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Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

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2606.03602 2026-06-03 cs.LG cs.AI cs.CL

CauTion: Knowing When to Trust LLMs for Ensemble Causal Discovery

CauTion:知道何时信任LLM进行集成因果发现

Bo Peng, Kaiwen Wu, Sirui Chen, Zhiheng Wang, Yu Qiao, Chaochao Lu

机构 * Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Nanjing University(南京大学) Tongji University(同济大学)

AI总结 提出CauTion框架,通过共识过滤和LLM可靠性估计,将LLM领域知识可靠地集成到多个统计因果发现算法中,解决纯统计方法的局限和LLM错误问题。

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2606.03401 2026-06-03 cs.CV

Towards Characterizing Scientific Image Utility and Upgradability

面向科学图像效用与可升级性的表征

WenZhe Li, Qihang Yan, Liang Chen, Junying Wang, Farong Wen, Yijin Guo, Chunyi Li, Zicheng Zhang, Guangtao Zhai

机构 * TongJi University(同济大学) 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 针对AI生成内容对科学图像完整性的威胁,提出SIU²A框架,通过效用(错误检测与修正可行性)和可升级性(修正质量)两个维度评估科学图像,并构建基准数据集揭示当前多模态系统在科学错误评估与忠实修正方面的显著局限。

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2606.03399 2026-06-03 cs.CL cs.CR

Selective Token-Level Cryptographic Redaction for Privacy-Preserving Clinical Deployment of Large Language Models

选择性令牌级密码学编辑用于大型语言模型的隐私保护临床部署

Farhan Sheth, Ziyuan Yang, Yongying Lan, Si Yong Yeo

机构 * MedVisAI Lab, Singapore(新加坡MedVisAI实验室) Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, China(中国上海交通大学医学院瑞金医院) Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore(新加坡南洋理工大学Lee Kong Chian医学院)

AI总结 提出HERALD框架,通过令牌级密码学编辑仅加密敏感令牌,在保护隐私的同时保持下游模型效用,在分类和医疗问答任务上接近明文性能。

Comments 33 pages, 8 figures, 26 tables

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2606.03392 2026-06-03 cs.RO

OpenEAI-Platform: An Open-source Embodied Artificial Intelligence Hardware-Software Unified Platform

OpenEAI-Platform: 一个开源具身人工智能硬件-软件统一平台

Jinyuan Zhang, Luoyi Fan, Leiyu Wang, Yeqiang Wang, Yicheng Zhu, Cewu Lu, Nanyang Ye

机构 * Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

AI总结 提出OpenEAI-Platform,集成低成本6+1自由度机械臂和可复现VLA模型,通过开源设计和两阶段训练在真实操作任务中超越商业臂,性能媲美大规模预训练基线。

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2606.03240 2026-06-03 cs.RO

GeoAlign: Beyond Semantics with State-Guided Spatial Alignment in VLA Models

GeoAlign: VLA模型中的状态引导空间对齐超越语义

Yizhi Chen, Zhanxiang Cao, Xinyi Peng, Yixiao Zheng, Xiaxi Si, Yiheng Li, Liyun Yan, Keqi Zhu, Xueyun Chen, Shengcheng Fu, Tianyue Zhan, Yufei Jia, Jinming Yao, Yan Xie, Kun Wang, Cewu Lu, Yue Gao

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) Zhejiang University(浙江大学) Jingdezhen Ceramic University(景德镇陶瓷大学) Tsinghua University(清华大学) HONOR(HONOR公司) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

AI总结 提出GeoAlign架构,通过RGB几何分支的后训练和机器人本体状态引导的几何特征查询,实现几何感知的空间对齐和动态可供性选择,在多个基准上取得高性能。

Comments 20 pages, 9 figures, 8 tables, including appendix

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2606.03099 2026-06-03 cs.CL cs.AI

PhotoCraft: Agentic Reasoning with Hierarchical Self-Evolving Memory for Deep Image Search

