Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

Gradient-Flow Optimization as Dynamic Random-Effects Inference: Testing and Early Stopping with Applications to Deep Learning

深度神经网络训练作为随机效应：优化-推断对偶性

Minhao Yao, Ruoyu Wang, Xihong Lin, Lin Liu, Zhonghua Liu

机构 * Centre for Biomedical Data Science, Duke-NUS Medical School, National University of Singapore（生物医学数据科学中心，国立新加坡大学杜克-新加坡医学学校） ； Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA（生物统计学系，哈佛T.H. Chan公共卫生学院，马萨诸塞州波士顿，美国） ； Institute of Natural Sciences, MOE-LSC, School of Mathematical Sciences, CMA-Shanghai, SJTU-Yale Joint Center of Biostatistics and Data Science, Shanghai Jiao Tong University（自然科学院，MOE-LSC，数学科学学院，CMA-上海，SJTU-耶鲁联合生物统计学与数据科学中心，上海交通大学） ； Department of Biostatistics, Columbia University, New York, NY, USA（生物统计学系，哥伦比亚大学，纽约州纽约市，美国） 纠错

AI总结 本文提出深度神经网络训练与经典随机效应模型等价，揭示了优化-推断对偶性，并利用限制最大似然估计实现基于似然的早停规则。

SutureFormer: Learning Surgical Trajectories via Goal-conditioned Offline RL in Pixel Space

SutureFormer: 通过像素空间中的目标引导离线强化学习学习手术轨迹

Huanrong Liu, Chunlin Tian, Tongyu Jia, Tailai Zhou, Qin Liu, Yu Gao, Yutong Ban, Yun Gu, Guy Rosman, Xin Ma, Qingbiao Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； The Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军总医院） ； Duke University（杜克大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出SutureFormer，一种基于目标引导的离线强化学习框架，通过稀疏标注到密集奖励信号的插值，有效学习手术针轨迹预测，减少平均位移误差58.6%。

A Model Can Help Itself: Reward-Free Self-Training for LLM Reasoning

模型可以自我帮助：无需奖励的自我训练用于大语言模型推理

Mengqi Li, Lei Zhao, Anthony Man-Cho So, Ruoyu Sun, Xiao Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出SePT方法，通过自我生成和训练自我生成响应交替进行，无需外部奖励提升大语言模型推理性能，实验表明在多个数学推理基准上有效。

Attributing Emergence in Million-Agent Systems

对百万智能体系统涌现的归因

Ling Tang, Jilin Mei, Qian Chen, Qihan Ren, Linfeng Zhang, Quanshi Zhang, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 本文提出一种归因方法，用于在百万级智能体系统中归因宏观现象，该方法在速度和理论基础上均优于现有方法，并证明了全规模归因对非线性宏观指标的必要性。

MLS-Bench: A Holistic and Rigorous Assessment of AI Systems on Building Better AI

MLS-Bench：对构建更好AI的AI系统的全面且严格评估

Bohan Lyu, Yucheng Yang, Siqiao Huang, Jiaru Zhang, Qixin Xu, Xinghan Li, Xinyang Han, Yicheng Zhang, Huaqing Zhang, Runhan Huang, Kaicheng Yang, Zitao Chen, Wentao Guo, Junlin Yang, Xinyue Ai, Wenhao Chai, Yadi Cao, Ziran Yang, Kun Wang, Dapeng Jiang, Huan-ang Gao, Shange Tang, Chengshuai Shi, Simon S. Du, Max Simchowitz, Jiantao Jiao, Dawn Song, Chi Jin

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Purdue University（Purdue 大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出MLS-Bench基准，包含12个领域140个任务，评估AI系统能否发明通用且可扩展的机器学习方法，发现当前智能体在方法发明上仍远逊于人类，瓶颈在于科学洞察而非单纯搜索或计算。

