Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

HyperDCM: Dynamic Cluster Memory Replay in Hyperbolic Space for Continual Robotic Navigation Across Scenes

HyperDCM：用于跨场景连续机器人导航的双曲空间动态集群记忆回放

Zhengfei Lu, Jian Yang, Muyu Wang, Shaowen Chen, Jinpeng Mi, Ke Li, Xiong You, Qi Wu, Xuan Tang, Xian Wei

机构 * Software Engineering Institute, East China Normal University（华东师范大学软件工程学院） ； School of Geospatial Information, Information Engineering University（信息工程大学地理空间信息学院） ； University of Shanghai for Science and Technology（上海理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对视觉导航持续学习难题，提出HyperDCM，通过场景图建模和记忆回放增强导航。利用视觉语言模型提取三元组，经R-GCN编码投影到双曲空间，采用动态聚类等策略。实验证明其在保留导航能力和泛化性上优于基线。

Self-Evolving Just-In-Time Memory for Proactive Embodied Safety

用于主动具身安全的自进化即时记忆

Bingrui Sima, Lizhong Wang, Xiaoya Lu, Kun He, Xiao Yang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 研究视觉语言模型在闭环交互中应对动态危险的问题，提出自进化即时记忆框架，含RSG、事实记忆和经验记忆，并通过自动测试-验证-写入循环完善元技能，实验证明该框架大幅提升安全成功率且不阻碍任务进展。

Semantic Anchoring for Robotic Action Representations

用于机器人动作表示的语义锚定

Yuan Xu, Youheng Shi, Chengyang Li, Wentao Zhu, Yizhou Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 研究VLA模型微调后动作表示结构受损问题，受镜像神经元理论启发，通过系统探测证实结构变化与任务表现相关。提出即插即用方法，将动作表示锚定到语义流形并分解通道，经多基准测试验证，有效提升了模型在真实世界任务中的表现。

Comments Project Page: https://xy02-05.github.io/SemanticMN

ResearchStudio-Reel: Automate the Last Mile of Research from Paper to Poster, Video, and Blog

ResearchStudio-Reel：实现从论文到海报、视频和博客的研究最后一公里自动化

Lingao Xiao, Yalun Dai, Yangyu Huang, Qihao Zhao, Wenshan Wu, Hugo He, Ruishuo Chen, Jin Jiang, Qianli Ma, Jiahuan Zhang, Xin Zhang, Ying Xin, Yang Ou, Yan Xia, Scarlett Li, Longbo Huang, Zhipeng Zhang, Yang He, Yap Kim Hui, Yan Lu

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Westlake University（西湖大学） ； CFAR, A*STAR（计算科学与工程研究所，新加坡科技研究局） 纠错

AI总结 研究传播自动化困难，以往方法有局限。该研究提出将最后一公里构建为技能组合，实例化ResearchStudio-Reel，包括共享提取器、可编辑生成器和交互式收敛层，能产出多种可编辑工件，效果优于现有系统。

Native Active Perception as Reasoning for Omni-Modal Understanding

原生主动感知作为全模态理解的推理

Zhenghao Xing, Ruiyang Xu, Yuxuan Wang, Jinzheng He, Ziyang Ma, Qize Yang, Yunfei Chu, Jin Xu, Junyang Lin, Chi-Wing Fu, Pheng-Ann Heng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团Qwen团队） 纠错

AI总结 提出OmniAgent，一种基于POMDP迭代观察-思考-行动循环的原生全模态智能体，通过主动感知将推理复杂度与视频时长解耦，在多个基准上达到开源模型最优性能。

Comments Accepted at ICML 2026. Code and models: https://github.com/harryhsing/omniagent

DECIS: Dual-Evidence Corrective Verification for Interpretable Strabismus Diagnostic Decision-Making

MAGIS：基于证据的多智能体推理用于可解释的斜视临床决策

Xikai Tang, Yifan Wang, Jiafan Zhuang, Li Luo, Jinming Guo, Xiaoling Xie, Jiacheng Liu, Peiwei Wei, Lihao Zhong, Xiaoli Kang, Jie Cen, Guangqiang Yin, Kunliang Qiu, Ce Zheng, Zhun Fan