PhotoCraft: 具有层次自进化记忆的深度图像搜索代理推理

Kailin Lyu, Zhiqiang Yuan, Jianwei He, Qiwei Yan, Xuanbo Su, Nanxing Hu, Yang Liu, Ce Hao, Shengqian Qin, Lianyu Hu, Jinchao Zhang, Jie Zhou

机构 * Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc.(微信AI模式识别中心,腾讯公司) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Zhongguancun Academy(中关村学院) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

AI总结 提出PhotoCraft,一种无需训练的分层记忆系统,通过工作、情景和语义记忆增强多模态大语言模型,实现深度图像搜索中的多步推理和知识迁移,在DISBench上提升检索性能达18.5%。

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2606.02753 2026-06-03 cs.CV cs.AI

MetaWorld: Scaling Multi-Agent Video World Model from Single-view Video Data

MetaWorld: 从单视角视频数据扩展多智能体视频世界模型

Teng Hu, Mingchun Lu, Yating Wang, Jiangning Zhang, Jinkun Hao, Ye Pan, Ran Yi, Lizhuang Ma, Dacheng Tao

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Zhejiang University(浙江大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 提出MetaWorld框架,通过单目世界状态展开、主体感知世界生成器和世界状态对齐机制,从单视角视频构建多智能体视频世界模型,解决数据稀缺和世界状态对齐问题。

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2606.02677 2026-06-03 cs.RO

Motion Planning in Dynamic Environments: A Survey from Classical to Modern Methods

动态环境中的运动规划:从经典到现代方法的综述

Zongyuan Shen, Yaming Ou, Shalabh Gupta, Shancheng Zhao, Dehua Zhou, Gao Wang, Zhongqiang Ren, Junfeng Fan, Long Cheng

机构 * College of Information Science and Technology, Jinan University(济南大学信息科学与技术学院) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) Department of Electrical and Computer Engineering, University of Connecticut(康奈尔大学电子与计算机工程系) Global College, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学全球学院) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所)

AI总结 本文综述了138篇文献,将动态环境中的运动规划方法分为采样、图搜索、模型预测控制、学习及经典局部规划五类,分析了各方法的原理、优缺点及动态环境特有挑战。

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2605.26774 2026-06-03 cs.CV

Cesarean Scar Defect Segmentation in Transvaginal Ultrasound Images: a Dataset and Benchmark

经阴道超声图像中的剖宫产瘢痕缺损分割:数据集与基准

Yuan Tian, Yue Li, Wei Xia, Tianyu Xu, Jian Zhang, Liye Shi, Jing Liu, Yang Wang, Ming Liu, Qing Xu, Yixuan Zhang, Maggie M. He, Xiangjian He

机构 * Department of Obstetrics and Gynecology, International Peace Maternity and Child Health Hospital affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine(妇产科部门,上海交通大学医学院国际和平妇产儿童医院) School of Computer Science, University of Nottingham Ningbo China(Nottingham Ningbo中国大学计算机学院) School of Computer Science, University of Nottingham(Nottingham大学计算机学院) Department of Computer Science and Engineering, University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系) Department of Ultrasound, International Peace Maternity and Child Health Hospital affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine(超声科,上海交通大学医学院国际和平妇产儿童医院) 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) Department of Cardiology, Gold Coast University Hospital(心内科,Gold Coast大学医院)

AI总结 针对经阴道超声图像中剖宫产瘢痕缺损(CSD)分割缺乏公开数据集的问题,构建了包含1111张图像和16个视频的CSD数据集,提供像素级标注,并建立了基准以推动医学图像分割算法和临床创新。

