高校专区
从原始经验到技能消费：模型生成智能体技能的系统研究
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 本文系统研究了模型生成技能在语言智能体中的全生命周期（经验生成、技能提取、技能消费），通过构建效用评估框架发现技能平均有益但存在负迁移，并提出了元技能以提升技能质量。
ETCHR: 通过编辑来澄清和利用推理
机构 * The Chinese University of Hong Kong Shanghai AI Laboratory（香港中文大学上海人工智能实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 针对多模态大语言模型在需要细粒度关注或视角变换的问题上纯文本思维链的瓶颈，提出了一种解耦的图像编辑模型ETCHR，通过两阶段训练（推理模仿和推理增强）弥合语言侧和生成侧差距，无需训练即可插入不同MLLM，在五个任务族上平均Pass@1提升4.61-5.47个百分点。
Comments Code, model and data are open-sourced at https://github.com/InternLM/ETCHR
PhotoFlow: 智能体式3D虚拟摄影任务
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sichuan University（四川大学）
AI总结 提出PhotoFlow智能体框架，通过导演-评审-反思闭环搜索机制，在任意Blender场景中根据语言指令自动完成虚拟摄影，并引入VPhotoBench基准，实验表明其在外观质量对齐和成功率上优于现有方法。
带障碍物的移动目标车辆路径问题的最优解：懒惰分支定价法
机构 * Robotics Institute at Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人学院） ； Mechanical and Aerospace Engineering at Michigan Technological University（密歇根理工大学机械与航空航天工程系） ； Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究所） ； UM-SJTU Joint Institute and Department of Automation at Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学与美国密歇根大学联合研究所及自动化系） ； Department of Mechanical Engineering and Department of Computer Science and Engineering at Texas A&M University（德克萨斯农工大学机械工程系和计算机科学与工程系）
AI总结 针对带障碍物的移动目标车辆路径问题（MT-VRP-O），提出懒惰分支定价法（Lazy BPRC），通过松弛连续性约束的延迟成本计算和凸集图搜索，实现最优解并显著加速。
Speak-to-Structure：评估大语言模型在开放域自然语言驱动的分子生成中的表现
机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出Speak-to-Structure基准，通过分子编辑、优化和定制生成任务评估大语言模型在开放域自然语言驱动分子生成中的创造性能力，并引入OpenMolIns指令微调数据集使Llama3.1-8B超越GPT-4o等模型。
Comments Accepted by KDD 2026. Our codes and datasets are fully accessible through the https://github.com/phenixace/S2-TOMG-Bench and https://huggingface.co/datasets/phenixace/S2-TOMG-Bench
高效的一步扩散修复模型：紧凑令牌压缩与线性注意力
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fuzhou University（福州市大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 针对真实图像超分辨率中计算和内存成本随分辨率增长的问题，提出SANA-SR框架，通过32倍压缩自编码器和线性注意力DiT实现高效一步修复，在保持高质量的同时显著降低计算开销。
DART：结构化工具代理的语义可恢复性
机构 * MOS Intelligent Connectivity Technology Co. Ltd.（MOS智能连接技术有限公司） ； Sichuan Vocational College of Post and Telecom（四川邮电职业技术学院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 针对结构化工具代理执行失败时局部恢复可能破坏下游已提交工作的语义一致性问题，提出DART运行时系统，通过形式化语义可恢复性并实施可接受性检查，在依赖和效果约束下选择安全的恢复点。
基于凸集图的信号时序逻辑运动规划
机构 * School of Automation & Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University（人工智能研究院，厦门大学）
AI总结 提出一种结合时间自动机与凸集图的框架，将STL运动规划问题转化为凸集图上的最短路径问题，生成满足STL规范、平滑性和速度约束的贝塞尔样条轨迹。
AutoResearch AI：迈向人工智能驱动的科研自动化以实现科学发现
机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Lehigh University（莱斯大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Salesforce Research（Salesforce研究） ； Squirrel AI Learning（Squirrel AI学习） ； Northwestern University（西北大学） ； Independent（独立） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Google Cloud AI Research（谷歌云AI研究） ； Recursive Superintelligence（递归超级智能） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 本文综述了AI驱动的科研工作流自动化（AutoResearch）的发展，分析了从任务级AI到工作流级研究自动化的转变，并提出了五个评估维度（新颖性、有效性、影响力、可靠性和溯源），指出自主性受领域条件限制。