机构 * School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学深圳高等研究院） ； Joint Shantou International Eye Center of Shantou University and The Chinese University of Hong Kong（汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心） ； School of Artificial Intelligence, Guangzhou City Polytechnic（广州城市职业学院人工智能学院） ； Medical College, Shantou University（汕头大学医学院） ； College of Engineering, Shantou University（汕头大学工学院） ； Department of Ophthalmology, Xinhua Hospital Affiliated to Shanghai Jiaotong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属新华医院眼科） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 提出MAGIS框架，通过多智能体协作、双重证据约束上下文和基于证据的纠正验证机制，将斜视诊断从黑箱生成转变为结构化推理，在细粒度斜视基准上将加权F1分数从72.0%提升至91.3%，并显著提高诊断报告的临床可靠性。

Q-VGM: Q-Value-Gradient Matching for Off-Policy Reinforcement Learning of Flow-Matching VLA

Q-VGM: 基于Q引导的值梯度匹配的流匹配VLA策略

Ziqian Wang, Yitian Liu, Xingjian Mao, Minqian Wang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

AI总结 提出Q-VGM离线强化学习方法，通过将值梯度转化为去噪时间上的值梯度场，避免反向传播去噪链，高效微调流匹配VLA策略，在LIBERO等任务上显著提升成功率。

Comments 13 pages, 3 figures, 4 tables

Autoregressive Diffusion World Models for Off-Policy Evaluation of LLM Agents

自回归扩散世界模型用于LLM智能体的离线评估

Kaixuan Liu, Guojun Xiong, Weinan Zhang, Shengpu Tang

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 提出ADWM框架，通过自回归扩散世界模型从预收集轨迹中模拟环境响应，实现无需在线交互的LLM智能体策略离线评估。

CaloTrilogy: Toward a Breakthrough in One-Step, End-to-End, Physics-Guided Shower Generation for Modern Calorimeters

CaloTrilogy：迈向现代量热器一步式端到端物理引导簇射生成的突破

Cheng Jiang, Sitian Qian, Kevin Pedro, Oz Amram, Huilin Qu, Maggie Voetberg

机构 * School of Physics and Astronomy, University of Edinburgh（爱丁堡大学物理与天文学学院） ； Department of Physics, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校物理系） ； Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室） ； State Key Laboratory of Dark Matter Physics, Tsung-Dao Lee Institute & School of Physics and Astronomy, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学暗物质物理国家重点实验室、李政道研究所及物理与天文学学院） ； Key Laboratory for Particle Astrophysics and Cosmology (MOE) & Shanghai Key Laboratory for Particle Physics and Cosmology, Shanghai Jiao Tong University（教育部粒子天体物理与宇宙学重点实验室及上海粒子物理与宇宙学重点实验室，上海交通大学） 纠错

AI总结 提出一种结合平均速度场积分器、学习生成先验和物理引导损失项的框架，实现一步或少量评估步骤的高质量簇射生成，性能与最先进的流和扩散模型相当。

OmniAID: Decoupling Semantics and Artifacts for Universal AI-Generated Image Detection in the Wild

OmniAID: 解耦语义与伪影以实现通用AI生成图像野外检测

Yuncheng Guo, Junyan Ye, Chenjue Zhang, Hengrui Kang, Haohuan Fu, Conghui He, Weijia Li

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出OmniAID框架，通过解耦混合专家架构分离语义缺陷和通用伪影，结合两阶段训练策略和Mirage数据集，实现跨生成模型和语义内容的鲁棒AI生成图像检测。

Comments Accepted by ICML 2026

ClawBench: Can AI Agents Complete Everyday Online Tasks?

ClawBench：AI代理能否完成日常在线任务？

Yuxuan Zhang, Yubo Wang, Yipeng Zhu, Penghui Du, Junwen Miao, Xuan Lu, Zhuofeng Li, Xingwei Qu, Zhengkang Guo, Yuanzhe Shen, Dingjie Song, Han Zhou, Tuney Zheng, Xian Wu, Hao Yu, Songcheng Cai, Yi Lu, Yunzhuo Hao, Minyi Lei, Liang Chen, Kai Zou, Huifeng Yin, Wendong Xu, Dongfu Jiang, Ping Nie, Jiaheng Liu, Wenhu Chen, Kelsey R. Allen

