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对百万智能体系统涌现的归因
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）
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：对构建更好AI的AI系统的全面且严格评估
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）
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：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
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）
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
多模态大语言模型在胃肠诊断中的临床认知对齐
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）
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
基于冲突搜索的带电梯多智能体路径规划
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）
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：迈向用于网络智能体的多模态知识诱导认知推理
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）
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
基于目标感知多级对比对齐的语言引导医学图像分割
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）
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)
迈向高效智能体：记忆、工具学习与规划
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）
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：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
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）
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
净化然后引导：重新思考多模态人脸反欺骗的领域泛化
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）
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
用于一次性医学地标检测的结构引导自监督匹配
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）
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。
基于vLLM的高效统一音频理解与生成推理管线
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出基于vLLM的推理管线，通过扩展自回归解码支持多流采样和延迟模式解交织，并利用协同调度实现CFG下80%的非CFG吞吐量。
对抗文本噪声与冗余：熵感知的密集视觉令牌剪枝
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出熵感知密集剪枝（EADP）框架，通过熵过滤文本噪声并利用子模最大化选择令牌，在严格预算下保留细粒度视觉线索，提升VLM精度-效率权衡。
Comments Accepted to ECCV 2026
EvoPolicyGym：评估交互环境中的自主策略进化
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Brown University（布朗大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出自主策略进化评估框架，通过EvoPolicyGym基准测试代理在固定交互预算下迭代改进策略的能力，GPT-5.5在16个环境中表现最优，并揭示预算分配与反馈转化机制。
Comments 24 pages
DisciplineGen-1M：用于多学科视觉生成与编辑的大规模数据集
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出百万级多学科数据集DisciplineGen-1M，涵盖10个学科，通过可扩展框架构建，并基于此开发学科感知推理生成模型，在学科和通用推理基准上显著提升。
AgenticSTS: 一种用于长周期LLM智能体的有界记忆测试平台
机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nankai University（南开大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出一种有界记忆契约，通过类型化检索组装用户消息，避免原始跨决策转录，在《杀戮尖塔2》中实现并验证，揭示了战略技能层对胜率的提升效果。
SAB-LVLM: 面向大型视觉-语言模型的重要性感知二值化
机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems（机器人学国家重点实验室） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出SAB-LVLM方法，通过构建空间重要性图与模态引导整合策略，实现跨层跨模态权重重要性感知的二值化，在约1比特压缩下优于现有二值化方法。
桥接3D高斯与语义占据：从无位姿图像实现开放词汇的全面场景理解
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； Tsinghua University（清华大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（东方理工大学宁波数字孪生研究院）
AI总结 提出COVScene框架，通过可微体积提升将可渲染高斯原语与密集语义占据场耦合，实现无位姿图像下的新颖视图合成、开放词汇语义查询和语义占据预测。
Comments Hu Zhu, Bohan Li, and Xianda Guo contributed equally. Corresponding author: Wenjun Zeng
自信地扩展：校准LLM的置信度以实现自适应测试时扩展
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Southeast University（东南大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 提出C3RL算法，通过结合正确性、校准和数据集参考准确率奖励来校准LLM的置信度，并基于此引入CAS策略，根据置信度自适应分配推理计算资源，在提升校准性的同时降低推理成本。
异步RLHF的陈旧度-学习率缩放定律
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Gradient ； University of Southern California（南加州大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 研究异步GRPO中陈旧rollout的影响，推导出陈旧度与学习率之间的缩放定律，揭示稳定性受累积漂移和陈旧度约束的双重条件。
GF-DiT：扩散Transformer服务的并行调度
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Guizhou University（贵州大学）
AI总结 提出GF-DiT，一种策略可编程运行时，通过动态调整请求并行度来优化扩散Transformer服务，利用无组集合通信实现低开销在线重配置，显著提升吞吐量和降低延迟。
XSearch: 通过概念到代码对齐实现可解释的代码搜索
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司）
AI总结 本文提出XSearch框架，通过将代码搜索转化为概念对齐问题，提升代码搜索的可解释性和泛化能力，在分布偏移基准测试中性能提升显著。
Comments Accepted to ISSTA 2026
ExFusion：通过多专家融合实现高效的Transformer训练
机构 * School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院）
AI总结 ExFusion通过多专家融合提升Transformer训练效率，在保持性能的同时降低计算成本。
Comments Accepted by IEEE TMM2026
SemanticAudio: 语义空间中的音频生成与编辑
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； LIGHTSPEED ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Independent Researcher（独立研究者）
AI总结 提出SemanticAudio框架，通过两阶段流匹配架构在高级语义空间中进行音频生成和编辑，实现更好的语义对齐和无训练文本引导编辑。
NEARL: 基于正交正则化的交互式查询自适应用于医学视觉-语言理解
机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence（人工智能MOE实验室） ； AI Institute（人工智能研究院） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Department of Radiology（放射科） ； The First Affiliated Hospital（第一附属医院） ； School of Medicine（医学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； State Key Laboratory of Infrared Physics（红外物理国家重点实验室） ； Shanghai Institute of Technical Physics（上海技术物理研究所） ； Chinese Academy of Science（中国科学院）
AI总结 提出NEARL框架，通过统一协同嵌入变换器（USEformer）和正交交叉注意力适配器（OCA）实现双向跨模态交互，仅引入1.46M参数，在三个医学影像数据集上取得最先进性能。
镜像融合注意力用于反射感知的自监督表示学习
机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出MFASSL框架，通过镜像融合注意力模块在自监督学习中注入软反射先验，提升医学图像和人脸等近似对称数据的下游性能与鲁棒性。
Comments Accepted at ECML PKDD 2026. The final authenticated version will be available in the Springer LNCS proceedings
MosaicKV: 通过动态二维KV缓存压缩服务长上下文LLM
机构 * Institute of Parallel and Distributed Systems, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学并行与分布式系统研究所）
AI总结 提出MosaicKV系统，利用动态二维KV缓存压缩解决长上下文服务中的内存瓶颈，通过细粒度稀疏性和压缩管理实现高吞吐和低延迟，在H800 GPU上取得最高16倍注意力加速和3倍内存节省。
Comments 15 pages, 10 figures
基于部分单目观测的生成式重建鲁棒3D对齐
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） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院） ； School of Tech Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） ； Independent Researcher（独立研究员） ； School of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学电子工程与信息科学学院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； School of Robotics, Wuhan University（武汉大学机器人学院） ； Xiaomi EV（小米汽车）
AI总结 针对生成式3D重建与部分单目观测对齐的挑战，提出无训练可解释几何对齐框架，通过Sim(3)变换恢复度量尺度与位姿，引入幻觉滤波抑制异常，在基准测试中显著优于传统和学习方法。
非对称互变分学习实现多模态连续推理
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 针对多模态大语言模型离散推理丢失感知细节及训练-推理不匹配问题，提出非对称互变分学习框架，通过双向KL散度校准先验与后验，缓解答案泄露，提升连续潜在推理性能。
DroneIQA-VLE：基于视觉-语言集成的多任务无人机图像质量评估
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出DroneIQA-VLE框架，通过集成SigLIP2视觉编码器与多任务回归头以及LoRA微调的Qwen3.5-9B多模态大模型，联合预测全局、目标和背景质量分数，在ICME 2026无人机图像质量评估挑战赛中获得第二名。
Comments The model achieves 2nd place in ICME 2026 Drone-IQA Grand Challenge on Target-aware Image Quality Assessment for Low-altitude UAV Images
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