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UAOR: 面向视觉-语言-动作模型的不确定性感知观测重注入
机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别新技术实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； FiveAges（五代）
AI总结 提出UAOR模块，通过动作熵检测不确定性，在语言模型高不确定层重注入观测信息，无需额外训练或数据，提升VLA模型在仿真和真实任务中的性能。
UniVoice: 统一自回归ASR与基于流匹配的TTS的大语言模型框架
机构 * Xiamen University, China（厦门大学） ； Shanghai Innovation Institute, China（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学） ； Zhejiang University, China（浙江大学）
AI总结 提出UniVoice，通过连续表示统一语音识别与合成，结合自回归建模和流匹配，设计双重注意力机制解决模态差异，实现高质量零样本语音克隆。
Comments accepted at interspeech2026
注意力揭示大语言模型推理：预规划与锚定节奏实现细粒度策略优化
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 本文通过注意力机制揭示大语言模型推理中的预规划与锚定节奏，并据此提出三种细粒度强化学习策略，在多种推理任务上取得一致性能提升。
Comments 31 pages, 9 figures, 20 tables. Accepted at ICML 2026
基于大语言模型的零样本和少样本负荷预测
机构 * School of Electrical Engineering, Southeast University（东南大学电气工程学院） ； Wind Engineering and Renewable Energy Laboratory, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院洛桑分校风能与可再生能源实验室） ； College of Electrical Engineering and New Energy, China Three Gorges University（中国三峡大学电气工程与新能源学院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院电子与电气工程系） ； The Department of Automation, School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； The Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai（中国教育部系统控制与信息处理重点实验室，上海） ； State Key Laboratory of Submarine Geoscience, Shanghai（上海 submarine 地球科学国家重点实验室） ； Institute of Energy Systems, Energy Efficiency and Energy Economic, TU Dortmund University（德意志图林根大学能源系统、能效与能源经济研究所）
AI总结 提出利用预训练语言模型Chronos进行零样本和少样本负荷预测，在数据稀缺场景下显著优于多种基线模型。
Comments 24 pages,5 figures
Journal ref International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Volume 177,April 2026
Watch, Remember, Reason: 基于多模态大语言模型的人类视角视频理解
机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京理工大学智能科学与技术学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； University of Tokyo（东京大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UC Merced（加州大学默塞德分校）
AI总结 提出人类视角下视频理解的三个功能能力（观看、记忆、推理），构建统一框架分析视频MLLM的感知、记忆、推理和预测，并总结挑战、方法、应用及未来方向。
Socratic-SWE：通过轨迹衍生智能体技能实现自我进化的编码智能体
机构 * AI Data, Alibaba Group（阿里云数据） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出Socratic-SWE闭环自进化框架，通过将智能体历史求解轨迹蒸馏为结构化技能，生成针对性修复任务，实现编码智能体的持续自我改进。
Comments 21 pages, 5 figures. Under review
Audio-Oscar: 一个用于复杂音频场景生成、编排和优化的多智能体系统
机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence（人工智能混合专家实验室） ； X-LANCE Lab（X-LANCE实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xiamen University（厦门大学） ； State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment, China（复杂与关键软件环境国家重点实验室，中国）
AI总结 提出Audio-Oscar多智能体框架，通过协调多个专业智能体处理角色建模、语音生成、时间线规划等，实现复杂音频场景的生成与优化，并构建ASG-Bench基准进行评估。
SWE-Explore: 基准测试编码智能体如何探索代码仓库
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xinjiang University（新疆大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出SWE-Explore基准，通过评估编码智能体在给定代码仓库和问题下返回相关代码区域排名列表的能力，衡量其仓库探索性能，覆盖10种编程语言和203个仓库的848个问题。
Comments 20 pages, 5 figures
MMAE：大规模多任务音频编辑基准