Comments 49 pages, 12 figures, 10 tables
自适应质量分段KV压缩用于长上下文推理
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（数字孪生研究院，东部技术研究所）
AI总结 提出自适应质量分段（AMS）KV压缩框架，通过区域感知配额分配替代全局Top-k选择，防止推理块被过度驱逐，从而保持逻辑连贯性。
蒸馏思考，预见行动：面向自动驾驶的认知-物理强化学习
机构 * NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； FDU（福建大学）
AI总结 提出CoPhy框架，通过蒸馏VLM知识到BEV编码器实现零推理成本的认知能力，并构建自回归BEV世界模型预测未来语义地图以提供可解释的物理沙盒，结合双奖励机制（物理奖励和安全约束、认知奖励和意图对齐）优化驾驶策略，在NAVSIM基准上取得最优结果。
TwinRouterBench：面向现实智能体LLM路由的快速静态与实时动态评估
机构 * Gradient ； Soochow University（苏州大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of Southern California（南加州大学） ； Rice University（Rice大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
AI总结 提出TwinRouterBench基准，通过静态轨迹级前缀和动态智能体执行两轨，实现无需在线LLM评判的步骤级路由评估。
TingIS：企业级规模下从嘈杂客户事件中实时发现风险事件
机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出TingIS系统，通过多阶段事件链接引擎结合高效索引与大型语言模型，从嘈杂客户事件中稳定提取可操作事件，实现企业级实时风险发现。
Comments Accepted to ACL 2026 Industry Track (oral presentation)
分解、结构化与修复：基于操作树的神经符号自动形式化框架
机构 * School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院） ； Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学紫阳学院） ； Institute of Natural Sciences, MOE-LSC, CMA-Shanghai, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自然科学研究院）
AI总结 提出DSR神经符号框架，通过将数学语句分解为逻辑组件并映射为结构化操作树，利用子树精炼定位和修复错误，在PRIME基准上达到新最优。
Comments Accepted to ICML 2026
通过信息增益改进掩码扩散模型的采样
机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北航） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院）
AI总结 提出一种无需训练的Info-Gain采样器，利用掩码扩散模型的双向结构平衡即时不确定性与剩余掩码位置的信息增益，在推理、编码、创意写作和图像生成任务中优于现有采样器。
Comments https://github.com/yks23/Information-Gain-Sampler Accepted by ICML2026 Accepted by ICML2026
能量引导的生成式建模用于低能分子结构发现
机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院）
AI总结 提出EnFlow，一种结合流生成模型与显式能量景观建模的能量引导框架，用于联合生成构象集合和识别基态结构，在极少采样步数下实现高保真度。
InfVSR：迈向一致性驱动的流式生成视频超分辨率
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出InfVSR，通过自回归单步扩散范式与流式推理，实现长视频的高效、一致超分辨率，速度提升达58倍。
Comments Code and model are available at https://github.com/Kai-Liu001/InfVSR
MedExpMem：适应经验记忆用于鉴别诊断
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出MedExpMem经验记忆框架，通过存储和利用诊断失败中的判别经验，增强医学视觉语言模型的鉴别诊断能力，在放射学基准上最高提升7.0%准确率。
Comments MICCAI 2026 Early Accept. Submission Version
RAG4Outcome：用于慢性骨髓炎预后预测的检索增强多模态框架
机构 * Queen Mary University of London（女王玛丽大学） ； Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to SJTU School of Medicine（上海第六人民医院附属复旦大学医学院） ； University College London（大学学院伦敦）
AI总结 提出RAG4Outcome框架，通过检索增强生成技术融合PET-CT影像报告、结构化手术诊断记录和非结构化随访笔记等多模态临床数据，实现慢性骨髓炎的预后预测，提高可解释性和临床可靠性。
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