Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

MASLab: A Unified and Comprehensive Codebase for LLM-based Multi-Agent Systems

MASLab：基于LLM的多智能体系统的统一全面代码库

Rui Ye, Keduan Huang, Qimin Wu, Yuzhu Cai, Tian Jin, Xianghe Pang, Xiangrui Liu, Jiaqi Su, Chen Qian, Bohan Tang, Kaiqu Liang, Jiaao Chen, Yue Hu, Zhenfei Yin, Rongye Shi, Bo An, Yang Gao, Wenjun Wu, Lei Bai, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Meta ； University of Michigan（密歇根大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出MASLab代码库，集成20余种方法，提供统一环境与标准化评估，降低研究门槛，覆盖10+基准测试和8种模型。

Comments 18 pages, 11 figures

HyperTool: Beyond Step-Wise Tool Calls for Tool-Augmented Agents

HyperTool：超越逐步工具调用的工具增强型智能体

Yaxin Du, Yifan Zhou, Yujie Ge, Jiajun Wang, Xianghe Pang, Shuo Tang, Tuney Zheng, Bryan Dai, Jian Yang, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； IQuest Research ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 针对工具增强型LLM中逐步调用导致执行粒度不匹配的问题，提出HyperTool统一可执行接口，将确定性工具子流程折叠为单次调用，在多步工具任务上显著提升准确率。

Proprioceptive-visual correspondence enables self-other distinction in humanoid robots

本体感觉-视觉对应使能人形机器人的自我-他人区分

Yurun Chen, Tianyuan Gao, Yizhong Ge, Shikun Ban, Yizhou Wang, Hongkai Xiong, Wenjun Zeng, Wentao Zhu

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究院） 纠错

AI总结 提出通过本体感觉与视觉的对应学习自我-他人区分，无需身份标签或运动学模型，并建立预测性自我模型，支持目标到达、碰撞感知运动规划和运动重定向。

Comments 23 pages, 9 figures, 1 supplementary table

TimeROME-DLM: Temporal Causal Tracing and Low-Rank Inference-Time Knowledge Editing for Masked Diffusion Language Models

TimeROME-DLM：掩码扩散语言模型的时间因果追踪与低秩推理时知识编辑

Zhengtao Yao, Liuyang Song, Hongbo Zhang, Chenhao Wei, Haoyan Xu, Guang Yang, Siheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； 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） 纠错

AI总结 提出TimeROME-DLM，首个无需训练和梯度的推理时知识编辑框架，通过时间因果追踪定位关键坐标并应用低秩残差编辑，在保持模型性能的同时高效删除事实。

JSCGC: Joint Source-Channel-Generation Coding for Wireless Generative Communications

JSCGC：面向无线生成式通信的联合源信道生成编码

Tong Wu, Zhiyong Chen, Guo Lu, Li Song, Feng Yang, Meixia Tao, Wenjun Zhang

机构 * Cooperative Medianet Innovation Center, the School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（联合中位网创新中心，信息科学与电子工程学院，上海交通大学） 纠错

AI总结 提出联合源信道生成编码（JSCGC），用生成模型替换传统解码器，将通信重构问题转化为受感知约束下的受控生成问题，通过联合训练和随机采样框架最大化互信息，在潜空间图像传输中提升特征、语义和分布质量。

Comments submitted to IEEE Journal

CineDance: Towards Next-Generation Multi-Shot Long-Form Cinematic Audio-Video Generation

CineDance: 迈向下一代多镜头长片电影级音视频生成

Yuheng Chen, Teng Hu, Yuji Wang, Qingdong He, Zhucun Xue, Qianyu Zhou, Jason Li, Lizhuang Ma, Jiangning Zhang, Dacheng Tao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出CineDance-1M大规模多镜头长片音视频数据集，通过三阶段筛选流程和CineBench评估体系，实现高质量联合生成。

VDE Bench: Evaluating The Capability of Image Editing Models to Modify Visual Documents

VDE Bench: 评估图像编辑模型对视觉文档进行修改的能力

Hongzhu Yi, Yujia Yang, Yuanxiang Wang, Tong Li, Zhenyu Guan, Tianyu Zong, Jiahuan Chen, Chenxi Bao, Tiankun Yang, Haopeng Jin, Yixuan Yuan, Xinming Wang, Tao Yu, Ruilin Gao, Ruiwen Tao, Haijin Liang, Jin Ma, Jinwen Luo, Yeshani, Xinyu Zuo, Jungang Xu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Tencent（腾讯） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； WashU（华盛顿大学） ； SJTU（上海交通大学） ； XDU（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出VDE Bench，一个专门评估图像编辑模型在双语中文-英文和复杂视觉文档编辑任务性能的基准，通过高质量数据集和新的评估框架，系统量化了文本修改的准确性。

