Peking University（北京大学）

Look Ahead Before You Distill: Future Trajectory Validation of Teacher Guidance for Agentic On-Policy Distillation

蒸馏前先前瞻：智能体策略内蒸馏中教师指导的未来轨迹验证

Chishui Chen, Yaoyou Fan, Te Sun, Yi Yang, Chenghao Sun, Delin Mao, Hongbo Qiao, Zuowei Zhang, Junxi Wang, Chenxing Sun, Yangen Hu, Lu Pan, Xuyang Liu, Linfeng Zhang

机构 * Meituan LongCat Interaction（美团龙猫交互） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Jilin University（吉林大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 该研究针对策略内蒸馏的学生轨迹偏差问题，提出FutureBridge-OPD方法，在多任务基准上显著优于现有方法，代码公开可用。

Comments 15 pages, 5 figures

HalluScope: Fine-grained Hallucination Diagnosis for Multimodal Large Language Models

HalluScope：多模态大语言模型的细粒度幻觉诊断

Weilin Jin, Mingyu Wang, Wenbo Li, Haoyang Huang, Yifan Wu, Ying Li, Gang Huang, Zhonghai Wu

机构 * Peking University（北京大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

AI总结 研究针对多模态大语言模型的幻觉问题，提出细粒度幻觉诊断任务，开发数据集并设计奖励函数，训练HalluScope-4B和HalluScope-8B模型，在多个基准测试中达最优，其诊断解释能有效指导目标模型纠正幻觉。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (ACM MM 2026)

When Modalities Remember: Continual Learning for Multimodal Knowledge Graphs

当模态记住：多模态知识图谱的持续学习

Linyu Li, Zhi Jin, Yichi Zhang, Dongming Jin, Yuanpeng He, Haoran Duan, Gadeng Luosang, Nyima Tashi

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； School of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学网络科学与工程学院） ； School of Information Science and Technology, Tibet University（西藏大学信息科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出MRCKG模型，通过多模态-结构协同课程和跨模态知识保存机制，解决多模态知识图谱的持续学习问题，提升新知识学习能力。

Comments Accepted at the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026)

From Understanding to Erasing: Towards Complete and Stable Video Object Removal

从理解到擦除：迈向完全且稳定的视频对象移除

Dingming Liu, Wenjing Wang, Chen Li, Jing Lyu, Haotian Dong

机构 * Peking University（北京大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉） 纠错

AI总结 本文提出通过外部和内部指导机制，结合视觉基础模型与视频扩散模型，提升视频对象移除的物理和语义理解能力，实现清晰且连贯的移除效果，并建立首个真实世界基准测试。

Comments Code: https://github.com/WeChatCV/UnderEraser

Place-it-R1: Unlocking Environment-aware Reasoning Potential of MLLM for Video Object Insertion

Place-it-R1: 解锁多模态大语言模型在视频物体插入中的环境感知推理潜力

Bohai Gu, Taiyi Wu, Dazhao Du, Jian Liu, Shuai Yang, Xiaotong Zhao, Alan Zhao, Song Guo

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tencent Video（腾讯视频） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 Place-it-R1通过多模态大语言模型的环境感知推理能力，实现物理一致的视频物体插入，提供两种模式以平衡保真度与合理性。

Comments https://nevsnev.github.io/Place-it-R1/

ZoomV: Temporal Zoom-in for Efficient Long Video Understanding

TimeSearch: 基于聚光灯和反射的层次视频搜索用于类人长视频理解

Yuan Zhang, Junwen Pan, Rui Zhang, Xin Wan, Qizhe Zhang, Ming Lu, Qi She, Shanghang Zhang

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

AI总结 TimeSearch通过Spotlight和Reflection机制，提升长视频理解的准确性和效率

Comments ACMMM 2026

Stabilizing Multi-Attack Adversarial Training via Bandit Optimization

通过老虎机优化稳定多攻击对抗训练

Rui Wang, Zeming Wei, Xiyue Zhang, Meng Sun

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

AI总结 针对多攻击对抗训练的高开销或参数漂移问题，提出校准对抗采样（CAS）框架，将其转化为多臂老虎机优化，降低成本并提升鲁棒性。

Comments ACM MM 2026

Motion Beyond Morphology: Bootstrapping Cross-Category Motion Transfer from Abstract Motion Representations