BioProVLA-Agent: An Affordable, Protocol-Driven, Vision-Enhanced VLA-Enabled Embodied Multi-Agent System with Closed-Loop-Capable Reasoning for Biological Laboratory Manipulation

BioProVLA-Agent：一种经济实惠、基于协议、视觉增强的VLA启用的具身多智能体系统，具备闭环推理能力，用于生物实验室操作

Zhaohui Du, Zhe Wang, Dongzhan Zhou, Minting Pan, Hongmei Fei, Xiwen Cao, Ting Xiao, Qi Wang, Huanbo Jin, Jiaming Gu, Quan Lu, Zhe Liu

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN（能源化工过程智能制造教育部重点实验室，东华大学，上海，中国） ； Department of Computer Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN（东华大学计算机科学与工程系，上海，中国） ； Department of Laboratory Medicine, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, CN（复旦大学附属瑞金医院检验医学科，上海，中国） ； School of Information Science and Technology, Shihezi University, Shihezi, CN（石河子大学信息科学与技术学院，石河子，中国） 纠错

AI总结 本文提出BioProVLA-Agent，通过协议驱动和视觉增强，实现生物实验室操作中的具身多智能体系统，具备闭环推理能力，提升在湿实验室环境中的执行稳定性。

Comments 17 pages, 10 figures

Clinical Cognition Alignment for Gastrointestinal Diagnosis with Multimodal LLMs

多模态大语言模型在胃肠诊断中的临床认知对齐

Huan Zheng, Yucheng Zhou, Tianyi Yan, Dubing Chen, Hongbo Lu, Wenlong Liao, Tao He, Pai Peng, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学协同创新研究院物联网国家重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； COWARobot Co. Ltd.（COWARobot有限公司） 纠错

AI总结 本文提出CogAlign框架，通过构建层次化临床认知数据集和监督微调提升模型临床分析能力，并采用反事实强化学习消除视觉偏差，实现胃肠诊断的因果关联与高准确率。

Comments ECCV 2026

Conflict-Based Search for Multi-Agent Path Finding with Elevators

基于冲突搜索的带电梯多智能体路径规划

Haitong He, Xuemian Wu, Shizhe Zhao, Zhongqiang Ren

机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学全球学院） ； Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 研究带电梯多智能体路径规划（MAPF-E）问题，核心方法是冲突搜索，主要贡献为找到多智能体从起点到不同楼层目标点的无冲突路径，考虑电梯使用及规划中复杂交互。

Web-CogReasoner: Towards Multimodal Knowledge-Induced Cognitive Reasoning for Web Agents

Web-CogReasoner：迈向用于网络智能体的多模态知识诱导认知推理

Yuhan Guo, Cong Guo, Aiwen Sun, Hongliang He, Xinyu Yang, Yue Lu, Yingji Zhang, Xuntao Guo, Dong Zhang, Jianzhuang Liu, Jiang Duan, Yijia Xiao, Liangjian Wen, Hai-Ming Xu, Yong Dai

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Central South University（中南大学） ； Hithink Research（Hithink研究） ； Westlake University（西湖大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Chengdu Everimaging Science and Technology Co., Ltd（成都亿联科技有限公司） 纠错

AI总结 研究将网络智能体能力分解为知识内容学习和认知过程两阶段，提出框架分类知识，构建数据集，基于此用新推理框架开发训练智能体，实验显示其优势，还引入评估套件。

Comments Accepted to ICLR 2026. Our code and data is released at https://github.com/Gnonymous/Web-CogReasoner

Language-guided Medical Image Segmentation with Target-informed Multi-level Contrastive Alignments

基于目标感知多级对比对齐的语言引导医学图像分割

Mingjian Li, Mingyuan Meng, Shuchang Ye, Mingye Zou, Michael Fulham, Lei Bi, Jinman Kim

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学转化医学研究院） ； Zhongguancun Academy & Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京中关村学院及中关村人工智能研究院） ； Department of Molecular Imaging, Royal Prince Alfred Hospital（皇家珀斯阿尔弗雷德医院分子成像部） 纠错