A Survey on Long-Term Memory Security in LLM Agents: Attacks, Defenses, and Governance Across the Memory Lifecycle

LLM智能体中长期记忆安全综述：跨记忆生命周期的攻击、防御与治理

Zehao Lin, Xixuan Hao, Renyu Fu, Shaobo Cui, Kai Chen, Chunyu Li, Zhiyu Li, Feiyu Xiong

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

AI总结 本文提出记忆生命周期框架，系统分析LLM智能体长期记忆面临的新威胁，并引入可验证记忆治理（VMG）架构原语，强调存储时溯源与版本控制对安全的关键作用。

Comments 63 pages, 7 figures, 10 tables. Survey paper. Preprint; submitted for review

LingxiDiagBench: A Multi-Agent Framework for Benchmarking LLMs in Chinese Psychiatric Consultation and Diagnosis

LingxiDiagBench: 用于基准测试大语言模型在中文精神科咨询与诊断中的多智能体框架

Shihao Xu, Tiancheng Zhou, Jiatong Ma, Yanli Ding, Yiming Yan, Ming Xiao, Guoyi Li, Haiyang Geng, Yunyun Han, Jianhua Chen, Yafeng Deng

机构 * Tianqiao and Chrissy Chen Institute（天桥和克里斯西·陈研究所） ； EverMind AI Inc.（EverMind AI公司） ； Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海精神卫生中心，上海交通大学医学院） 纠错

AI总结 提出LingxiDiagBench多智能体框架，包含16K电子病历对齐的合成咨询对话数据集，评估LLM在静态诊断和动态咨询中的表现，发现其对抑郁-焦虑共病识别和12类鉴别诊断准确率低，动态咨询常不如静态评估。

From Digital to Physical: Digital Agents as Autonomous Coaches for Physical Intelligence

从数字到物理：数字代理作为物理智能的自主教练

Zixing Lei, Genjia Liu, Yuanshuo Zhang, Qipeng Liu, Yuzhu Cai, Sixiang Chen, Jixian Wu, Yunhong Wang, Weixin Li, Chuan Wen, Bo Zhao, Shanghang Zhang, Wenzhao Lian, Siheng Chen

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院） ； School of Integrated Circuits, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学集成电路学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机科学学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出EmboCoach-Bench基准，评估LLM代理自主设计具身策略的能力，通过迭代调试和优化，代理在平均成功率上超越人工基线26.5%，并具备自我修正能力。

Comments 53 pages, 12 figures

BrainPro: Towards Large-scale Brain State-aware EEG Representation Learning

BrainPro：迈向大规模脑状态感知的脑电图表征学习

Yi Ding, Muyun Jiang, Weibang Jiang, Shuailei Zhang, Xinliang Zhou, Chenyu Liu, Shanglin Li, Yong Li, Cuntai Guan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Advanced Telecommunications Research Institute International（先进电信研究院） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 提出BrainPro模型，通过检索式空间对齐和脑状态解耦模块，学习共享与特定状态表征，在9个公共BCI数据集上取得最优性能。

Comments 31 pages, 11 figures

Benchmarking Neural Speech Compression from a Rate-Distortion Perspective

从率失真角度基准测试神经语音压缩

Jun Xu, Zhengxue Cheng, Fengxi Zhang, Yuhan Liu, Li Song, Wenjun Zhang

机构 * School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（信息科学与电子工程学院，上海交通大学） 纠错

AI总结 提出熵约束编解码器ECC，通过标量量化与学习熵模型结合，在低比特率下实现优于传统和神经编解码器的率失真性能。

Context-Driven Incremental Compression for Multi-Turn Dialogue Generation

上下文驱动的增量压缩用于多轮对话生成

Yeongseo Jung, Jaehyeok Kim, Eunseo Jung, Jiachuan Wang, Yongqi Zhang, Ka Chun Cheung, Simon See, Lei Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； NVIDIA AI Technology Center（NVIDIA AI技术中心） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出上下文驱动的增量压缩（C-DIC），通过可修订的线程压缩状态和轻量级检索-修订-写回循环，实现跨轮信息共享，稳定长对话性能。

Comments Accepted at ICML 2026

Claw-SWE-Bench: A Benchmark for Evaluating OpenClaw-style Agent Harnesses on Coding Tasks

Claw-SWE-Bench：评估OpenClaw风格代理框架在编码任务上的基准

Mengyu Zheng, Kai Han, Boxun Li, Haiyang Xu, Yuchuan Tian, Wei He, Hang Zhou, Jianyuan Guo, Hailin Hu, Lin Ma, Chao Xu, Guohao Dai, Lixue Xia, Yunchao Wei, Yunhe Wang, Yu Wang

