglun Kong, Yize Li, Fanhu Zeng, Lei Xin, Shvat Messica, Xue Lin, Pu Zhao, Manolis Kellis, Hao Tang, Marinka Zitnik

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Northeastern University（东北大学） ； CAS（中国科学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出Token缩减应超越传统效率优化，成为生成模型的基础原则，通过减少冗余token来促进多模态融合、缓解幻觉、维持长输入连贯性并提升训练稳定性。

Comments Project page: https://github.com/ZLKong/Awesome-Collection-Token-Reduction

Towards Advanced Mathematical Reasoning for LLMs via First-Order Logic Theorem Proving

迈向基于一阶逻辑定理证明的大语言模型高级数学推理

Chuxue Cao, Mengze Li, Juntao Dai, Jinluan Yang, Zijian Zhao, Shengyu Zhang, Weijie Shi, Chengzhong Liu, Sirui Han, Yike Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对大语言模型在多步一阶逻辑数学推理中的困难，提出DREAM方法，通过公理驱动策略多样化和子命题错误反馈提升推理多样性和正确性，在定理证明数据集上性能提升0.6%-6.4%。

Comments Accepted by EMNLP 25

CentroidKV: Efficient Long-Context LLM Inference via KV Cache Clustering

CentroidKV: 通过KV缓存聚类实现高效的长上下文LLM推理

Jie Hu, Shengnan Wang, Yutong He, Ping Gong, Jiawei Yi, Juncheng Zhang, Youhui Bai, Renhai Chen, Gong Zhang, Cheng Li, Kun Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出CentroidKV框架，通过在线聚类KV缓存减少内存占用，在保持性能的同时实现高达75%的缓存压缩和1.92倍解码加速。

No One-Size-Fits-All Neurons: Task-based Neurons for Artificial Neural Networks

没有万能神经元：面向任务的人工神经网络神经元

Feng-Lei Fan, Meng Wang, Hang-Cheng Dong, Jianwei Ma, Tieyong Zeng

机构 * Department of Data Science, City University of Hong Kong（城市大学数据科学系） ； School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学系） ； School of Instrumentation, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学仪器系） ； School of Earth and Space Sciences, Peking University（北京大学地球与空间科学学院） ； Institute for Advanced Study, Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港 Baptist大学高级研究院） 纠错

AI总结 受大脑神经元任务特异性的启发，提出一种两阶段框架设计任务导向神经元，通过多项式基函数引入归纳偏置，在合成数据、经典基准和实际应用中性能优于现有模型。

Comments 8 pages, 4 figures

HPSv3++: Scaling Reward Models Across the Full Spectrum of Diffusion Model Capabilities

HPSv3++：跨扩散模型能力全谱系扩展奖励模型

Yijun Liu, Jie Huang, Zeyue Xue, Yuming Li, Ruizhe He, Haoran Li, Shijia Ge, Siming Fu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出HPSv3++奖励模型框架，通过双维度偏好数据集HPDv3++和两阶段训练（正交梯度投影+无监督引导），提升对各类T2I模型及RL迭代的偏好预测能力，在多个基准上达到最优。

One Layer's Trash is Another Layer's Treasure: Adaptive Layer-wise Visual Token Selection in LVLMs

一层的垃圾是另一层的宝藏：LVLMs中自适应逐层视觉标记选择

Yongru Chen, Kai Zhang, Zeliang Zong, Yuchen Lu, Wenming Tan, Ye Ren, Jilin Hu

机构 * Hikvision Research Institute（海康威视研究院） ； Peking University（北京大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 提出自适应逐层视觉标记选择（ALVTS），通过轻量级选择器为不同层路由重要标记，实现高效压缩，在89%压缩率下保留96.7%精度。

Comments Accepted by CVPR 2026 (highlight)

