Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

Benchmarking Neural Speech Compression from a Rate-Distortion Perspective

从率失真角度基准测试神经语音压缩

Jun Xu, Zhengxue Cheng, Fengxi Zhang, Yuhan Liu, Li Song, Wenjun Zhang

机构 * School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（信息科学与电子工程学院，上海交通大学） 纠错

AI总结 提出熵约束编解码器ECC，通过标量量化与学习熵模型结合，在低比特率下实现优于传统和神经编解码器的率失真性能。

Context-Driven Incremental Compression for Multi-Turn Dialogue Generation

上下文驱动的增量压缩用于多轮对话生成

Yeongseo Jung, Jaehyeok Kim, Eunseo Jung, Jiachuan Wang, Yongqi Zhang, Ka Chun Cheung, Simon See, Lei Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； NVIDIA AI Technology Center（NVIDIA AI技术中心） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出上下文驱动的增量压缩（C-DIC），通过可修订的线程压缩状态和轻量级检索-修订-写回循环，实现跨轮信息共享，稳定长对话性能。

Comments Accepted at ICML 2026

Claw-SWE-Bench: A Benchmark for Evaluating OpenClaw-style Agent Harnesses on Coding Tasks

Claw-SWE-Bench：评估OpenClaw风格代理框架在编码任务上的基准

Mengyu Zheng, Kai Han, Boxun Li, Haiyang Xu, Yuchuan Tian, Wei He, Hang Zhou, Jianyuan Guo, Hailin Hu, Lin Ma, Chao Xu, Guohao Dai, Lixue Xia, Yunchao Wei, Yunhe Wang, Yu Wang

机构 * TokenRhythm Technologies（TokenRhythm 技术公司） ； Infinigence AI ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； SEE Fund（SEE 基金） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出Claw-SWE-Bench基准，通过适配器协议统一评估异构代理框架，发现适配器设计对编码性能至关重要，且模型和框架选择显著影响通过率与成本。

DiffCold: A Diffusion-based Generative Model for Cold-Start Item Recommendation

DiffCold: 基于扩散的生成模型用于冷启动物品推荐

Kangning Zhang, Yingjie Qin, Weinan Zhang, Yong Yu, Jianghao Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

AI总结 针对冷启动物品推荐中的跷跷板困境，提出基于条件扩散的生成模型DiffCold，通过从内容重建温物品嵌入并保持流形结构，结合检索增强聚合器和模拟表示对齐模块，统一冷热物品表示。

Comments Accepted by ECML-PKDD 2026

FORT-Searcher: Synthesizing Shortcut-Resistant Search Tasks for Training Deep Search Agents

FORT-Searcher：合成抗捷径搜索任务以训练深度搜索智能体

Jia Deng, Yimeng Chen, Xiaoqing Xiang, Ziyang Zeng, Shuo Tang, Wayne Xin Zhao, Feng Chang, Chuan Hao, Yuan Wei, Ran Tao, Bryan Dai, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） ； IQuest Research（IQuest研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出FORT框架，通过控制四种捷径风险合成抗捷径训练数据，使搜索智能体进行更长的预答案搜索，减少捷径模式，仅用SFT训练即达到最优性能。

Comments 30 pages

Tac-DINO: Learning Vision-Tactile Features with Patch Alignment

Tac-DINO：基于补丁对齐的视觉-触觉特征学习

Hong Li, Yankang Dong, Yue Xu, Yihan Tang, Mingzhu Li, Jiamin Qiu, Qihang Yao, Xing Zhu, Yujun Shen, Nan Xue, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 提出Tac-DINO方法，通过构建大规模触觉数据集和视觉-触觉全息匹配基准，利用补丁对齐学习局部到全局的视觉-触觉表征，性能优于无对齐方法。

SkillJuror: Measuring How Agent Skill Organization Changes Runtime Behavior

SkillJuror：衡量智能体技能组织如何改变运行时行为

Zhiyu Chen, Zihan Guo, Bo Huang, Bingwei Lu, Jianghao Lin, Yuanjian Zhou, Weinan Zhang

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出SkillJuror框架，通过渐进式披露与扁平基线对比，发现技能组织方式改变智能体搜索和应用程序知识的行为，并在82个任务中提升4.1%的验证通过率。

CoCoSI: Collaborative Cognitive Map Construction for Spatial Intelligence

CoCoSI: 面向空间智能的协作认知地图构建

Yiming Zhang, Ruoxuan Cao, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 提出一种即插即用的多智能体框架，通过协作构建结构化认知地图作为空间记忆，无需修改架构或额外训练即可增强预训练多模态大模型的空间理解能力。

DASH: Deterministic Attention Scheduling for High-throughput Reproducible LLM Training

DASH：确定性注意力调度用于高吞吐量可重复LLM训练

Xinwei Qiang, Hongmin Chen, Shixuan Sun, Jingwen Leng, Xin Liu, Minyi Guo

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学智源学院） 纠错

AI总结 本文提出DASH算法，通过优化计算和梯度缩减阶段调度，解决确定性注意力训练中的性能损失问题，提升LLM训练效率。

Journal ref Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026