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InfiniteWeb: 面向GUI智能体训练的可扩展Web环境合成
机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
AI总结 提出InfiniteWeb系统，通过统一规范、任务驱动测试和多样化种子设计自动生成功能完备的Web环境，解决GUI智能体训练数据稀缺问题，在OSWorld和Online-Mind2Web上取得显著性能提升。
Comments Accepted to ACL 2026 Main
从多模态感知到策略推理：AI生成游戏评论综述
机构 * Peking University（北京大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学）
AI总结 本文提出统一框架，将AI生成游戏评论分为描述性、分析性和背景性三类，综述方法、数据集和评估指标，并指出未来方向。
少样本合成图像溯源：有限样本下识别未见生成器
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京智源人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出少样本合成图像溯源新范式，构建含45个生成器、117万图像的OmniFake数据集，并设计OmniDFA基线，实现少样本下识别未见生成器，在AIGI检测中达到最优泛化性能。
Comments ECCV 2026
无偏扩散变分反演：基于原则性后验匹配
机构 * Peking University（北京大学）
AI总结 提出原则性后验匹配（PPM）框架，通过精确优化KL散度（利用Fisher散度积分）解决逆问题中模式坍塌和不确定性量化不可靠的问题，统一变分推理和摊销推理，在图像修复、超分辨荧光显微和射电干涉成像中实现高保真重建和校准的不确定性估计。
LiveClawBench: 在复杂真实世界助理任务上评估大语言模型代理的基准测试
机构 * Samsung Research（三星研究院） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学）
AI总结 本文提出LiveClawBench基准，通过三轴复杂性框架评估LLM代理在真实世界助理任务中的表现，涵盖环境复杂性、认知需求和运行时适应性，为未来扩展提供基础。
StereoVLA：利用立体视觉增强视觉-语言-动作模型
机构 * Galbot ； CFCS, School of CS, Peking University（北京大学计算机学院CFCS） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
AI总结 提出StereoVLA，首个利用大规模合成立体数据引入丰富几何线索的VLA模型，通过几何与语义联合编码和协同训练目标，在真实实验中成功率绝对提升33.4%，并展现出对近半球视角的鲁棒性。
让语言约束几何：视觉-语言模型作为3D生成的语义和空间评判者
机构 * Peking University（北京大学） ； hi-lab, Xiaohongshu Inc.（小红书科技公司 hi-lab） ； MMLab, CUHK（香港中文大学 MMLab） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院）
AI总结 提出VLM3D框架，利用视觉-语言模型作为可微分的语义和空间评判者，通过双查询评判信号改善文本到3D生成的语义对齐和几何一致性。
Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2509.15772
一种从损坏观测中训练清洁扩散模型的期望最大化算法
机构 * Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University（北京大学前沿交叉学科研究院） ； College of Future Technology, Peking University（北京大学未来技术学院） ； National Biomedical Imaging Center, Peking University（北京大学国家生物医学成像中心） ； Yuanpei College, Peking University（北京大学元培学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, Peking University（北京大学多媒体信息处理国家重点实验室）
AI总结 提出EMDiffusion，一种期望最大化方法，通过交替重建和模型更新从损坏观测中训练扩散模型，在多种成像逆任务上达到新最优。
超越独立操纵：具有同伴模仿的个体公平感知策略分类
机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学学院） ； Institute for Theoretical Computer Science, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学理论计算机科学研究所） ； Information Technology Development, Aetos Capital Group, Sydney（悉尼Aetos资本集团信息技术部） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系）
AI总结 提出个体公平感知策略分类（IFSC）框架，通过建模基于个体公平的同伴驱动操纵（模仿邻近被接受同伴），并采用鲁棒学习过程处理同伴可观测性不确定性，以改善个体公平一致性并减轻模仿引起的扭曲。
Comments Accepted by SIGKDD2026
TransXion: 一种高保真的图基准用于现实中的反洗钱
机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Institute of Financial Technology, Fudan University（复旦大学金融技术研究所） ； Peking University（北京大学）
AI总结 TransXion通过整合正常活动的profile-aware模拟与非模板生成的非法子图，解决现有交易图数据集的稀疏性和模板偏差问题，提供更真实的反洗钱检测测试环境。
使用神经网络估计直接成像系外行星的轨道参数
