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通过直接在线策略蒸馏实现弱到强泛化
机构 * SIA-Lab of Tsinghua AIR and ByteDance Seed（清华-字节跳动联合研究中心SIA实验室） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对可验证奖励RL在大模型上成本高的问题，提出Direct-OPD方法迁移小模型RL的策略偏移，无需在大模型上跑RL即可实现性能提升。
Comments Project Page: https://bytedtsinghua-sia.github.io/Direct-OPD/
Lift3D-VLA：将VLA模型提升到3D几何和动力学感知操纵
机构 * Peking University（北京大学） ； CUHK（香港中文大学） ； AI² Robotics（智平方科技）
AI总结 研究针对VLA模型在物理环境操纵中几何理解和空间推理不足的问题，提出Lift3D-VLA框架。通过增强2D模型提升策略、GC-MAE自监督框架及分层时间动作建模，提升模型3D几何和动力学感知能力，在模拟和现实任务中取得更好效果。
Comments 14 pages, 7 figures. Project website: https://lift3dvla.github.io/
视觉作为统一的多模态生成
机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 该研究将计算机视觉表述为统一多模态生成，SenseNova-Vision用自然语言指令等指定任务并生成多种输出。通过转换注释形成语料库训练模型，其涵盖多种视觉任务，实验显示统一模型能匹配专用系统，为集成视觉能力到通用模型提供可扩展途径。
Comments 48 pages,22 figures
花瓶博物馆：古希腊陶器数字智能博物馆
机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Department of Computer Science and Information Technology, La Trobe University（拉筹伯大学计算机科学与信息技术系） ； UCAS-Terminus AI Lab, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学UCAS-Terminus人工智能实验室）
AI总结 针对古希腊陶器文化遗产领域中视觉语言模型面临的挑战，提出轻量级模块化多模态智能体框架花瓶博物馆，结合虚拟博物馆与花瓶智能体，经多模态感知等操作，提高引用有效性，减少幻觉并产生更中立答案。
Comments Code: https://github.com/AIGeeksGroup/VaseMuseum. Website: https://aigeeksgroup.github.io/VaseMuseum
LAMP：用于灵巧手部操作的潜在运动先验引导的现实世界学习
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； PsiBot
AI总结 研究针对灵巧手部现实世界学习易出错的问题，提出含潜在运动先验模块的三阶段学习框架LAMP，先预训练模块，再训练视觉运动策略并通过在线残差RL改进，在真实机器人任务中取得高成功率，提升了学习效果。
Comments 17 pages, 11 figures
WING：一种基于窗口先验的带门控inception的生成网络用于跨模态CT合成
机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（模式识别实验室，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； Department of Orthodontics and Orofacial Orthopaedics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（正畸与口腔颌面正畸科，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； Siemens Healthineers（西门子医疗） ； Institute of Medical Technology, Peking University（北京大学医学技术研究所）
AI总结 研究旨在从MRI和CBCT生成CT体积改善放疗计划。核心方法是将回归目标重构成窗口表示，引入WING网络，含门控inception生成器、融合与细化变压器及联合对抗训练目标。主要贡献是在相关基准上达最优性能且支持单模型多解剖合成。
从被动检索到主动记忆导航：学习将记忆用作结构化动作空间
机构 * Alibaba（阿里巴巴） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； 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 研究针对个性化对话代理中记忆系统的被动性问题，提出NapMem框架，将用户记忆组织成多粒度金字塔并通过工具暴露层次，经记忆工具强化学习训练智能体，在多任务实验中具竞争力，还进行了多方面分析，证明结构化存储与策略结合对长期用户记忆有益。
Akashic：一种基于内存注意力机制的低开销大语言模型推理服务
机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； ShangHai JiaoTong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对大语言模型推理中重放完整历史记录不切实际的问题，提出基于内存注意力机制的低开销内存系统Akashic，通过组织上下文成有界块、建模块间语义关系及应用软硬件协同设计内存放置，提升了任务准确率、吞吐量和可持续请求率。
当较低权限足够时：探究LLM代理中的过度权限工具选择
机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院）
AI总结 针对LLM代理在工具选择中偏好高权限工具的安全问题，提出ToolPrivBench评估框架，发现主流代理普遍存在过度权限选择且被瞬态故障放大，并设计权限感知后训练防御方法有效减少不必要的高权限工具使用。
Comments code: https://github.com/AISafetyHub/agent-tool-selection-bias
WAM4D：通过空间注册令牌实现快速4D世界动作模型
机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心）
AI总结 提出WAM4D，利用轻量级空间注册令牌将预训练几何先验迁移至因果视频-动作变换器，实现高效4D世界动作建模，在RoboTwin 2.0和真实操作任务中提升空间一致性并保持快速推理。