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2605.30313 2026-06-03 cs.RO

UniLab: A Heterogeneous Architecture for Robot RL Beyond GPU-Dominant Paradigms

UniLab: 超越GPU主导范式的机器人强化学习异构架构

Yufei Jia, Zhanxiang Cao, Mingrui Yu, Heng Zhang, Shenyu Chen, Dixuan Jiang, Meng Li, Xiaofan Li, Yiyang Liu, Junzhe Wu, Zheng Li, XiLin Fang, Ting-Yu Tsui, Shengcheng Fu, Haoyang Li, Anqi Wang, Zifan Wang, Dongjie Zhu, Chenyu Cao, Zhenbiao Huang, Ziang Zheng, Jie Lu, Xin Ma, Zhengyang Wei, Xiang Zhao, Tianyue Zhan, Ye He, Yuxiang Chen, Yizhou Jiang, Yue Li, Haizhou Ge, Yuhang Dong, Fan Jia, Ziheng Zhang, Meng Zhang, Xiwa Deng, Zhixing Chen, Hanyang Shao, Chenxin Dong, Yixuan Li, Yizhi Chen, Bokui Chen, Kaifeng Zhang, Hanqing Cui, Yusen Qin, Ruqi Huang, Lei Han, Tiancai Wang, Xiang Li, Yue Gao, Guyue Zhou

机构 * THU(清华大学) SJTU(上海交通大学) SII(上海信息所) Motphys HITSZ(哈尔滨工业大学) BIT(北京理工大学) NEU(南京大学) SUSTech(四川大学) TJU(天津大学) DISCOVER Robotics HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) Galbot NUS(国立新加坡大学) WTU(武汉理工大学) HBUT(湖南大学) AMD NJU(南京大学) ZJU(浙江大学) Dexmal Sharpa D-Robotics

AI总结 提出UniLab异构CPU-仿真/GPU-学习架构,通过统一运行时解耦CPU并行仿真与GPU策略更新,在相同硬件配置下将端到端训练效率提升3-10倍,并减少对NVIDIA CUDA的依赖。

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2605.15572 2026-06-03 cs.CL

Measuring Maximum Activations in Open Large Language Models

测量开放大型语言模型中的最大激活值

Luxuan Chen, Han Tian, Xinran Chen, Rui Kong, Fang Wang, Jiamin Chen, Yuchen Li, Jiashu Zhao, Shuaiqiang Wang, Haoyi Xiong, Linghe Kong, Dawei Yin

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Baidu Inc.(百度公司) Nankai University(南开大学)

AI总结 本研究通过统一流程测量8个开放LLM家族的27个检查点中的全局和逐层最大激活值,发现其跨家族、架构和训练阶段差异显著,且与低比特量化误差相关,建议在发布开放权重时报告该指标。

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2605.14589 2026-06-03 cs.CL

EndPrompt: Efficient Long-Context Extension via Terminal Anchoring

EndPrompt: 通过终端锚定实现高效长上下文扩展

Han Tian, Luxuan Chen, Xinran Chen, Rui Kong, Fang Wang, Jiamin Chen, Jinman Zhao, Yuchen Li, Jiashu Zhao, Shuaiqiang Wang, Haoyi Xiong, Linghe Kong, Dawei Yin

机构 * Nankai University(南开大学) Baidu Inc.(百度公司) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Independent Researcher(独立研究者)

AI总结 提出EndPrompt方法,仅使用短训练序列通过终端锚定实现长上下文扩展,在LLaMA模型上从8K扩展到64K,性能超越全长度微调等方法。

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2604.19005 2026-06-03 cs.CL

Debating the Unspoken: Role-Anchored Multi-Agent Reasoning for Half-Truth Detection

辩论未尽之言:基于角色锚定的多智能体推理用于半真半假检测

Yixuan Tang, Yirui Zhang, Hang Feng, Anthony K. H. Tung

机构 * National University of Singapore(国立新加坡大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

AI总结 提出RADAR框架,通过角色锚定的多智能体辩论(政治家与科学家对抗推理,法官中立裁决)和双阈值早停控制,在噪声检索下有效检测因省略上下文而误导的半真半假陈述。

Comments Accepted to ACL 2026

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2604.10169 2026-06-03 cs.AI cs.LG

MAVEN-T: Reinforced Heterogeneous Distillation for Real-Time Multi-Agent Trajectory Prediction

