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Argus：面向长程推理的通用智能体运行时
机构 * Microsoft（微软公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Donghua University（东华大学）
AI总结 Argus是面向长程推理的通用智能体运行时，通过多角色协作与自进化，在多个基准测试中表现优于同类方法，还完成了实际应用任务并产出结构化轨迹。
VideoCoCo：基于智能体双引擎系统的、以代码为思维链（CoT）的物理一致性视频生成方法
机构 * CUHK（香港中文大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； SCUT（华南理工大学） ； HKU（香港大学） ； NTU（南洋理工大学） ； PKU（北京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； THU（清华大学） ； HUST（华中科技大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
AI总结 VideoCoCo作为智能体双引擎框架，以可执行Blender代码为过程级思维链，构建专属数据集提升视频编辑器适配性，在两个基准上显著优于基线，实现了高质量物理一致性视频生成。
Comments 15 pages, 3 figures, and 3 tables
用于具身操纵的数据金字塔
机构 * PKU（北京大学） ； NTU（南洋理工大学） ； HKUST（香港科技大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； CUHK（香港中文大学） ； HKU（香港大学） ； Duke（杜克大学） ； UCB（加州大学伯克利分校） ； GBU（未提及具体中文名的机构） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学）
AI总结 研究围绕具身操纵数据生态系统展开，构建跨越五个互补数据源的“数据金字塔”，通过数据配方分析具身基础模型，将数据组成与多种能力联系起来，并讨论了六个开放挑战，为下一代具身系统设计奠定基础。
Comments Awesome Embodied Data Pyramid; Project Page at https://jasper-aaa.github.io/embodied-data-pyramid/ GitHub Repo at https://github.com/worldbench/awesome-embodied-data-pyramid
物理人工智能治理：跨越生命周期从理论到实践
机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； New York University（纽约大学） ； Salesforce（Salesforce公司） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 本文对物理人工智能治理进行全面综述，综合现有原则形成统一框架，提出五阶段生命周期，通过具体实践展示各阶段治理操作，为构建安全可信且符合社会价值的物理人工智能系统提供参考。
Pave-GRPO：通过原则性平均速度分解超越瞬时引导
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 提出Pave-GRPO方法，通过原则性平均速度分解将粗粒度过渡分解为细粒度子轨迹，在不增加生成成本的情况下将奖励反馈传播到更多中间步骤，实现更全面的偏好对齐。
Comments 18 pages,9 figures
全局-局部注意力分解用于人形感知运动中的地形编码
机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Humanoid Robot (Shanghai) Co., Ltd.（人形机器人（上海）有限公司）
AI总结 提出全局-局部注意力分解（GLAD）方法，通过粗到细编码器分离全局地形感知和局部立足点选择，实现人形机器人在稀疏立足点和受限环境中的鲁棒运动。
重新思考GUI视觉代理中历史截图的标记剪枝：语义、空间和时间视角
机构 * Sichuan University（四川大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 本文从语义、空间和时间角度研究GUI视觉代理中历史截图的标记剪枝，发现背景区域对界面状态转换有重要价值，随机剪枝在空间结构保留上更有效，且GUI代理具有近期效应，通过分配更多预算给近期截图可降低计算成本而不影响性能。
混合策略蒸馏用于大语言模型
机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学工程学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Large Language Department, Tencent（腾讯大语言部门）
AI总结 本文提出混合策略蒸馏方法，结合正反KL散度优势，提升模型生成能力和效率，验证了其在多种任务中的有效性。
Comments ICML 2026
SpotSound: 通过细粒度时间定位增强大音频-语言模型
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； SAI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能院）
AI总结 SpotSound通过引入新的训练目标和挑战性基准，提升了大音频-语言模型在时间定位任务中的性能，同时保持了通用任务的鲁棒性。
Quokka：通过不变式合成加速程序验证
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amherst College（阿默斯特学院） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 Quokka通过利用大语言模型生成有用的循环不变式，提升程序验证效率，其评价导向框架在多个模型家族中表现出色，优于现有基于LLM的验证器。
具有运动感知的可动画高斯人像去模糊
机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； 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 本文提出了一种从模糊视频中直接重建清晰3D人体高斯人像的方法，结合了基于物理的模糊模型和运动模型，以解决运动引起的模糊问题。
Comments Accepted at CVPR 2026, Codes: https://github.com/MyNiuuu/MAD-Avatar
BMDS-Net：一种用于鲁棒脑肿瘤分割的贝叶斯多模态深度监督网络
机构 * School of Mathematics and Statistics, Changsha University of Science and Technology（数学与统计学学院，长沙理工大学） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（生物医学工程学院，上海交通大学） ； Shanghai Chest Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海胸科医院，上海交通大学医学院）
AI总结 BMDS-Net通过贝叶斯方法提升多模态脑肿瘤分割的鲁棒性和可信度，实现更稳定的临床应用。
Comments 21 pages, 6 figures. Manuscript prepared for submission to ACM HEALTH
MoE-Prism：通过模型-系统协同设计解耦整体式专家以实现弹性MoE服务
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 MoE-Prism通过模型-系统协同设计将MoE的整体专家分解为细粒度子专家，实现请求级计算弹性，扩展路由工作点数量，提升吞吐量并降低首包时间，验证了实用弹性MoE服务的可行性。
HonestFace：基于单步扩散模型的诚实人脸复原方法
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd（vivo移动通信有限公司）
AI总结 本研究提出基于单步扩散模型的HonestFace人脸复原方法，通过身份嵌入器、掩码人脸对齐等组件构建新数据集MultiRefCeleb-Test，其性能优于现有最优方法。
Comments Published at ACM MM 2026
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