Comments 15 pages, 7figures, 9tables
Cortex：一种用于长视距操作的双向对齐具身智能体框架
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； USTC（中国科学技术大学）
AI总结 针对现有VLA模型长视距任务短板及分层方法语义-运动鸿沟问题，提出双向对齐框架Cortex，标准化技能原语、优化数据与采样策略，提升长视距操作性能与零样本泛化能力。
Comments Project website: https://steinate.github.io/cortex.github.io/
神经网络的隐私保护鲁棒性验证
机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Key Laboratory of Artificial Intelligence for Education, Engineering Research Center of Intelligent Technology and Educational Application (Ministry of Education), Beijing Normal University, Beijing, China（人工智能学院，北京人工智能教育重点实验室，智能技术与教育应用工程研究中心（教育部），北京师范大学，北京，中国） ； School of Computer Science University of Bristol（计算机科学学院，布里斯托大学） ； School of Mathematical Sciences Peking University（数学科学学院，北京大学）
AI总结 针对神经网络验证与数据隐私的固有矛盾，提出基于安全两方计算的SecureCROWN框架，将条件逻辑转化为连续运算消除分支，实现隐私保护下的鲁棒性验证，效率与精度表现优异。
Comments Accepted by UAI 2026
AgentGym2：在去理想化真实世界环境中评测大语言模型智能体
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghaijiaotong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对现有LLM智能体基准过于理想化的问题，提出去理想化评测框架AgentGym2，可全面测查智能体实操能力，实验显示当前SOTA模型仍存在明显性能缺口。
Comments Accepted as a main conference paper at ACL 2026
DSpark：结合半自回归生成的置信度调度投机解码框架
机构 * Peking University（北京大学） ； DeepSeek-AI（深势科技人工智能）
AI总结 针对现有投机解码接受率衰减、高并发下吞吐量劣化问题，DSpark采用半自回归架构与置信度调度验证，在实测中显著提升大模型推理速度与系统性能边界。
ImputeECG：用于心脏评估的从不完整记录中深度学习重建完整12导联心电图
机构 * National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康医疗大数据国家研究院） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center（北京大学医学部医学技术研究所） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Department of Cardiology, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院心内科） ； Department of Computer Science, Tianjin University of Technology（天津理工大学计算机科学与工程学院）
AI总结 研究针对不完整心电图记录，开发掩码条件下的一维Transformer自动编码器ImputeECG，在模拟不完整设置下训练并评估，证明其能有效完成心电图重建，提升下游诊断性能。
DriftST：从苏木精和伊红（H&E）组织学进行空间转录组学的一步生成推理
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University Cancer Hospital（北京大学肿瘤医院）
AI总结 研究旨在从H&E图像推断空间解析基因表达。提出DriftST框架，基于细胞漂移生成模型，引入STransformer捕捉基因结构，能处理不同层级数据，实验表明其在两种分辨率下均达最优性能。
视频生成模型是内在的光照估计器
机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； OpenBayes Information Technology Co., Ltd.（北京智谱华章科技有限公司）
AI总结 研究从单张自然视频恢复动态环境图的问题，核心方法是将光照估计重构为引导视频修复任务，贡献是提出V-LITE框架，能生成连贯HDR环境图，证明视频扩散模型可估计物理场景光照。
Comments Project Page: https://caiziqi.com/research/vlite/
SurgAM：用于机器人自主的多模态特征融合手术能力地图预测
机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Department of Thoracic Surgery, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸外科） ； Thoracic Oncology Institute, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸部肿瘤研究所） ； Research Unit of Intelligence Diagnosis and Treatment in Early Non-small Cell Lung Cancer, Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院早期非小细胞肺癌智能诊断与治疗研究组） ； Institute of Advanced Clinical Medicine, Peking University（北京大学先进临床医学院） ； Beijing Key Laboratory of Innovative Application of Big Data in Lung Cancer, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院肺癌大数据创新应用北京市重点实验室）
AI总结 研究如何通过视觉数据识别手术可操作区域，提出自适应特征融合框架、分层提示学习机制和场景引导注意力解码器，建立新数据集验证，在真实模型上验证框架对下游自动化的适用性。
