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SAGE: 保留感知的最终遗忘向量事后净化
机构 * Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学图像处理与模式识别研究所）
AI总结 提出SAGE方法，通过事后净化最终更新向量，在不重新运行原始遗忘流程的情况下，缓解大语言模型遗忘与保留能力之间的权衡。
PseudoBench: 衡量自主研究如何助长伪科学
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiao Tong University（西安交通大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出PseudoBench基准，通过200个伪科学声明-证据对评估AI代理识别和抵制伪科学的能力，发现当前系统极易生成有说服力的伪科学报告，拒绝率接近零。
Comments 26 pages, 21 figures
GameCraft-Bench：智能体能否在真实游戏引擎中端到端构建可玩游戏？
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯混元团队） ； USTB（北京科技大学） ； DualverseAI ； SJTU（上海交通大学） ； NUS（新加坡国立大学）
AI总结 提出GameCraft-Bench基准，评估编码智能体在Godot引擎中端到端生成可玩游戏的能力，最强智能体仅达41.46%成功率。
打破自回归诅咒：动态认知熵编排的可擦除强化学习用于大语言模型
机构 * SenseTime（商汤科技） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出动态认知熵编排的可擦除强化学习（E³RL），通过将模型内生的局部自回归交叉熵作为认知不确定性坐标，利用分段自适应动态阈值和优势分配精准切除逻辑缺陷并重用KV缓存，解决长序列推理中的自回归级联崩溃问题。
ASTEROID: 用于分子动力学多步时间序列预测的时空信息变换器
机构 * Department of Medicinal Chemistry, School of Pharmaceutical Sciences, Fudan University（药学院药物化学系，复旦大学） ； School of Mathematical Sciences and School of AI, Shanghai Jiao Tong University（数学科学学院和人工智能学院，上海交通大学）
AI总结 提出ASTEROID框架，通过将分子动力学轨迹重构为高维时空序列并集成时空信息变换方程到Transformer中，实现多步原子坐标的直接预测，在多个量子力学分子数据集上显著提升预测精度并降低计算成本。
Comments 32 pages,10 figures
从酝酿到解析：追踪LLM中代码推理的内部生命周期
机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Guangzhou College of Technology and Business（广州工商学院）
AI总结 提出双重诊断框架（逐层线性探针与上下文剥离解码），揭示LLM在代码推理中先酝酿答案后进入四种解析结果（已解析、过度处理、错误解析、未解析）的内部生命周期，发现酝酿支架稳定而解析成功随能力变化。
GASE：基于高斯溅射的自动化系统用于重建具身仿真环境
机构 * AutoLab, SAI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学SAI学院AutoLab实验室） ； AIM3 Lab, School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院AIM3实验室） ； Research Lab, Anyverse Dynamics（Anyverse Dynamics研究实验室）
AI总结 提出GASE系统，利用全景相机阵列和多视图视频流，通过相机位姿策略提取前景物体并修复场景，独立重建后导入物理仿真器，实现高效高保真仿真环境构建，分割精度提升超10%，真实机器人部署性能差距小于10%。
ACE-Ego-0：统一第一人称人类与机器人数据用于VLA预训练
机构 * ACE Robotics ； CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； CUHK, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； SJTU（上海交通大学） ； THU（清华大学）
AI总结 提出ACE-EGO-0框架，通过可扩展的第一人称视频到动作管道和可靠性感知训练目标，统一人类与机器人数据用于VLA预训练，在多个基准上达到最优性能。
PowerOPD：利用有界幂变换稳定在线策略蒸馏
机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学）
AI总结 针对在线策略蒸馏中log-ratio奖励无界导致训练不稳定问题，提出基于Box-Cox幂变换的有界、符号一致奖励族PowerOPD，在数学推理任务上平均提升Avg@8/Pass@8达+6.37/+5.71，并降低59.2%时间与23.1%显存。
扩散语言模型中令牌编辑的自生成错误训练
机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院）
AI总结 针对LLaDA2.1中令牌编辑的训练-推理不匹配问题，提出自生成T2T方法，通过无梯度草稿传递和自生成错误监督，提升编辑准确率并减少编辑强度。
MemSlides：一种用于个性化幻灯片生成与多轮局部修订的层次化记忆驱动智能体框架
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出MemSlides层次化记忆框架，通过分离长期记忆（用户画像和工具记忆）与工作记忆，结合局部修订机制，实现个性化幻灯片生成中的用户偏好保持、多轮修订和可靠局部编辑。
Comments Code, website, project page, and video are linked in the paper
PermaVid: 通过解耦上下文记忆实现编辑下的一致视频生成
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 提出PermaVid框架，利用解耦为语义外观和几何结构的上下文记忆，结合编辑感知更新策略，实现编辑操作后视频的长期一致生成。
Comments Project page: https://ys-imtech.github.io/projects/PermaVid/
DeMix: 通过影响向量调试包含混合错误类型的训练数据
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动） ； Tiktok
AI总结 提出DeMix框架，利用影响向量捕捉不同错误类型对模型行为的独特模式，将数据调试转化为多标签分类问题，并引入基于干预的学习策略，在11个任务上显著提升调试F1分数和修复后模型性能。
ROVE: 通过强化学习解锁人类干预用于人形机器人操作
机构 * XPENG Robotics（小鹏机器人） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出ROVE框架，利用强化学习和乐观价值估计，从次优人类干预轨迹中学习高价值行为，提升人形机器人操作性能。
SurroundNEXO：面向自动驾驶空间一致几何的自车中心度量桥接
机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Hello Inc.