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯 Hunyuan 团队） ； Tianjin University（天津大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出首个面向通用指令音频编辑的综合评估基准MMAE，涵盖7种音频模态、6级任务复杂度和8种操作类型，通过2000个样本和基于评分标准的评估框架揭示当前模型在精确执行和结构鲁棒性上的严重不足。
Comments Open-Source at https://github.com/ddlBoJack/MMAE
通过不确定性对齐强化学习探索智能体工具调用决策
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 针对智能体工具调用中错误累积问题，提出TRUST方法，将不确定性量化作为排斥力融入奖励设计，并标注轻量关键轮次用于多轮轨迹统一后训练，显著提升决策质量与智能体性能。
LIMMT：少即是多的运动追踪
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； GalBot ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院）
AI总结 提出数据驱动的运动追踪框架LIMMT，通过物理可行性、多样性和复杂性三维度筛选高质量运动数据，仅用AMASS的3%数据即可超越全量训练效果。
Comments Accepted at ICML 2026
大型语言模型是否适合图计算？进展与展望
机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Antai College of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学安泰经济管理学院） ； Edith Cowan University（埃迪斯科文大学） ； Lyon 1 University（里昂第一大学）
AI总结 本文通过角色分类法综述LLM在图计算中的应用，分析作为执行者和规划者的两种范式，指出LLM适用于简单小规模任务，但在大规模和精确性要求高的任务中不可靠，并总结数据集和未来方向。
AdaGRPO: 一种面向基于流的GRPO的能力感知自适应增强方法
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； 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） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII） ； Adobe Research（Adobe研究）
AI总结 提出AdaGRPO，通过在线课程过滤策略和跨层级优势融合，解决流模型GRPO中提示选择随机和优势估计缺乏全局视角的问题，提升训练稳定性和性能。
Comments Project Website: https://bujiazi.github.io/adagrpo.github.io/
MMBU: 大规模多模态生物医学理解基准，用于探测视觉语言模型的感知能力
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Instituto Tecnológico de Monterrey（蒙特雷技术学院） ； Monash University（墨尔本大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shandong University（山东大学）
AI总结 提出MMBU基准，涵盖35个子模态，通过分类、定位和检测任务系统评估VLM在生物医学领域的视觉感知和泛化能力，发现高准确率可能掩盖感知缺陷。
忠实、丰富且精确：T2I模型在自然科学插图生成中的基准测试
机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； 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） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nankai University（南开大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； ZODA ； Alaya Studio（Alaya工作室）
AI总结 提出FEPBench基准，通过细粒度原子集标注和三维评估（指令忠实性、推理丰富性、语义精确性）系统评估T2I模型在自然科学插图生成中的表现，发现即使最先进的闭源模型仍存在文本渲染瓶颈、推理丰富性有限以及生成丰富性与精确性难以平衡的问题。
SubtleMemory: 面向长时程AI智能体的细粒度关系记忆辨别基准
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出SubtleMemory基准，通过构建关系控制的潜在语义伪影并嵌入用户-智能体交互历史，评估长时程AI智能体在后续查询中恢复分布式关系结构的能力。
Comments 48 pages
Agent规划基准：LLM Agent规划能力的诊断框架
机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Skywork AI ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出Agent规划基准(APB)，通过4209个多模态案例和五个设置，诊断LLM Agent在长程规划、工具噪声鲁棒性、校准拒绝和推理时改进方面的系统弱点。
InvEvolve：通过具有性能保证的大语言模型进化白盒库存策略
机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Boston College（波士顿大学）
AI总结 提出InvEvolve框架，利用强化学习训练的大语言模型，结合置信区间认证，在线生成具有统计安全保证的白盒库存策略，在合成和真实零售数据上优于经典和深度学习方法。
模态间隙驱动的子空间对齐训练范式用于多模态大语言模型
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； NUS（新加坡国立大学） ； sh AILab ； SII ； Stanford（斯坦福大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Yale（耶鲁大学） ； SJTU（上海交通大学） ； GBU（国防大学） ； PKU（北京大学）
AI总结 针对多模态对比学习中的模态间隙问题，提出固定帧模态间隙理论，并基于该理论设计无训练的对齐策略ReAlign和可扩展训练范式ReVision，利用无配对数据实现视觉与语言表示的高效对齐。
OmniSch：面向结构化图表视觉推理的多模态PCB原理图基准
机构 * Pennsylvania State University, USA（宾夕法尼亚州立大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Binghamton University, USA（布ingham顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 提出首个多模态PCB原理图理解基准OmniSch，包含四项任务评估大模型在视觉定位、图推理和几何推理上的能力，揭示现有模型在工程图表理解上的显著差距。