MAVEN-T:用于实时多智能体轨迹预测的强化异构蒸馏

Wenchang Duan, Zhenguo Gao, Jinguo Xian, Yi Shi

机构 * School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学数学科学学院) Bio-X Institutes, Key Laboratory for the Genetics of Developmental and Neuropsychiatric Disorders, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学Bio-X研究院、发育与神经精神疾病遗传学重点实验室) Shanghai Key Laboratory of Psychotic Disorders, Brain Science and Technology Research Center, Shanghai Jiao Tong University(上海精神疾病重点实验室、脑科学与技术研究中心,上海交通大学)

AI总结 提出MAVEN-T框架,通过高容量教师模型和紧凑学生模型的异构蒸馏,结合强化学习优化,实现实时多智能体轨迹预测,在多个数据集上达到高精度与低延迟。

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2512.19347 2026-06-03 cs.RO

OMP: One-step Meanflow Policy with Directional Alignment

OMP: 一步均值流策略与方向对齐

Han Fang, Yize Huang, Yuheng Zhao, Paul Weng, Xiao Li, Yutong Ban

机构 * School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China(上海交通大学机械工程学院) Global College, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China(上海交通大学全球学院) Duke Kunshan University, Jiangsu, China(杜克昆山大学)

AI总结 提出一步均值流策略(OMP),通过方向对齐机制和微分推导方程解决均值流在机器人操作中的谱偏差和梯度饥饿问题,实现高保真实时操控。

Comments Accepted as poster of ICML-2026

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2601.08173 2026-06-03 cs.AI

The Agent's First Day: Benchmarking Learning, Exploration, and Scheduling in the Workplace Scenarios

Agent 的第一天:在工作场景中基准测试学习、探索和调度

Daocheng Fu, Jianbiao Mei, Rong Wu, Xuemeng Yang, Jia Xu, Ding Wang, Pinlong Cai, Yong Liu, Licheng Wen, Botian Shi

机构 * Fudan University(复旦大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Zhejiang University(浙江大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

AI总结 针对多模态大语言模型在动态工作场景中面临的任务调度、主动探索和持续学习三大挑战,提出动态评估环境 EvoEnv,实验表明现有 agent 在这些方面存在显著不足。

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2511.12482 2026-06-03 quant-ph cs.LG

Discovering autonomous quantum error correction via deep reinforcement learning

通过深度强化学习发现自主量子纠错

Yue Yin, Tailong Xiao, Xiaoyang Deng, Ming He, Jianping Fan, Guihua Zeng

机构 * Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, P.R. China(上海交通大学玉泉学院) State Key Laboratory of Photonics and Communications, Institute for Quantum Sensing and Information Processing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, P.R. China(上海交通大学光子通信国家重点实验室) Hefei National Laboratory, Hefei, 230088, P.R. China(合肥国家实验室) Shanghai Research Center for Quantum Sciences, Shanghai, 201315, P.R. China(上海量子科学研究中心) AI Lab, Lenovo Research, Beijing 100094, P.R. China(联想AI实验室)

AI总结 本文利用课程学习启发的深度强化学习,在近似自主量子纠错框架下发现抵抗单光子和双光子损失的玻色子码,并实现超越盈亏平衡点的最优码字。

Journal ref Phys. Rev. A 112, 062618 (2025)

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2606.02569 2026-06-02 cs.CV cs.AI cs.CL

AdaCodec: A Predictive Visual Code for Video MLLMs

AdaCodec: 面向视频多模态大语言模型的预测性视觉编码

Haowen Hou, Zhen Huang, Zheming Liang, Qingyi Si, Chenglin Li, Shuai Dong, Kele Shao, Ruilin Li, Dianyi Wang, Nan Duan, Jiaqi Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) JD.com(京东公司)

AI总结 针对视频帧间冗余问题,提出预测性视觉编码AdaCodec,通过条件预测代价决定是否发送完整参考帧或紧凑P-令牌,在匹配视觉令牌预算下提升性能,并大幅降低首令牌延迟。

Comments 23 pages

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2606.02535 2026-06-02 cs.CV

LL-Bench: Rethinking Low-Level Vision Evaluation in the Era of Large-Scale Generative Models