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Etude AI ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； UniPat AI ； Zhejiang University（浙江大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 ClawBench通过153个日常任务测试AI代理能力，涵盖15类144个平台，挑战多步骤流程和复杂操作，揭示现有模型在真实环境中的局限性。

Comments Project page: https://claw-bench.com

Thermal Topology Collapse: Universal Physical Patch Attacks on Infrared Vision Systems

热拓扑坍缩：针对红外视觉系统的通用物理贴片攻击

Chengyin Hu, Yikun Guo, Yuxian Dong, Qike Zhang, Kalibinuer Tiliwalidi, Yiwei Wei, Haitao Shi, Jiujiang Guo, Jiahuan Long, Xiang Chen

机构 * China University of Petroleum-Beijing at Karamay（中国石油大学（北京）克拉玛依校区） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部） ； School of Software, Shandong University（山东大学软件学院） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出通用物理贴片攻击方法UPPA，通过几何约束参数化贝塞尔块建模扰动，利用粒子群优化算法实现全局数据分布统一优化，实现动态变形下的拓扑稳定性，实验表明其在无在线计算开销下具有高攻击成功率和强跨域泛化能力。

Evaluating LLMs When They Do Not Know the Answer: Statistical Evaluation of Mathematical Reasoning via Comparative Signals

评估LLMs在不知道答案时的性能：通过比较信号进行数学推理的统计评估

Zihan Dong, Zhixian Zhang, Yang Zhou, Can Jin, Ruijia Wu, Linjun Zhang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出一种统计高效的方法，通过结合标准结果与成对比较信号，提升LLM数学推理能力评估的准确性和稳定性。

SoMA: A Real-to-Sim Neural Simulator for Robotic Soft-body Manipulation

SoMA：一种用于机器人软体操作的实-仿真神经模拟器

Mu Huang, Hui Wang, Kerui Ren, Linning Xu, Yunsong Zhou, Mulin Yu, Bo Dai, Jiangmiao Pang

机构 * Fudan University, China（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, China（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学） ； The University of Hong Kong, China（香港大学） 纠错

AI总结 SoMA是一种用于机器人软体操作的实-仿真神经模拟器，通过统一的潜在神经空间实现可控、稳定的长周期操作和泛化能力。

Comments Project page: https://city-super.github.io/SoMA/

Multi-modal cross-domain mixed fusion model with dual disentanglement for fault diagnosis under unseen working conditions

用于未知工况下故障诊断的具有双重解缠的多模态跨域混合融合模型

Pengcheng Xia, Yixiang Huang, Chengjin Qin, Chengliang Liu

机构 * State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration（机械系统与振动国家重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对未知工况下故障诊断问题，提出具有双重解缠的多模态跨域混合融合模型，通过双重解缠框架、跨域混合融合策略和三模态融合机制，实现多模态表示学习与域泛化，实验验证该方法优于先进方法及各组件有效性。

Comments Accepted for publication in Mechanical Systems and Signal Processing

Journal ref Mechanical Systems and Signal Processing, Volume 258, 2026, 114693

Presentation, Not Mechanism: A Render Confound in Deprecation-Aware Memory Evaluation

呈现，而非机制：可感知弃用的内存评估中的渲染混淆

Zhaoyang Jiang, Zhizhong Fu, Zicheng Li, Yunsoo Kim, Jiacong Mi, Xuanqi Peng, Fei Teng, Honghan Wu

机构 * School of Health & Wellbeing, University of Glasgow（格拉斯哥大学健康与福祉学院） ； Department of Respiratory and Critical Care Medicine, Shanghai Sixth People’s Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属第六人民医院呼吸与危重症医学科） ； School of Life Science and Technology, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学生命科学与技术学院） ； Institute of Health Informatics, University College London（伦敦大学学院健康信息学研究所） 纠错

AI总结 研究人工智能系统从自我修订记录检索信息时面临的证据状态修订问题，通过比较多种方法，发现渲染对评估有混淆影响，提出内存评估应固定渲染，弃用感知系统应采用覆盖查询的最粗保留状态。

DiTango: Cost-Effective Parallel Diffusion Generation with Selective Attention State Reuse

DiTango：基于选择性注意力状态重用的经济高效并行扩散生成

Yuyang Chen, Runxin Zhong, Zan Zong, Hengjie Li, Yuyang Jin, Jidong Zhai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； PJlab（PJ实验室） 纠错