超越形态的运动：从抽象运动表示引导跨类别运动迁移

Zhixue Fang, Zhimin Zhang, Bi'an Du, Zijie Meng, Yan Zhou, Wei Hu, Guoxin Zhang, Pengfei Wan, Kun Gai

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

AI总结 该研究针对现有运动迁移依赖固定结构对应关系的局限，提出两阶段框架，结合自研数据集与基准，实现跨类别运动迁移，在运动保真度和目标保留上达当前最优。

MiniWorld: Democratizing the Training of Video World Models from Scratch

MiniWorld：从零开始普及视频世界模型的训练

Yian Zhao, Ruochong Zheng, Hongcan Guo, Yu Yan, Jian Zhang, Jie Chen

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 MiniWorld是从零开始训练流式视频世界模型的可复现框架，采用特定模型与训练策略，可在单台8-GPU服务器数天内完成训练，旨在降低训练门槛以推动相关研究。

Comments 19 pages

MoECa: Aligning Feature Reuse with Expert Decomposition in Diffusion Transformers

MoECa: 在扩散变换器中对齐特征复用与专家分解

Maoliang Li, Haojing Chen, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Xinhao Sun, Hailong Zou, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； School of Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学软件工程学院） 纠错

AI总结 针对DiT-MoE中跨时间步的冗余计算，提出基于专家分支级别的细粒度缓存框架MoECa，实现分支级特征复用，并引入专家感知自适应控制和同步缓存更新，在多个模型上取得高达2.83倍加速且质量损失极小。

Comments Will appear in ACM MM'2026

SVL: Empowering Spiking Neural Networks for Efficient 3D Open-World Understanding

SVL：基于脉冲的视觉-语言预训练用于高效的3D开放世界理解

Xuerui Qiu, Peixi Wu, Yaozhi Wen, Shaowei Gu, Yuqi Pan, Xinhao Luo, Bo XU, Guoqi Li

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学未来技术学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 SVL提出基于脉冲的视觉-语言预训练框架，通过多尺度三元组对齐和可重参数化的视觉-语言整合，提升SNN在3D开放世界理解中的性能，实现高效零样本3D分类和多模态问答。

Comments ICML 2026 Spotlight

Talker-T2AV: Joint Talking Audio-Video Generation with Autoregressive Diffusion Modeling

Talker-T2AV：基于自回归扩散模型的联合说话音频视频生成

Zhen Ye, Xu Tan, Aoxiong Yin, Hongzhan Lin, Guangyan Zhang, Peiwen Sun, Yiming Li, Chi-Min Chan, Wei Ye, Shikun Zhang, Wei Xue

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 本文提出Talker-T2AV，通过共享骨干和模态特定解码器实现音频视频联合生成，提升跨模态一致性与生成效率。

Neural Surface Reconstruction from Sparse Views Using Epipolar Geometry

基于稀疏视角的神经表面重建与极几何

Xinhai Chang, Kaichen Zhou

机构 * Yuanpei College, Peking University（北京大学元培学院） ； MIT Media Lab and EECS, MIT（麻省理工学院媒体实验室和电子工程与计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出EpiS框架，利用极几何改进稀疏视角下的表面重建，通过epipolar transformer和射线聚合生成SDF-aware特征，结合几何正则化策略提升重建精度。

Jetson-PI: Towards Onboard Real-Time Robot Control via Foresight-Aligned Asynchronous Inference

Jetson-PI：通过前瞻对齐异步推理实现机载实时机器人控制

Zebin Yang, Qi Wang, Yunhe Wang, Xiurui Guo, Bo Yu, Shaoshan Liu, Jiafeng Xu, Hao Dong, Meng Li

机构 * Peking University（北京大学） ； AIRS（无合适中文名，保留英文） ； PrimeBot Research Institute（PrimeBot 研究院） 纠错

