Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

HyperTool: Beyond Step-Wise Tool Calls for Tool-Augmented Agents

HyperTool：超越逐步工具调用的工具增强型智能体

Yaxin Du, Yifan Zhou, Yujie Ge, Jiajun Wang, Xianghe Pang, Shuo Tang, Tuney Zheng, Bryan Dai, Jian Yang, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； IQuest Research ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 针对工具增强型LLM中逐步调用导致执行粒度不匹配的问题，提出HyperTool统一可执行接口，将确定性工具子流程折叠为单次调用，在多步工具任务上显著提升准确率。

Proprioceptive-visual correspondence enables self-other distinction in humanoid robots

本体感觉-视觉对应使能人形机器人的自我-他人区分

Yurun Chen, Tianyuan Gao, Yizhong Ge, Shikun Ban, Yizhou Wang, Hongkai Xiong, Wenjun Zeng, Wentao Zhu

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究院） 纠错

AI总结 提出通过本体感觉与视觉的对应学习自我-他人区分，无需身份标签或运动学模型，并建立预测性自我模型，支持目标到达、碰撞感知运动规划和运动重定向。

Comments 23 pages, 9 figures, 1 supplementary table

TimeROME-DLM: Temporal Causal Tracing and Low-Rank Inference-Time Knowledge Editing for Masked Diffusion Language Models

TimeROME-DLM：掩码扩散语言模型的时间因果追踪与低秩推理时知识编辑

Zhengtao Yao, Liuyang Song, Hongbo Zhang, Chenhao Wei, Haoyan Xu, Guang Yang, Siheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出TimeROME-DLM，首个无需训练和梯度的推理时知识编辑框架，通过时间因果追踪定位关键坐标并应用低秩残差编辑，在保持模型性能的同时高效删除事实。

JSCGC: Joint Source-Channel-Generation Coding for Wireless Generative Communications

JSCGC：面向无线生成式通信的联合源信道生成编码

Tong Wu, Zhiyong Chen, Guo Lu, Li Song, Feng Yang, Meixia Tao, Wenjun Zhang

机构 * Cooperative Medianet Innovation Center, the School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（联合中位网创新中心，信息科学与电子工程学院，上海交通大学） 纠错

AI总结 提出联合源信道生成编码（JSCGC），用生成模型替换传统解码器，将通信重构问题转化为受感知约束下的受控生成问题，通过联合训练和随机采样框架最大化互信息，在潜空间图像传输中提升特征、语义和分布质量。

Comments submitted to IEEE Journal

CineDance: Towards Next-Generation Multi-Shot Long-Form Cinematic Audio-Video Generation

CineDance: 迈向下一代多镜头长片电影级音视频生成

Yuheng Chen, Teng Hu, Yuji Wang, Qingdong He, Zhucun Xue, Qianyu Zhou, Jason Li, Lizhuang Ma, Jiangning Zhang, Dacheng Tao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出CineDance-1M大规模多镜头长片音视频数据集，通过三阶段筛选流程和CineBench评估体系，实现高质量联合生成。

VDE Bench: Evaluating The Capability of Image Editing Models to Modify Visual Documents

VDE Bench: 评估图像编辑模型对视觉文档进行修改的能力

Hongzhu Yi, Yujia Yang, Yuanxiang Wang, Tong Li, Zhenyu Guan, Tianyu Zong, Jiahuan Chen, Chenxi Bao, Tiankun Yang, Haopeng Jin, Yixuan Yuan, Xinming Wang, Tao Yu, Ruilin Gao, Ruiwen Tao, Haijin Liang, Jin Ma, Jinwen Luo, Yeshani, Xinyu Zuo, Jungang Xu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Tencent（腾讯） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； WashU（华盛顿大学） ； SJTU（上海交通大学） ； XDU（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出VDE Bench，一个专门评估图像编辑模型在双语中文-英文和复杂视觉文档编辑任务性能的基准，通过高质量数据集和新的评估框架，系统量化了文本修改的准确性。

A Survey on Long-Term Memory Security in LLM Agents: Attacks, Defenses, and Governance Across the Memory Lifecycle

LLM智能体中长期记忆安全综述：跨记忆生命周期的攻击、防御与治理

Zehao Lin, Xixuan Hao, Renyu Fu, Shaobo Cui, Kai Chen, Chunyu Li, Zhiyu Li, Feiyu Xiong

机构 * MemTensor ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出记忆生命周期框架，系统分析LLM智能体长期记忆面临的新威胁，并引入可验证记忆治理（VMG）架构原语，强调存储时溯源与版本控制对安全的关键作用。

Comments 63 pages, 7 figures, 10 tables. Survey paper. Preprint; submitted for review

LingxiDiagBench: A Multi-Agent Framework for Benchmarking LLMs in Chinese Psychiatric Consultation and Diagnosis

LingxiDiagBench: 用于基准测试大语言模型在中文精神科咨询与诊断中的多智能体框架

Shihao Xu, Tiancheng Zhou, Jiatong Ma, Yanli Ding, Yiming Yan, Ming Xiao, Guoyi Li, Haiyang Geng, Yunyun Han, Jianhua Chen, Yafeng Deng

机构 * Tianqiao and Chrissy Chen Institute（天桥和克里斯西·陈研究所） ； EverMind AI Inc.（EverMind AI公司） ； Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海精神卫生中心，上海交通大学医学院） 纠错

AI总结 提出LingxiDiagBench多智能体框架，包含16K电子病历对齐的合成咨询对话数据集，评估LLM在静态诊断和动态咨询中的表现，发现其对抑郁-焦虑共病识别和12类鉴别诊断准确率低，动态咨询常不如静态评估。

From Digital to Physical: Digital Agents as Autonomous Coaches for Physical Intelligence

从数字到物理：数字代理作为物理智能的自主教练

Zixing Lei, Genjia Liu, Yuanshuo Zhang, Qipeng Liu, Yuzhu Cai, Sixiang Chen, Jixian Wu, Yunhong Wang, Weixin Li, Chuan Wen, Bo Zhao, Shanghang Zhang, Wenzhao Lian, Siheng Chen

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院） ； School of Integrated Circuits, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学集成电路学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机科学学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（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） 纠错

AI总结 提出EmboCoach-Bench基准，评估LLM代理自主设计具身策略的能力，通过迭代调试和优化，代理在平均成功率上超越人工基线26.5%，并具备自我修正能力。

Comments 53 pages, 12 figures

BrainPro: Towards Large-scale Brain State-aware EEG Representation Learning

BrainPro：迈向大规模脑状态感知的脑电图表征学习

Yi Ding, Muyun Jiang, Weibang Jiang, Shuailei Zhang, Xinliang Zhou, Chenyu Liu, Shanglin Li, Yong Li, Cuntai Guan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Advanced Telecommunications Research Institute International（先进电信研究院） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 提出BrainPro模型，通过检索式空间对齐和脑状态解耦模块，学习共享与特定状态表征，在9个公共BCI数据集上取得最优性能。

Comments 31 pages, 11 figures