AI总结 研究针对扩散变换器并行化技术在多节点环境下通信开销大的问题，提出DiTango框架，通过选择性注意力状态机制及锚点引导的状态选择规划器等，在多节点设置中实现加速并保持生成质量。

Journal ref The 35th International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing (HPDC'26), July 13--16, 2026, Cleveland, OH, USA

The Ebb and Flow of Multimodal Focus: Scheduling Visual Relay Windows for Grounded VLM Reasoning

多模态焦点的潮起潮落：为基于视觉的语言模型推理调度视觉中继窗口

Wencheng Ye, Yi Bin, Yujuan Ding, Hongye Fang, Zheng Wang, Xing Xu, Jingkuan Song, Yun Zhang, Sirui Da, Heng Tao Shen

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； School of Fashion and Textiles, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学纺织及制衣学院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

AI总结 研究视觉语言模型视觉证据不稳定问题，通过剖析其内部多模态注意力焦点的三阶段分布，提出TRACE框架，该框架能自适应控制推理，在多模型和多基准测试中显著提升基于证据的多模态推理能力。

RESOURCE2SKILL: Distilling Executable Agent Skills from Human-Created Multimodal Resources

RESOURCE2SKILL: 从人类创建的多模态资源中提取可执行智能体技能

Yijia Fan, Zonglin Di, Zimo Wen, Yifan Yang, Mingxi Cheng, Qi Dai, Bei Liu, Kai Qiu, Yue Dong, Ji Li, Chong Luo

机构 * 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） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 提出RESOURCE2SKILL框架，从教程视频、代码库、文章等人类多模态资源中提取可执行技能，构建分层多模态技能维基，提升智能体在七个领域的任务表现。

Dichotomous Diffusion Policy Optimization

二元扩散策略优化

Ruiming Liang, Yinan Zheng, Kexin Zheng, Tianyi Tan, Jianxiong Li, Liyuan Mao, Zhihao Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Jingjing Liu, Jinqiao Wang, Xianyuan Zhan

机构 * Fundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（基础模型研究中心，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

AI总结 DIPOLE是一种新的RL算法，通过二元策略分解实现稳定可控的扩散策略优化，适用于复杂现实应用。

RAD: Retrieval High-quality Demonstrations to Enhance Decision-making

RAD：检索高质量示范以增强决策

Lu Guo, Yixiang Shan, Zhengbang Zhu, Qifan Liang, Lichang Song, Ting Long, Weinan Zhang, Yi Chang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University, Changchun, China（吉林大学人工智能学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机学院） 纠错

AI总结 研究针对离线强化学习泛化能力受限问题，提出RAD方法，通过引入检索机制，从离线数据集检索高回报可达状态作目标，利用生成模型生成子轨迹规划，经实验验证该方法在多基准测试中性能优越。

SLT 2026 REAL-TSE Challenge: Real-world Target Speaker Extraction from Conversational Recordings

SLT 2026真实TSE挑战：从对话录音中提取真实世界目标说话人

Shuai Wang, Zihan Qian, Ke Zhang, Jiangyu Han, Zikai Liu, Xiaoyang Yu, Haoyu Li, Marc Delcroix, Kai Yu, Lei Xie, Ming Li, Haizhou Li

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Brno University of Technology（布拉格技术大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； NTT, Inc.（NTT公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 介绍SLT 2026的REAL-TSE挑战，从真实对话录音提取目标说话人，有在线和离线赛道，评估指标多样，描述了任务定义等多方面内容及经验教训。

Comments Overview paper of Real-TSE Challenge

RoGS: Adaptive Meshgrid Gaussian for Large-Scale Road Surface Mapping

RoGS：用于大规模路面映射的自适应网格高斯方法

Tianchen Deng, Zhiheng Feng, Wenhua Wu, Ziming Li, Siting Zhu, Hesheng Wang

机构 * 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） ； State Key Laboratory of Avionics Integration and Aviation System-of-Systems Synthesis（航空电子集成与航空系统-of-系统综合国家重点实验室） ； Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services（上海基于位置服务重点实验室） 纠错