AI总结 研究针对低功耗机载设备部署VLA模型的挑战，提出Jetson-PI方法。通过训练轻量级未来校正模块解决感知-执行未对齐，引入基于置信度的调度优化减少反应时间，辅以系统级加速，实验显示其显著提升控制频率和成功率。

Comments 16 pages, 10 figures

ECHO: Prune To Act, Trace To Learn With Selective Turn Memory In Agentic RL

ECHO: 在智能体强化学习中通过选择性回合记忆进行剪枝行动与追踪学习

Zijun Xie, Binbin Zheng, Enlei Gong, Jihua Liu, Yuyang You, Lingfeng Liu, Jiayao Tang, Guanqun Zhao, Aoqi Hu, Zeyu Chen

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出ECHO框架，通过选择性回合记忆和源索引重建解决长程智能体强化学习中的历史崩溃与可追踪学习问题，在BrowseComp-Plus上达到43.4%准确率，优于GRPO和SUPO。

BioInsight: Multi-Agent Orchestration for Interactive Biomedical Knowledge Discovery

BioInsight: 面向交互式生物医学知识发现的多智能体编排

Jieyi Wang, Bingxuan Li, Nanyi Jiang, Desong Meng, Zirui Fan, Yuxin Guo, Jiayu Liu, Kunlun Zhu, Eddie Yang, Xiusi Chen, Pan Lu, Bingxin Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出多智能体系统BioInsight，通过交互式界面生成替代静态报告，实现疾病证据的组织、推理与可视化，在多项生物医学任务中取得最优性能。

Comments Update some experiments and contents

VFEAgent: A Multimodal Agent Framework for End-to-End Automated Finite Element Analysis

VFEAgent: 面向端到端自动化有限元分析的多模态智能体框架

Jiachen Zhang, Junyi Lao, Chenghao Liu, Siyuan Liu, Shixin Wu, Linsen Zhang, Boyu Wang, Songfang Huang

机构 * Peking University（北京大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

AI总结 提出VFEAgent多智能体系统，通过多模态视觉-语言流水线和验证优先的代码合成框架，实现从输入图像和问题描述到有限元建模与仿真的端到端自动化。

Comments 9 pages, 3 figures, 2 tables. Equal contribution: Jiachen Zhang and Junyi Lao. Corresponding author: Songfang Huang. Preprint

Characterizing Readability Issue Patterns and the Role of Prompt Design in LLM-Generated Code

可读性光谱：LLM生成代码中的模式、问题和提示影响

Hengzhi Ye, Fengyuan Ran, Weiwei Xu, Minghui Zhou

机构 * Peking university（北京大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文研究了LLM生成代码的可读性，发现其与人工编写代码相当，但存在特定问题模式，提示设计对可读性影响有限。

4DVGGT-D: 4D Visual Geometry Transformer with Improved Dynamic Depth Estimation

4DVGGT-D: 具有改进动态深度估计的4D视觉几何变换器

Ying Zang, Xuanyi Liu, Yidong Han, Deyi Ji, Chaotao Ding, Yuanqi Hu, Qi Zhu, Xuanfu Li, Jin Ma, Lingyun Sun, Tianrun Chen, Lanyun Zhu

机构 * Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huzhou University（湖州大学） ； Huawei（华为） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 本文提出一种无需训练的渐进解耦框架，通过稳定相机姿态和几何细化，解决动态与静态的分离问题，提升4D场景重建性能。

Do Prompt-Elicited Trajectories Reflect Training-Time Reward Hacking? A Systematic Study on Monitoring Training-Time Reward Hacking in Code Generation

合成轨迹反映真实的奖励黑客行为吗？对监控真实世界代码生成中黑客行为的系统研究

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

机构 * Peking University（北京大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Arena ； University of Maryland（马里兰大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫迪 bin Zayed 人工智能大学） 纠错

AI总结 本文研究合成轨迹与真实世界中代码生成奖励黑客行为的差异，通过对比监控器在合成与真实数据上的表现，发现合成数据训练的监控器无法泛化到真实黑客行为，而真实数据训练的监控器对未见过的黑客类型更具泛化能力。