AI总结 研究针对医学图像分割，提出目标感知多级对比对齐框架，通过引入目标敏感语义距离模块、多级对比对齐策略和语言引导目标增强模块，弥合图文模态差距，实现细粒度文本引导，实验证明性能优于现有方法。

Comments Published in Expert Systems with Applications (ESWA)

Toward Efficient Agents: Memory, Tool learning, and Planning

迈向高效智能体：记忆、工具学习与规划

Xiaofang Yang, Lijun Li, Heng Zhou, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yuchen Fan, Qianshan Wei, Rui Ye, Li Kang, Yiran Qin, Daizong Liu, Qi Li, Ning Ding, Siheng Chen, Jing Shao

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究将大语言模型扩展到智能体系统中的效率问题，从记忆、工具学习和规划三个核心组件考虑成本，回顾多种方法并详细讨论，以两种方式刻画效率，还探讨关键挑战与未来方向。

Comments 63 pages, 244 references

SAVER: Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models via Style-Aware Visual Early Revision

SAVER：通过风格感知视觉早期修正减轻大型视觉语言模型中的幻觉

Zhaoxu Li, Chenqi Kong, Yi Yu, Qiangqiang Wu, Xinghao Jiang, Ngai-Man Cheung, Bihan Wen, Alex Kot, Xudong Jiang

机构 * ROSE Lab, Interdisciplinary Graduate Programme, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学罗思实验室，跨学科研究生项目，新加坡） ； ROSE Lab, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学罗思实验室，电子与电气工程学院，新加坡） ； City University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港城市大学，香港特别行政区） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学，中国） ； Singapore University of Technology and Design, Singapore（新加坡科技设计大学，新加坡） ； VinUniversity, Hanoi, Vietnam（越南文大学，河内，越南） 纠错

AI总结 研究大型视觉语言模型幻觉问题，构建含照片及风格化图像数据集并对比，提出SAVER机制，利用早期层反馈基于视觉注意力模式动态调整输出，减轻风格化图像引起的幻觉，实验证明其性能先进。

Comments Accepted at AAAI 2026. 24 pages, 10 figures. Code: https://github.com/llizhaoxu/SAVER

Purify then Guide: Rethinking Domain Generalization for Multimodal Face Anti-Spoofing

净化然后引导：重新思考多模态人脸反欺骗的领域泛化

Yingjie Ma, Xun Lin, Zitong Yu, Haonan Wang, Ruixin Zhang, Shouhong Ding, Xin Liu, Xiaochen Yuan, Weicheng Xie, Linlin Shen

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾区大学计算与信息科技学院） ； Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology（东莞智能与信息处理重点实验室） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Shenzhen University（广东省智能信息处理重点实验室） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； School of Psychology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学心理学院） ； Faculty of Applied Sciences, Macao Polytechnic University（澳门理工学院应用科学学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 研究多模态人脸反欺骗中领域泛化问题，提出MMDA框架，利用CLIP零样本泛化能力，通过去噪和对齐机制提升跨模态对齐泛化性能，含多个模块及策略，实验表明优于现有方法。

Comments Accepted by ECCV 2026

Structure-Guided Self-Supervised Matching for One-Shot Medical Landmark Detection

用于一次性医学地标检测的结构引导自监督匹配

Qingsong Yao, Zhen Huang, Ao Wang, Rongsheng Wang, Hanxue Zhang, Jiangji Wang, S. Kevin Zhou

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Biomedical Engineering（生物医学工程学院） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Department of Orthopedics（骨科系） ； Affiliated Hospital of Guizhou Medical University（贵州医科大学附属医院） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 研究仅单张标注模板图像的一次性医学地标检测，提出SGB-Match框架，通过自监督从无标注图像对学习对应关系，经结构引导偏差改进对比目标，采用全局到局部设计，实验证明其性能优异。