机构 * Center for Gravitational Wave Experiment, National Microgravity Laboratory, Institute of Mechanics, Chinese Academy of Sciences（引力波实验中心、国家微重力实验室、力学研究所、中国科学院） ； Taiji Laboratory for Gravitational Wave Universe (Beijing/Hangzhou), University of Chinese Academy of Sciences (UCAS), Beijing（太极引力波宇宙实验室（北京/杭州）、中国科学院大学（UCAS）） ； National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences（国家空间科学中心、中国科学院） ； School of Physics, Peking University（北京大学物理学院） ； Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences（上海光学精密机械研究所、中国科学院）
AI总结 提出流匹配马尔可夫链蒙特卡洛（FM-MCMC）算法，结合流匹配后验估计与MCMC，高效准确地推断系外行星轨道参数，在β Pictoris b上实现77.8倍加速并达到最高平均对数似然。
Comments accepted by PRR
HauntAttack：当攻击如影随形地跟随推理
机构 * State 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国家重点实验室） ； StepFun ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能研究院）
AI总结 提出HauntAttack黑盒对抗攻击框架，通过将有害指令嵌入推理问题，引导大型推理模型逐步产生不安全输出，在11个模型上平均攻击成功率超70%。
通过层间一致性聚合缓解大型视觉-语言模型中的幻觉
机构 * Peking University（北京大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； De Artificial Intelligence Lab（人工智能实验室）
AI总结 提出训练无关的解码方法DCLA，通过聚合前层表示构建动态语义参考并纠正语义偏差层，增强层间一致性，在多个LVLM和基准上显著降低幻觉。
DRM: 基于扩散的奖励模型与逐步引导
机构 * Peking University（北京大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉实验室）
AI总结 提出基于扩散的奖励模型（DRM），利用预训练扩散模型作为评估骨干，通过逐步评估能力改进强化学习对齐和推理采样，提升图像生成质量。
MSAVBench：面向多镜头音频-视频生成的全面可靠评估
机构 * Fudan University（复旦大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出首个多镜头音频-视频生成基准MSAVBench，通过自适应混合评估框架在四个维度上系统评估19个模型，发现当前系统在导演级控制和细粒度音视频同步上仍存在挑战。
面向低资源语言机器翻译的多示例上下文学习的实证研究
机构 * Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Athabasca University（阿特拉斯大学） ； Peking University（北京大学） ； Howard University（霍华德大学）
AI总结 本研究实证分析多示例上下文学习在低资源语言机器翻译中的效果，发现BM25检索可大幅提升数据效率，且ICL能在微调基础上带来额外增益。
Comments 24 pages, 3 figures, 20 tables
探索信息寻求智能体整合
机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯）
AI总结 通过系统实证研究，比较数据级混合与参数级合并两种范式，发现参数级合并能以更低成本达到数据混合的性能，并保留跨域能力。
立场：感知之后推理意味着无视觉推理
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanjing University（南京大学） ； Nankai University（南开大学）
AI总结 本文质疑多模态研究中语言推理能弥补视觉缺陷的假设，提出“感知-推理”范式导致视觉推理退化为文本空间推理，并通过图灵眼测试验证文本推理无法修复感知失败，主张转向感知内的推理。
共鸣心智：具备心智理论的闭环社交虚拟人
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波工程技术学院）
AI总结 提出一个闭环双智能体框架，通过整合感知、社会推理（基于心智理论）和多模态生成，实现具备社交智能的虚拟人，并在信息不对称数据集上取得优于全信息脚本模式的对话质量。
Comments Project page: https://resonantminds.github.io/
BioPIE：面向实验理解的生物医学协议信息抽取数据集
机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京理工大学先进制造与机器人学院） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京理工大学集成电路学院）
AI总结 提出BioPIE数据集，以程序为中心的知识图谱捕获实体、动作和关系，解决生物医学实验理解中的高信息密度和多步推理难题，并验证了信息抽取方法及问答系统的有效性。
当AI遇见金融（StockAgent）：基于大语言模型的模拟真实环境股票交易
机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai University of Finance（上海金融学院） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Northwestern University（西北大学） ； New York University（纽约大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院）
AI总结 提出基于大语言模型的多智能体系统StockAgent，模拟真实股票交易环境，评估外部因素对交易行为的影响，并避免测试集泄露问题。
Comments 33 pages, 10 figures. Published in ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST)