Comments Corrected a typo in the title; no other changes

GaiaFlow: Semantic-Guided Diffusion Tuning for Carbon-Frugal Search

GaiaFlow：基于语义的扩散调优用于碳节约搜索

Rong Fu, Jia Yee Tan, Chunlei Meng, Shuo Yin, Xiaowen Ma, Wangyu Wu, Simon Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Peking University（北京大学） ； Northeast Normal University（东北师范大学） ； Minzu University of China（民族大学） 纠错

AI总结 GaiaFlow通过结合语义引导的扩散调优与硬件无关的性能建模策略，在保证检索精度的同时降低环境影响，实现了高效且可持续的神经搜索系统。

Comments 19 pages, 7 figures

TempoNet: Slack-Quantized Transformer-Guided Reinforcement Scheduler for Adaptive Deadline-Centric Real-Time Dispatchs

TempoNet：基于Transformer的强化学习调度器用于自适应截止时间导向的实时调度

Rong Fu, Yibo Meng, Zeyu Zhang, Ziming Guo, Jia Yee Tan, Xiaojing Du, Simon James Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Northeast Normal University（东北师范大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Peking University（北京大学） ； Harbin University of Science and Technology（哈尔滨理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

AI总结 TempoNet结合Transformer与深度Q近似，通过时间松弛量化和稀疏注意力机制提升实时调度性能，实现高吞吐量下的截止时间保障。

Comments 43 pages, 12 figures

Tail-Aware Information-Theoretic Bounds for LLM Alignment under Heavy-Tailed Rewards

尾感知信息论泛化用于RLHF和SGLD

Huiming Zhang, Binghan Li, Wan Tian, Qiang Sun

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算高精尖创新中心） ； Advanced Institute of Information Technology, Peking University（北京大学信息技术高等研究院） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） ； Computer and Mathematical Sciences, Computer Science, and Statistics, University of Toronto（多伦多大学计算机与数学科学、计算机科学和统计学系） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 本文提出一种尾依赖信息论框架，用于处理亚韦尔bull数据，通过移位对数f_θ-分歧来界定制换测度期望，从而在重尾数据下获得更精确的泛化界限。

Comments 47 pages, 6 figures

Panning for Gold: Expanding Domain-Specific Knowledge Graphs with General Knowledge

寻找黄金：利用通用知识图谱扩展领域特定知识图谱

Runhao Zhao, Weixin Zeng, Wentao Zhang, Chong Chen, Zhengpin Li, Xiang Zhao, Lei Chen

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision（大数据与决策国家重点实验室） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； The Center for machine learning research（机器学习研究中心） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 本文提出领域特定知识图谱融合任务，通过神经符号框架ExeFuse，利用通用知识图谱提升领域知识图谱的完整性和实用性。

Comments 13 pages, 5 figures

Orchestrating Dual-Boundaries: An Arithmetic Intensity Inspired Acceleration Framework for Diffusion Language Models

协调双边界：一种受算术强度启发的加速框架用于扩散语言模型

Linye Wei, Wenjue Chen, Pingzhi Tang, Xiaotian Guo, Le Ye, Runsheng Wang, Meng Li

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 ODB-dLLM通过协调双边界，利用算术强度差异优化扩散语言模型的推理速度，显著提升效率并减少准确性损失。

Comments Accepted by DAC 2026

Partial Excitation in Parameter Learning

参数学习中的部分激励

Ganghui Cao, Shimin Wang, Martin Guay, Jinzhi Wang, Zhisheng Duan, Marios M. Polycarpou

机构 * State Key Laboratory for Turbulence and Complex Systems, Department of Mechanics and Engineering Science, College of Engineering, Peking University（湍流与复杂系统国家重点实验室，力学与工程科学系，工程学院，北京大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Queen’s University（皇后大学） ； KIOS Research and Innovation Center of Excellence and the Department of Electrical and Computer Engineering, University of Cyprus（科斯卓越研究中心与创新中心，塞浦路斯大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文针对部分持续激励（PPE）条件下的参数学习问题，提出在线算法与协同学习协议，实现分布式最优参数估计，通过系统辨识实例验证了理论结果的有效性。

Comments 16 pages,9 figures

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