Comments ICRA 2026
面向进度和可靠性的智能体强化学习组策略优化
机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Peking University（北京大学）
AI总结 研究基于组的强化学习，针对步级优势估计对组形成方式敏感的问题，提出ProGPO方法，通过精确前缀动作比较及结合语义扩展与逆方差融合估计势，在任务中改进了基线方法。
用于3D医学视觉基础模型的拓扑驱动可迁移性估计
机构 * National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学研究所） ； Institute of Medical Technology, Peking University（北京大学医学技术研究所） ； Deepwise Co., Ltd.（深度智医科技有限公司） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所）
AI总结 针对医学视觉基础模型选择难题，提出非参数、拓扑驱动框架，通过最小生成树从密集特征与语义标签的稀疏1-骨架图对齐中估计可迁移性，包含局部和全局互补尺度，提升评估效果。
SpecGradFilter：用于驯服联邦异构性的谱梯度滤波框架
机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院）
AI总结 研究联邦学习中统计异构性问题，从频域视角发现漂移谱偏差，提出SpecGradFilter框架，通过抑制低频信号驯服异构性，实验证明其在高非IID设置下性能优且通信开销小。
SeeMe：通过有效的视觉令牌工程减轻大型视觉语言模型中的幻觉
机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； De Artificial Intelligence Lab（德人工智能实验室）
AI总结 研究大型视觉语言模型易产生幻觉问题，提出无训练框架SeeMe，引入传统机器学习特征工程概念，经三阶段令牌工程重组视觉令牌抑制幻觉源，实验证明其能减轻幻觉并提高输出一致性。
Comments 12 pages, 4 figures, 6 tables
对抗拉索网络：通过稳定性驱动的稀疏学习进行鲁棒特征选择
机构 * Beijing University of Technology（北京工业大学） ； The First Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第一医院） ； Peking University First Hospital（北京大学第一医院）
AI总结 针对高维机器学习中传统方法在噪声下不稳定的问题，提出对抗拉索网络，集成对抗扰动与拉索网络分层稀疏机制及一阶近似，实验表明其提升了分布外鲁棒性与特征支持再现性。
SkillFab：一个原生代理技能生产平台
机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei（华为） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院）
AI总结 SkillFab是原生代理平台，将缺失能力转化为可复用技能。运行时代理先找技能，无则提需求，经SkillFab管理库等流程开发，通过多界面暴露相同生命周期，使工作可审查可恢复，还介绍了平台及案例。
Comments 12 pages, 7 figures. Technical report
PosterHarness：将科学海报生成转变为可审计的指令跟随基准
机构 * School of Physics, Peking University（北京大学物理学院）
AI总结 研究针对文本丰富图像模型，缺乏衡量其是否遵循科学传播规范的方法这一问题，提出PosterHarness，将海报生成变为可审计任务，介绍核心方法，展示了相关实验发现及与其他方法的对比结果。
ProLaViT：在结构化潜在空间中学习渐进式潜在视觉思维
机构 * Basic Algorithm Center, PCG, Tencent（腾讯PCG基础算法中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对多模态大语言模型在复杂视觉推理任务中的不足，ProLaViT框架利用内生自蒸馏机制等，设计两种推理范式及损失函数，使其能在潜在空间进行结构化视觉推导，实验证明效果优于基线。
Comments Accepted by ECCV 2026
TACO：作为可扩展VLA训练后自校正器的触觉世界模型
机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理技术国家重点实验室） ； AI 2 Robotics（人工智能与机器人研究所） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 研究VLA模型在接触丰富任务中的问题，提出TACO框架，通过触觉感知世界模型驱动可扩展VLA训练后校正，结合多种方法提升策略，实验表明其能显著提高成功率。
用于具有递归效用的动态规划的深度学习
机构 * HSBC Business School, Peking University（汇丰商学院，北京大学）
AI总结 提出确定性等价学习（CEL）算法解决高维离散时间含递归效用的动态规划问题，直接用神经网络学习确定性等价值，联合逼近价值、策略和确定性等价函数，适用于多种相关问题，效果良好。
Comments 93 pages, 44 figures
大语言模型服务中多目标路由的在线线性规划
机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院）
AI总结 研究大语言模型服务在线路由问题，引入多目标优化框架将路由设为在线线性规划，应用高效出价控制策略，开发热启动投影一阶更新，集成路由器到模拟器，结果表明基于科学方法优于启发式方法。
CSympNet-ID：用于线性阻尼哈密顿系统的共形辛映射学习
机构 * School of Mathematics (Zhuhai), Sun Yat-sen University（中山大学数学学院（珠海）） ； National Engineering Laboratory for Big Data Analysis and Applications, Peking University（北京大学大数据分析与应用国家工程实验室） ； State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院数学科学国家重点实验室）
AI总结 针对线性阻尼哈密顿系统，提出CSympNet-ID框架，直接从快照对学习一步流映射，通过构建保证离散共形辛性，其架构含辛神经核心与缩放层，给出相关因式分解及密度结果，实验效果良好。
Comments 24 pages, 7 figures
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