FEMOT: Multi-Object Tracking using Frame and Event Cameras

FEMOT: 使用帧和事件摄像机的多目标跟踪

Shiao Wang, Xiao Wang, Chao Wang, Yitao Li, Menghao Liu, Bo Jiang, Yaowei Wang, Yonghong Tian, Jin Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； National Key Laboratory for 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全国重点实验室） ； School of Electronic and Computer Engineering, Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出FEMOT大规模RGB-事件多目标跟踪数据集和FEMOTR多模态跟踪框架，通过频域融合解耦特征，有效利用互补信息实现鲁棒跟踪。

Self-Evolving Visual Questioner

自演化视觉提问器

Yijun Liang, Hengguang Zhou, Ming Li, Lichen Li, Cho-Jui Hsieh, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Peking University（北京大学） ； Arena ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 提出自演化框架，让视觉语言模型作为提问器和过滤器，无需外部监督即可生成更难、更信息丰富、更视觉中心的问题，并保持探索多样性以避免训练崩溃，显著提升自主提问质量和难度边界。

Comments 21 pages, including references and appendix. Project Page is available at https://joliang17.github.io/SelfEvolvingVQG/

MiniMax Sparse Attention

MiniMax 稀疏注意力

Xunhao Lai, Weiqi Xu, Yufeng Yang, Qiaorui Chen, Yang Xu, Lunbin Zeng, Xiaolong Li, Haohai Sun, Haichao Zhu, Vito Zhang, Jinkai Hu, Jiayao Li, Rui Gao, Zekun Li, Songquan Zhu, Jingkai Zhou, Pengyu Zhao

机构 * MiniMax ； Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出 MiniMax 稀疏注意力（MSA），一种基于分组查询注意力的块级稀疏注意力机制，通过轻量索引分支选择 Top-k 键值块，实现高效长上下文处理，在 109B 模型上以 1M 上下文减少 28.4 倍注意力计算，并带来 14.2 倍预填充和 7.6 倍解码加速。

Comments 30 pages, 14 figures

FAWAM: Force-Aware World Action Models for Closed-Loop Contact-Rich Manipulation

FAWAM: 面向闭环密集接触操作的力感知世界动作模型

Haotian He, Zeyu Yan, Qipeng Liu, Ning Guo, Wenzhao Lian

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出FAWAM，在感知、预测和闭环执行三个层次融入力信息，通过联合预测动作与末端扳手及残差校正模块，提升密集接触操作的成功率。

StainFlow: Entity-Stain Tracking and Evidence Linking for Process Rewards in GUI Agents

StainFlow: GUI代理中实体痕迹追踪与证据链接用于过程奖励

Haojie Hao, Longkun Hao, Yihang Lou, Yan Bai, Zhenyang Li, Zhichao Yang, Dongshuo Huang, Hongyu Lin, Lanqing Hong, Jiakai Wang, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 提出StainFlow模型，通过全局实体痕迹追踪和局部证据链接，解决GUI代理过程奖励中的里程碑分解主观性和局部窗口证据遗漏问题，提升在线强化学习成功率3.2%。

Feature-Space Planes Searcher: A Universal Domain Adaptation Framework for Interpretability and Computational Efficiency

特征空间平面搜索器：一种通用领域自适应框架，兼顾可解释性与计算效率

Zhitong Cheng, Yiran Jiang, Yulong Ge, Yufeng Li, Zhongheng Qin, Rongzhi Lin, Jianwei Ma

机构 * School of Mathematics and Institute for Artificial Intelligence, Harbin Institute of Technology, China（数学学院和人工智能研究院，哈尔滨工业大学，中国） ； School of Earth and Space Sciences, Institute for Artificial Intelligence, Peking University, China（地球和空间科学学院，人工智能研究院，北京大学，中国） 纠错

AI总结 提出特征空间平面搜索器（FPS），通过冻结特征编码器并利用特征空间几何模式优化决策边界，实现高效、可解释的领域自适应，在多个基准上达到竞争性能。