Rein3D: 基于全景视频扩散模型的强化3D室内场景生成
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Manycore Tech Inc.（Manycore科技公司） ； D-Robotics ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出Rein3D框架，结合3D高斯泼溅与视频扩散模型，通过“恢复-细化”范式从稀疏输入生成全局一致的360度室内场景，并构建PanoV2V-15K数据集，显著提升长距离相机探索效果。
SW-$A^2$-Bench: 面向智能体网络的自主软件智能体生成基准测试
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nankai University（南开大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Queen’s University（女王大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出首个软件智能体生成基准SW-$A^2$-Bench，通过编码智能体自动将代码仓库转化为自主软件智能体，评估生成智能体的忠实性与互操作性，以扩展智能体网络规模。
CoQuIR：面向代码质量感知信息检索的综合基准
机构 * Linköping University（林波伊大学） ； MBZUAI（麦肯锡人工智能研究院） ； TU Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； University of Groningen（Groningen大学） ； Google Tokyo（东京Google） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； TU Munich（慕尼黑技术大学）
AI总结 提出首个大规模多语言代码质量感知检索基准CoQuIR，涵盖正确性、效率、安全性和可维护性四维度，通过细粒度标注和两个质量中心指标评估23个模型，发现顶尖模型常无法区分有缺陷代码，并探索了训练方法以提升质量感知能力。
EVA: 针对环境注入攻击的红队GUI智能体的演化语义对抗方法
机构 * School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Independent Researcher（独立研究者）
AI总结 提出EVA框架，通过演化语义对抗载荷攻击多模态大语言模型驱动的GUI智能体，揭示语义欺骗是攻击成功的关键，实现85%攻击成功率且快速收敛。
Comments Accepted by
思考与想象：基于世界模拟器的智能视觉空间推理
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai AI 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） ； Beihang University（北航大学）
AI总结 提出Astra框架，通过强化学习训练VLM策略与Bagel世界模拟器交互，在推理中生成想象视觉证据，解决空间推理中的未观察布局、跨视角一致性和替代视角推理问题。
Comments Project page: https://zcmax.github.io/projects/Thinking-With-Imagination
量子增强的罕见事件发现与采样
机构 * Centre for Quantum Technologies, National University of Singapore（量子技术中心，新加坡国立大学） ； Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Nanyang Quantum Hub, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University（南洋量子中心，南洋理工大学物理与数学科学学院）
AI总结 针对概率极低的罕见事件发现与采样问题，提出一种无需预先知道事件类型的量子算法，实现了与稀有度阈值的最优量子标度，并在重尾系统和稳态随机过程中分别获得二次加速和鲁棒多项式加速。
Comments 36 pages (8+28)
LatentSkill: 从上下文文本技能到LLM智能体的权重内隐技能
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院）
AI总结 提出LatentSkill框架，通过预训练超网络将文本技能转换为即插即用的LoRA适配器，将技能知识存储在权重空间而非上下文空间，从而减少预填充令牌并提升性能。
Comments 16 pages, 4 figures
世界-语言-动作模型：统一世界建模、语言推理与动作合成
机构 * SJTU（上海交通大学） ； SII（上海研究院） ； HUST（华中科技大学） ； SCUT（华南理工大学） ； ECUST（东华大学） ； SHU（上海大学） ； NJUPT（南京工业大学）
AI总结 提出世界-语言-动作（WLA）模型，通过自回归Transformer联合预测文本子任务、子目标图像和机器人动作，融合世界建模与语言推理能力，实现多任务和长时域任务的最优性能。
Comments 19 pages, 10 figures
当更密集的信用不足时：面向长周期LLM智能体训练的基于证据校准的策略优化
机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（X-LANCE实验室，计算机科学学院，上海交通大学，上海，中国） ； Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University（电子与信息工程学院，西安交通大学）
AI总结 针对长周期LLM智能体在稀疏延迟奖励下的信用分配问题，提出一种无评论家的策略优化算法ECPO，通过证据校准的动作优势和方差门控信用加权来修正密集信用的统计不可靠性，在ALFWorld和WebShop上显著提升性能。
DiG-Plan：通过扩散引导缓解工具图规划中的早期承诺问题
机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院）
AI总结 针对工具图规划中自回归解码的早期承诺问题，提出基于扩散生成器与自回归精炼器解耦的DiG-Plan框架，显著提升组合搜索覆盖率和任务性能。
Comments Accepted at IJCAI-ECAI 2026. This is an author preprint; the final version will appear in the IJCAI Proceedings
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