机构 * TokenRhythm Technologies（TokenRhythm 技术公司） ； Infinigence AI ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； SEE Fund（SEE 基金） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出Claw-SWE-Bench基准，通过适配器协议统一评估异构代理框架，发现适配器设计对编码性能至关重要，且模型和框架选择显著影响通过率与成本。

DiffCold: A Diffusion-based Generative Model for Cold-Start Item Recommendation

DiffCold: 基于扩散的生成模型用于冷启动物品推荐

Kangning Zhang, Yingjie Qin, Weinan Zhang, Yong Yu, Jianghao Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

AI总结 针对冷启动物品推荐中的跷跷板困境，提出基于条件扩散的生成模型DiffCold，通过从内容重建温物品嵌入并保持流形结构，结合检索增强聚合器和模拟表示对齐模块，统一冷热物品表示。

Comments Accepted by ECML-PKDD 2026

FORT-Searcher: Synthesizing Shortcut-Resistant Search Tasks for Training Deep Search Agents

FORT-Searcher：合成抗捷径搜索任务以训练深度搜索智能体

Jia Deng, Yimeng Chen, Xiaoqing Xiang, Ziyang Zeng, Shuo Tang, Wayne Xin Zhao, Feng Chang, Chuan Hao, Yuan Wei, Ran Tao, Bryan Dai, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） ； IQuest Research（IQuest研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出FORT框架，通过控制四种捷径风险合成抗捷径训练数据，使搜索智能体进行更长的预答案搜索，减少捷径模式，仅用SFT训练即达到最优性能。

Comments 30 pages

Tac-DINO: Learning Vision-Tactile Features with Patch Alignment

Tac-DINO：基于补丁对齐的视觉-触觉特征学习

Hong Li, Yankang Dong, Yue Xu, Yihan Tang, Mingzhu Li, Jiamin Qiu, Qihang Yao, Xing Zhu, Yujun Shen, Nan Xue, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 提出Tac-DINO方法，通过构建大规模触觉数据集和视觉-触觉全息匹配基准，利用补丁对齐学习局部到全局的视觉-触觉表征，性能优于无对齐方法。

SkillJuror: Measuring How Agent Skill Organization Changes Runtime Behavior

SkillJuror：衡量智能体技能组织如何改变运行时行为

Zhiyu Chen, Zihan Guo, Bo Huang, Bingwei Lu, Jianghao Lin, Yuanjian Zhou, Weinan Zhang

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出SkillJuror框架，通过渐进式披露与扁平基线对比，发现技能组织方式改变智能体搜索和应用程序知识的行为，并在82个任务中提升4.1%的验证通过率。

CoCoSI: Collaborative Cognitive Map Construction for Spatial Intelligence

CoCoSI: 面向空间智能的协作认知地图构建

Yiming Zhang, Ruoxuan Cao, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 提出一种即插即用的多智能体框架，通过协作构建结构化认知地图作为空间记忆，无需修改架构或额外训练即可增强预训练多模态大模型的空间理解能力。

DASH: Deterministic Attention Scheduling for High-throughput Reproducible LLM Training

DASH：确定性注意力调度用于高吞吐量可重复LLM训练

Xinwei Qiang, Hongmin Chen, Shixuan Sun, Jingwen Leng, Xin Liu, Minyi Guo

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学智源学院） 纠错

AI总结 本文提出DASH算法，通过优化计算和梯度缩减阶段调度，解决确定性注意力训练中的性能损失问题，提升LLM训练效率。

Journal ref Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation

TacForeSight：面向接触丰富操作的力引导触觉世界模型

Yujie Zang, Yuhang Zheng, Xian Nie, Yupeng Zheng, Shuai Tian, Songen Gu, Chen Gao, Zining Wang, Shuicheng Yan, Wenchao Ding

机构 * TARS Robotics ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong 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） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出TacForeSight框架，通过力条件触觉世界模型预测触觉潜动态，结合预测性触觉条件策略实现高频操作下的主动接触推理，在动态接触干扰下优于现有方法。

EEVEE: Towards Test-time Prompt Learning in the Real World for Self-Improving Agents

EEVEE：面向真实世界自改进智能体的测试时提示学习

Weixian Xu, Shilong Liu, Mengdi Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 提出首个多数据集测试时提示学习框架EEVEE，通过路由器与提示协同进化策略解决跨数据集干扰，在异构数据流下提升鲁棒性。

Comments 19 pages, 6 figures

Infini Memory: Maintainable Topic Documents for Long-Term LLM Agent Memory

Infini Memory：用于长期LLM智能体记忆的可维护主题文档

Suozhao Ji, Baodong Wu, Zehao Wang, Lei Xia, Qingping Li, Ruisong Wang, Wenbo Ding, Zhenhua Zhu, Boxun Li, Guohao Dai, Yu Wang

