Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

AdvancedMathBench: A Benchmark Suite for Advanced Mathematical Proof Generation and Verification

高级数学基准测试：用于高级数学证明生成与验证的基准测试套件

Lingkai Kong, Zijian Wu, Yuzhe Gu, Haiteng Zhao, Wenyong Huang, Shuang Sun, Zhicheng Xiong, Xiaotian Zhang, Shuya Zhao, Yan Wang, Disheng Xu, Wenwei Zhang, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Great Bay University（大湾区大学） 纠错

AI总结 介绍用于评估高级数学推理能力的AdvancedMathBench基准测试套件，含ProverBench证明生成基准及自动验证管道，还有VerifierBench。实验显示前沿模型在证明生成与验证上表现不佳，该套件对模型提升高级数学证明能力有挑战。

Cycle-World: Mitigating Error Accumulation in Long-term Video World Models via Reverse-Prediction Cycle Consistency

循环世界：通过反向预测循环一致性减轻长期视频世界模型中的误差累积

Zihan Su, Teng Hu, Jiangning Zhang, Ruiyan Wang, Ran Yi, Lizhuang Ma, Dacheng Tao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机科学学院） ； Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学控制系统研究所） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

AI总结 针对自回归扩散模型在长视频生成中误差累积问题，提出循环世界框架，通过训练和推理阶段的时间可逆性及反向预测模型抑制误差，实验证明其在VBench基准测试中显著减轻误差漂移，提升生成质量和时间一致性。

Comments Accepted by ECCV 2026

AutoPath: Learning Transferable Goal-Conditioned Stochastic Path Prior for Safe Navigation Without Human Demonstrations

AutoPath：学习可转移的目标条件随机路径先验以实现无人类示范的安全导航

Ziyang Zhang, Boyang Zhou, Zesong Yang, Haocheng Peng, Zeming Gai, Xiao Liang, Yujun Shen, Danping Zou, Ruizhen Hu, Hujun Bao, Zhaopeng Cui

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

AI总结 研究在复杂环境下的安全导航问题，提出学习可转移目标条件随机路径先验的方法，引入规范状态表示和结构化先验学习框架，实验证明该方法成功率高、效率有竞争力且可跨平台转移。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 4 figures

Wearing A Coat: Dual-Arm Robot-Assisted Dressing with Differentiable Clothing Simulation

穿着外套：基于可微服装模拟的双臂机器人辅助穿衣

Yiming Liu, Lijun Han, Hesheng Wang

机构 * Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化系） 纠错

AI总结 研究针对机器人辅助穿衣中衣物与人体四肢复杂接触交互的问题，提出集成实时可微服装模拟的控制算法，经模拟和实验验证，该算法能解决接触约束下服装状态问题，实现多阶段控制策略，证明了其可行性和有效性。

Coverage Path Planning: Classical Foundations, Recent Advances, and Future Directions

覆盖路径规划：经典基础、最新进展与未来方向

Zongyuan Shen, Shalabh Gupta, Shancheng Zhao, Dehua Zhou, Gao Wang, Zhongqiang Ren, Yaming Ou, Yikui Zhai, C. L. Philip Chen

机构 * College of Information Science and Technology, Jinan University（暨南大学信息科学技术学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Connecticut（康涅狄格大学电气与计算机工程系） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学密西根学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； School of Electronics and Information Engineering, Wuyi University（五邑大学电子与信息工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文全面综述2015至2026年125篇覆盖路径规划（CPP）代表性作品，结合经典方法展示其演变。CPP方法分六类，总结各类规划公式、算法等，分析相关因素对问题的塑造，讨论开放挑战，提供了发展概况与未来研究方向。

Co4ICF: Co-evolving Physics-Informed Surrogate and RL-based Pulse Optimizer for Inertial Confinement Fusion

Co4ICF：用于惯性约束聚变的协同进化物理信息代理与基于强化学习的脉冲优化器

Jiatong Zhao, Tengyue Zhang, Yuhan Wang, Fuyuan Wu, Junchi Yan

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

AI总结 研究针对惯性约束聚变中离线训练代理的问题，提出Co4ICF框架，将物理信息代理与基于PPO的脉冲优化器协同进化。在1D MULTI环境有良好表现，优化脉冲在2D-MULTI中也有高归一化产额，还发布数据集，验证协同进化机制起关键作用。

Empowering Long-form Omni-modal Understanding with Robust Audio Perception

通过强大的音频感知增强长格式全模态理解

Kaiying Yan, Luoyi Sun, Xiao Zhou, Weidi Xie

机构 * SAI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学 上海人工智能研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 为解决全模态理解不足问题，提出AVDC数据集及AVDC-QA-CoT数据集，利用现成模型标注视频，采用两阶段训练范式，在多下游任务实验中取得显著性能提升，推动全模态感知发展。

EvoCUA-1.5: Online Reinforcement Learning for Multi-turn Computer-Use Agents

EvoCUA-1.5：用于多轮计算机使用智能体的在线强化学习

Mianqiu Huang, Taofeng Xue, Chong Peng, Jinrui Ding, Sicheng Fan, Jiale Hong, Yufei Gao, Xiaocheng Zhang, Linsen Guo, Xin Yang, Dengchang Zhao, Yuchen Xie, Peng Pei, Xunliang Xie, Xipeng Qiu

机构 * Meituan（美团） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究多轮计算机使用智能体的在线强化学习问题，提出EvoCUA-1.5，通过STEPO、DTAC等方法应对多轮交互挑战，经实验验证其提高了训练稳定性和下游性能，为在线强化学习提供实用框架。

EvoClawBench: Can Agents Learn Reusable Skills from Their Own Runs?

EvoClawBench：智能体能否从自身运行中学习可复用技能？

Zhiyuan Peng, Xin Yin, Chenhao Ying, Zhe Cui, Zixiang Ding, Zhenhua Liu, Jiang Wu, Yuan Luo

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hithink Research（同花顺研究院） 纠错

AI总结 研究智能体能否从自身运行学可复用技能，引入EvoClawBench基准测试，涵盖多任务多子问题并支持多运行时。实验对比不同方式，发现直接基线性能依赖运行时，自我创作技能效果各异，表明学习可复用技能有选择性且成本敏感。

Knowledge-Constrained Shape Optimization with a Mixture-of-Experts Neural Operator for High-Confidence Design

基于专家混合神经算子的知识约束形状优化用于高置信度设计

Wenhao Fan, Yuanwei Bin, Jianghan Gu, Wenfa Luo, Jiao Xiang, Yuntian Chen, Shiyi Chen

机构 * School of Ocean and Civil Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋与土木工程学院） ； Eastern Institute of Technology（东方理工学院） ； TenFong Technology Co., Ltd.（十方科技有限公司） ； IM Motors Technology Co., Ltd.（集度汽车科技有限公司） 纠错

AI总结 针对工程形状优化中专家依赖和代理模型可靠性问题，提出知识约束形状优化框架，开发专家混合神经算子MoE-NO，通过不确定性估计策略改进阻力预测等，实验表明其在测试集和车辆形状优化上效果良好，降低了阻力系数。