ECGFlowCMR: 利用心电图生成电影心脏磁共振的预训练助力心脏病分类和表型预测
机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； Polytechnic Institute of Zhejiang University, Zhejiang University（浙江大学 polytechnic 院） ； Institute of Computing Technology, University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学国家研究院） ； Institute of Microelectronics, University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） ； Department of Cardiology, Zhejiang University（浙江大学心内科部）
AI总结 提出ECGFlowCMR框架，通过相位感知掩码自编码器和解剖运动解耦流解决ECG与CMR的跨模态时序错配和解剖可观测性差距，生成逼真电影CMR序列，提升下游心脏病分类和表型预测性能。
Comments Accepted to KDD 2026
多主体图像生成的层次化概念到外观引导
机构 * Peking University（北京大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学）
AI总结 提出层次化概念到外观引导框架(CAG)，通过VAE dropout训练和对应感知掩码注意力模块，实现多主体图像生成中身份一致性和精确组合控制。
Spark: 通过动态分支进行战略性策略感知探索以实现长周期智能体学习
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出Spark框架，通过关键状态动态分支实现资源高效探索，在长周期任务中以更少样本取得更高成功率和泛化能力。
Comments Accepted by ACL 2026
StackPlanner: 一种具有任务经验记忆管理的集中式分层多智能体系统
机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； School of Public Affaris, Zhejiang University（浙江大学公共管理学院） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； GRG Banking Equipment Co., Ltd.（GRG银行设备有限公司） ； Center on Frontiers of Computing Studies, Peking University（北京大学计算前沿中心） ； Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)（北京大学信息技术研究院（天津滨海））
AI总结 提出StackPlanner分层多智能体框架，通过显式记忆控制解耦高层协调与子任务执行，并利用结构化经验记忆和强化学习复用协调经验，解决长期协作中的记忆膨胀和错误累积问题。
WebCryptoAgent: 基于网络信息学的智能加密货币交易
机构 * AI Geeks ； CUHK ； Peking University（北京大学） ； TJU（天津大学） ； La Trobe（拉特罗布大学）
AI总结 提出WebCryptoAgent框架，通过模态专用代理整合异构网络信息与市场信号，并采用解耦控制架构实现快速风险响应，提升交易稳定性与尾部风险处理能力。
通过参数化激活函数学习表达性随机特征模型
机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院）
AI总结 提出RFLAF模型，将激活函数参数化为基函数加权和，扩展函数空间，理论证明样本和随机特征数量需求，实验显示RBF和样条基优于其他模型且RBF计算效率更高。
Imagine2Act：利用想象目标中的物体-动作运动一致性进行机器人操作
机构 * CFCS, School of Computer Science, Peking University（计算机学院，北京大学） ； PrimeBot ； AGIBOT
AI总结 提出Imagine2Act框架，通过生成想象目标点云并引入物体-动作一致性策略，将语义和几何约束融入策略学习，解决高精度物体重排任务。
ProMed：基于Shapley信息增益引导的强化学习用于主动式医疗大语言模型
机构 * National Engineering Research Center of Software Engineering, Peking University, China（软件工程国家工程研究中心，北京大学，中国） ； School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机学院，北京，中国） ； 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） ； Peking University Information Technology Institute, Tianjin Binhai, China（北京大学信息技术研究所，天津滨海，中国） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院）
AI总结 提出ProMed框架，通过Shapley信息增益奖励引导强化学习，使医疗大语言模型从被动回答转向主动提问，在部分信息医疗基准上平均提升6.29%。
Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference)
CLAR: 通过融合掩码重建与多层级对比对齐学习用于机器人操作的3D表示
机构 * SKL-MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所SKL-MAIS） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Galbot ； CFCS, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学与技术学院CFCS）
AI总结 提出CLAR框架，融合掩码自编码与全局跨模态对比学习，并引入基于可变形注意力的局部自适应对齐机制，解决3D预训练中空间几何与语义细节的权衡问题，在视觉运动策略学习中达到最优性能。
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