机构 * Infinigence AI（InfiniGen AI） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出Infini Memory架构，将智能体记忆组织为主题文档，通过缓冲合并和迭代检索实现可维护的长期记忆，在MemoryAgentBench上达到64.7%的总体得分。

How Does Reasoning Flow? Tracing Attention-Induced Information Flow for Targeted RL in LLMs

推理流如何流动？追踪注意力诱导的信息流以实现LLM中的目标RL

Zhichen Dong, Yang Li, Yuhan Sun, Weixun Wang, Yijia Luo, Zinian Peng, Taiheng Ye, Chao Yang, Wenbo Su, Yu Cheng, Bo Zheng, Junchi Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出FlowTracer框架，通过注意力诱导的有向无环图追踪答案导向的推理流，基于全局信息流结构分配token级信用，从而提升LLM在推理任务中的强化学习效果。

Comments 25 pages, 7 figures, 11 tables. Accepted at ICML 2026

Segment and Select: Vision-Language Segmentation in 3D Scenarios

Segment and Select: 3D场景中的视觉-语言分割

Yulin Chen, Zhihang Zhong, Yuenan Hou

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出SEGA3D范式，通过掩码候选生成器、大语言模型和语义空间选择器实现3D场景中基于语言指令的细粒度分割，在ScanNet和Matterport3D上分别提升8.3和5.3 mIoU。

Comments The core idea is to reformulate 3D vision-language segmentation as the segment-and-select paradigm (free from the superpoint dependency)

ComBench: A Benchmark for Rigorous Proof Reasoning and Constructive Realization in Olympiad-Level Combinatorics

ComBench: 奥林匹克级组合数学中严格证明推理与构造实现的基准测试

Shunkai Zhang, Haoran Zhang, Yun Luo, Qianjia Cheng, Haodi Lei, Yizhuo Li, Runzhe Zhan, Zhilin Wang, Bangjie Xu, Yucheng Su, Xinmiao Han, Xiaoye Qu, Dongrui Liu, Zhouchen Lin, Yu Qiao, Ning Ding, Yafu Li, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出ComBench基准，包含100道奥林匹克级组合问题，分分析和构造两类，通过评分与验证评估大模型推理能力，发现最强模型准确率仅65.4%，且证明推理与构造实现能力存在差异。

Comments 39 pages, 6 figures, 26 tables. Project page: https://simplified-reasoning.github.io/ComBench/docs/

3D-CoS: A New 3D Reconstruction Paradigm Based on VLM Code Synthesis

3D-CoS：基于VLM代码合成的新型3D重建范式

Yuhao Wang, Puyi Wang, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Kevin Qinghong Lin, Yu Cheng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Microsoft（微软） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 提出3D代码合成（3D-CoS）范式，将3D资产表示为可执行的Blender代码，利用VLM进行程序化重建，实现高可控性和局部编辑能力。

Comments Preprint. 24 pages, 11 figures

Speech Meets ELF: Audio Conditional Continuous-Target Diffusion for Speech Recognition and Translation

语音遇见ELF：用于语音识别和翻译的音频条件连续目标扩散

Xuanchen Li, Tianrui Wang, Yuheng Lu, Zikang Huang, Yu Jiang, Chenghan Lin, Chenrui Cui, Ziyang Ma, Xingyu Ma, Chunyu Qiang, Guochen Yu, Xie Chen, Longbiao Wang, Jianwu Dang

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

AI总结 提出ELF-S2T，一种基于预训练ELF骨干的音频条件连续目标生成模型，通过音频强制训练和分类器自由引导，在LibriSpeech和CoVoST2上实现竞争性ASR和S2TT性能，并揭示识别与翻译错误均源于连续潜空间中的近距离混淆。

SARM2: Multi-Task Stage Aware Reward Modeling for Self Improving Robotic Manipulation

SARM2: 多任务阶段感知奖励建模用于自我改进的机器人操作

Qianzhong Chen, Hau Zheng, Justin Yu, Suning Huang, Jiankai Sun, Ken Goldberg, Chuan Wen, Pieter Abbeel, Yide Shentu, Philipp Wu, Mac Schwager

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出多任务阶段感知奖励模型RM，结合动作基元阶段估计器和多门控专家混合值头，为机器人操作任务提供密集逐步奖励，并基于RM构建SPIRAL框架，通过廉价自主轨迹改进VLA策略，在10任务基准上显著提升成功率。

IntentKV: Cross-Turn Intent-Aware KV Cache Pruning for Agent Inference

IntentKV: 面向Agent推理的跨轮次意图感知KV缓存剪枝

Junjie Li, Jiong Lou, Jie Li

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

AI总结 针对多轮LLM Agent中KV缓存成为服务瓶颈的问题，提出IntentKV方法，通过会话级QueryMemory和残差注意力头实现跨轮次意图感知的KV剪枝，在保持精度的同时大幅降低峰值请求token和KV读取量。