AI总结 提出SurroundNEXO框架，通过自车中心几何（Ego-Ray位置编码）和稀疏LiDAR度量锚点，解决多相机低重叠下的度量深度预测与空间一致性问题，在多个基准上显著提升性能。
针对多种防御策略的自动化越狱攻击
机构 * East China Normal University（东华大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Software Engineering Institute, East China Normal University（东华大学软件工程研究院）
AI总结 提出UNIATTACK框架，从防御视角提取攻击特征并优化，实现跨模型和类别的单次黑盒攻击，显著提升成功率并降低开销。
LLM策略优化的第一性原理推导：从期望奖励到GRPO及其结构扩展
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 本文从第一性原理出发，基于轨迹概率和奖励两个轴，统一分析了从REINFORCE、PPO到GRPO及其变体的LLM策略优化方法，揭示了设计选择背后的原理和复合失败模式。
V2P-Manip：从单目人类视频学习灵巧操作
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 提出V2P-Manip框架，从单目人类演示视频中提取具有视觉保真度和物理合理性的轨迹，通过两阶段精炼实现空间对齐与物理一致性，在TACO和OakInk基准上显著优于先前方法。
SMEPilot: 利用可扩展矩阵扩展表征和优化LLM推理
机构 * IPADS, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学IPADS）
AI总结 针对CPU矩阵扩展单元与核心在LLM推理中的不匹配，提出SMEPilot引擎，通过基于屋顶线的表征指导算子执行选择，实现SME与CPU协同工作，端到端性能提升达3.94倍。
从令牌到区域：面向GPU内核生成的CUDA敏感指令微调
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Biren Technology（壁仞科技）
AI总结 提出CuSeT方法，通过自适应令牌级掩码和区域感知样本重加权，在简单SFT框架内提升LLM生成CUDA内核的功能正确性。
ATHENA: 加速的多任务异构影响函数用于机器人数据筛选
机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出ATHENA框架，利用Kronecker梯度结构和秩r随机截断近似加速影响函数计算，实现多任务VLA模型数据筛选，在模拟和真实机器人任务中以更少数据达到或超越全数据微调性能。
GRACE: 基于接地动作中心证据增强视频多模态大语言模型用于观众情感预测
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； The 52nd Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation（中国电子科技集团公司第五十二研究所） ； Hangzhou Bywin Technology Co., Ltd.（杭州百威科技有限公司） ； Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd.（浙江大华技术股份有限公司） ； School of Information Science and Engineering, Shandong University（山东大学信息科学与工程学院） ； Haihe Laboratory of Information Technology Application Innovation（海河信息技术应用创新实验室）
AI总结 提出GRACE框架，通过提取时间有序的主谓宾三元组和视觉实体裁剪，增强视频MLLM对细粒度情感线索的提取与推理，在Pitts数据集上提升Qwen2.5-VL和Qwen3-VL性能。
Comments 13 pages, 5 figures
SciOrch: 学习编排专家大语言模型以解决前沿多模态科学推理任务
机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院）
AI总结 提出SciOrch框架，训练轻量级8B模型编排多个前沿大语言模型，通过MCTS和GRPO优化，在科学推理任务上超越最强单模型和多智能体基线。
FlashNav：20秒内实现超快速机器人导航策略训练
机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； 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） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出FlashNav框架，通过GPU加速和MDP对齐实现20秒内训练可部署的导航策略，在TurtleBot2和Unitree Go2上验证成功。
Comments 15 pages, 4 figures
基于速度场分解的去中心化扩散模型中ODE采样器的Wasserstein收敛性
机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent（腾讯）
AI总结 针对去中心化扩散模型中随机专家切换的ODE采样，通过速度场分解建立Wasserstein-2距离下的收敛保证，证明N步离散化以O(N^{-1/2}+ε)速率收敛。
Comments 50 pages, 9 figures. Preprint under review
PO-PDDL: 从视觉演示中学习符号化POMDP以实现不确定性下的机器人规划
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 提出PO-PDDL符号化POMDP框架，通过从机器人执行视频中重建潜在状态轨迹、识别部分可观测性并学习随机转移与观测模型，实现不确定性下的鲁棒任务规划。
CoAgent: 多智能体系统的并发控制
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 针对多智能体LLM系统并发访问共享状态时的冲突问题，提出MTPO协议，通过智能体自身判断冲突并修复计划，实现可串行化执行，在保持近串行正确率的同时提升速度。
Comments 14 pages, 7 figures. Submitted to ATC 2026
SimWeaver：面向可变形操作的零样本RGB仿真到现实
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； Style3D Research（Style3D研究院）
AI总结 提出SimWeaver框架，通过200条仿真演示训练零样本RGB VLA策略，在5种可变形任务中达到91%平均真实成功率，无需遥操作或任务校准。
基于解耦表示的分布式智能体协作隐私保护文本净化
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）
AI总结 提出DiSan框架，通过解耦文本为任务语义和风格子空间，结合联邦原型对齐与对抗正则化，在分布式多智能体协作中实现隐私保护，显著降低风格归因和PII泄露。
G2IA: 几何引导的实例感知跨模态地点识别检索与精炼
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学）
AI总结 提出G2IA框架，通过几何引导的实例感知检索和跨模态局部形状与空间布局验证，解决图像到点云地点识别中的模态差异和感知混淆问题。
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