LL-Bench: 在大规模生成模型时代重新思考低级视觉评估

Lu Liu, Huiyu Duan, Chenxin Zhu, Jintong Lu, Haoyun Jiang, Liu Yang, Qiang Hu, Guangtao Zhai, Xiaoyun Zhang

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

AI总结 提出LL-Bench基准,包含大量真实退化图像和人工偏好标注,系统评估大规模生成模型在低级视觉任务中的性能,并引入LL-Score评估器以更好对齐人类偏好。

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2606.02522 2026-06-02 cs.CV cs.AI

Moment-Video: Diagnosing Temporal Fidelity of Video MLLMs on Momentary Visual Events

Moment-Video: 诊断视频多模态大语言模型在瞬时视觉事件上的时间保真度

Xiaolin Liu, Yilun Zhu, Xiangyu Zhao, Xuehui Wang, Yan Li, Xin Li, Haoyu Cao, Xing Sun, Shaofeng Zhang, Xu Yang, Zhihang Zhong, Xue Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Shandong University(山东大学) Southeast University(东南大学) Tencent Youtu Lab(腾讯优图实验室)

AI总结 提出 Moment-Video 基准,通过瞬时视觉事件理解任务诊断视频 MLLMs 的时间保真度,发现最佳模型准确率仅 39.6%,多数开源模型低于 25%。

Comments 28 pages, 10 figures, 11 tables

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2606.02488 2026-06-02 cs.AI

RASER: Recoverability-Aware Selective Escalation Router for Multi-Hop Question Answering

RASER: 可恢复性感知的选择性升级路由器用于多跳问答

Yuyang Li, Zihe Yan, Tobias Käfer

机构 * Institute AIFB, Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany(卡尔斯鲁厄理工学院AIFB研究所) Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China(上海交通大学)

AI总结 提出RASER路由器,基于单次RAG的六个特征决定是否升级到更昂贵的检索策略,在不增加额外LLM调用的情况下,在F1分数与SOTA相当的同时节省大量token。

Comments Under Review

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2606.02449 2026-06-02 cs.AI cs.CL cs.CV cs.LG cs.MM

HLL: Can Agents Cross Humanity's Last Line of Verification?

HLL:智能体能否跨越人类最后一道验证防线?

Xinhao Song, Su Su, Sirui Song, Hongliang Wu, Wen Shen, Zhihua Wei, Gongshen Liu, Linfeng Zhang, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Shandong University(山东大学) Tongji University(同济大学)

AI总结 提出HLL基准,通过交互式CAPTCHA验证评估多模态智能体在受保护工作流中替代人类的能力,发现当前智能体在定位、动作校准、状态跟踪和过程一致性方面存在脆弱性。

Comments 27 pages, 14 figures

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2606.02441 2026-06-02 cs.CV

Spatial-Temporal Decoupled Reference Conditioning for Identity-Preserving Text-to-Video Generation

空间-时间解耦参考条件用于身份保持的文本到视频生成

Yuheng Chen, Teng Hu, Yuji Wang, Qingdong He, Lizhuang Ma, Jiangning Zhang

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)

AI总结 提出ST-DRC框架,通过空间-时间解耦参考条件、TASS-RoPE机制和身份目标,实现高保真身份保持视频生成。

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2606.01790 2026-06-02 cs.CV cs.AI

STaR-KV: Spatio-Temporal Adaptive Re-weighting for KV Cache Compression in GUI Vision-Language Models

STaR-KV: 面向GUI视觉语言模型的时空自适应KV缓存压缩重加权方法

Yuhang Han, Wenzheng Yang, Yujie Chen, Xiangqi Jin, Yaojie Zhang, Siteng Huang, Linfeng Zhang

机构 * EPIC Lab, SJTU(上海交通大学EPIC实验室) HKUST (GZ)(香港科技大学(广州)) The University of Sydney(悉尼大学) UESTC(电子科技大学) ZJU(浙江大学)

AI总结 提出STaR-KV,一种无需训练的KV缓存压缩框架,通过子空间感知评分、时间稳定性折扣和熵驱动温度三个维度自适应校准令牌重要性,在GUI任务中实现高精度和近40%的峰值GPU内存节省。

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2606.01665 2026-06-02 cs.LG

Quantifying the Energy Floor: Direct Measurement and Replay Buffer Bias in SAC-Based HVAC Control on sbsim

量化能量下限:基于sbsim的SAC HVAC控制中的直接测量与回放缓冲区偏差

Bo Li, Chen Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University College of Smart Energy(上海交通大学智能能源学院)

AI总结 通过最小动作实验直接测量SAC HVAC控制中的能量下限,发现回放缓冲区初始化是次优性的主要来源,消除后可将成本降至接近下限。

Comments 5 pages, 3 figures, 2 tables. Presented at AI-DEEDS 2026 Workshop, ACM Sustainability Week, Banff, Canada (non-archival)

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2606.01314 2026-06-02 cs.AI

SkillSmith: Co-Evolving Skills and Tools for Self-Improving Agent Systems

SkillSmith: 技能与工具的协同进化用于自我改进的智能体系统

Yangbo Wei, Zhen Huang, Shaoqiang Lu, Junhong Qian, Qifan Wang, Chen Wu, Lei He

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Eastern Institute of Technology(东部技术研究所) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Southeast University(东南大学) Ningbo Institute of Digital Twin(宁波数字孪生研究所)

AI总结 提出SkillSmith框架,通过统一提案空间和Lotka-Volterra生态效用模型实现技能与工具的协同进化,在多个基准测试中显著提升性能。

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2606.01285 2026-06-02 cs.CV cs.AI

Knowledge-Intensive Video Generation

知识密集型视频生成

Chenxu Wang, Mingda Chen

机构 * Fudan University(复旦大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

AI总结 针对文本到视频生成在事实性和实用性方面的不足,提出知识密集型视频生成(KIVI)任务,构建KIVI-Bench基准和自动评估指标,实验表明现有模型在视觉属性、操作过程和信息呈现上落后于人类。

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2606.01243 2026-06-02 cs.CL cs.LG

Unlocking the Black Box of Latent Reasoning: An Interpretability-Guided Approach to Intervention

解锁潜在推理的黑箱:一种可解释性引导的干预方法

Shuochen Chang, Tong Bai, Xiaofeng Zhang, Qianli Ma, Qingyang Liu, Zhaohe Liao, Yibo Miao, Li Niu

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Fudan University(复旦大学)

AI总结 本文通过结构、因果和几何探针分析潜在推理向量的可解释性,并基于此提出无需训练的解码时干预方法,提升大语言模型推理准确性。

Journal ref ACL2026 Main

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2606.01220 2026-06-02 cs.LG cs.AI

Fine-Tuning Diffusion Models for Molecular Generation via Reinforcement Learning and Fast Sampling

通过强化学习和快速采样微调扩散模型用于分子生成

Guang Lin, Shikui Tu, Lei Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学计算机科学与工程系) Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)(广东人工智能与数字经济实验室(深圳))

AI总结 提出FTDiff框架,结合组相对策略优化和快速采样机制,微调扩散模型以生成满足多目标药物设计约束的高质量分子。

Comments 13 pages, 7 figures

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2606.01098 2026-06-02 cs.RO cs.AI

Implicit Drifting Policy: One-Step Action Generation via Conditional Expert Geometry

隐式漂移策略:通过条件专家几何实现单步动作生成

Zemin Yang, Yaoyu He, Yiming Zhong, Yuhao Zhang, Xinge Zhu, Yao Mu, Qingqiu Huang, Yuexin Ma

机构 * ShanghaiTech University(上海科技大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Morphi Robot(Morphi机器人)

AI总结 提出隐式漂移策略(IDP),一种单步模仿学习框架,通过条件专家几何隐式引入训练时的漂移校正,无需显式向量场估计,在2D、3D及真实世界操作任务中有效保持有效动作流形,性能优于显式漂移方法并达到强单步基线水平。

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