AI总结 针对大规模路面映射中传统方法的局限，提出ROADGS-T框架，基于自适应网格高斯表示，通过放置二维高斯面片建模路面，减少冗余，并引入自适应网格和姿态稳健细化策略，提升表示效率和结构保真度。

Learning Agile Navigation in Crowded Environments for Quadruped Robots

学习四足机器人在拥挤环境中的敏捷导航

Shuyu Wu, Zeyu Liu, Tianbao Zhang, Fanxing Li, Fangyu Sun, Mingkang Xiong, Wei Xi, Wenxian Yu, Danping Zou

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Midea Group（美的集团） 纠错

AI总结 针对四足机器人在拥挤环境中导航难题，提出结合VO几何安全与端到端学习敏捷性的VOP-Nav系统，利用LiDAR数据隐式编码约束并预测安全速度区，VO预测兼具推理输入与训练奖励双重作用，实验验证其高效性与稳健性。

AE-UAV: An Air-to-Air Event-Based UAV Tracking Benchmark and a Real-Time Frequency-Domain Tracker

AE-UAV：基于空对空事件的无人机跟踪基准和实时频域跟踪器

Zixin Jiang, Bing He, Chaoran Xiong, Zhenzhen Wang, Xin Zhao, Ling Pei

机构 * Rocket Force University of Engineering（火箭军工程大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； State Key Laboratory of Submarine Geoscience（海底地球科学国家重点实验室） 纠错

AI总结 研究针对空对空无人机跟踪面临的挑战，引入AE-UAV数据集，提出FSFT方法，该方法轻量级且无需训练，能在仅CPU硬件上高速运行，保持高精度，为机载遥感空中目标提供高效强大的解决方案。

Comments 12 pages, 7 figures. Submitted to IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

BridgeFlow: Fast and Robust SE(2)-Equivariant Motion Planning with Flow Matching

BridgeFlow：基于流匹配的快速且鲁棒的 SE(2) 等变运动规划

Xinzhe Zhou, Xuyang Wang, Xiaoming Duan, Jianping He

机构 * 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） 纠错

AI总结 研究针对机器人运动规划中刚体变换等变性难题，提出BridgeFlow框架，通过轻量级模块实现等变性，结合布朗桥信息先验与最优传输加速推理，并嵌入环境感知，相比基线有速度和轨迹率优势，可稳健泛化。

Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 8 pages, 7 figures

Angular Gaussian Supervised Contrastive Learning for Long-Tailed Electrocardiogram Arrhythmia Diagnosis

用于长尾心电图心律失常诊断的角高斯监督对比学习

Jin Dai, Qiuzhen Zhang, Chenyun Dai, Danmei Lan, Can Han

机构 * School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） ； Department of Neurology and Neurological Rehabilitation, Shanghai Yangzhi Rehabilitation Hospital, School of Medicine, Tongji University（同济大学医学院附属上海养志康复医院神经科与神经康复科） 纠错

AI总结 研究针对长尾心电图心律失常诊断问题，提出角高斯监督对比学习（AG-SCL），集成角高斯对比分支、自适应对数调整和尾部感知增强三个组件，在两个数据集上取得最佳宏观性能，增强对罕见心律失常敏感性并保持特异性。

xHC: Expanded Hyper-Connections

xHC：扩展超连接

Xiangdong Zhang, Xiaohan Qin, Sunan Zou, Tuo Dai, Xiaoming Shi, Huaijin Wu, Yebin Yang, Zhuo Xia, Shaofeng Zhang, Lin Yao, Yuliang Liu, Yu Cheng, Junchi Yan

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Dots Studio, Xiaohongshu Inc.（小红书公司点点工作室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of CS, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 研究针对超连接（HC）扩展残差流时的性能瓶颈，提出xHC方法，结合时间特征增强与稀疏残差流架构，实现超越N = 4的有效扩展，在MoE模型上有下游改进，还介绍xHC - Flash减少内存流量，让大N残差流扩展用于语言模型预训练更有效实用。

Comments Technical report. Project page: https://github.com/aHapBean/xHC

Tactile: Giving Computer-Using Agents Hands and Feet

触觉：赋予使用计算机的智能体双手和双脚

Yong Liu, Zhenyi Zhong, Zhanpeng Shi

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

AI总结 研究针对计算机使用智能体操作层脆弱的问题，提出开源工具Tactile，将异构UI证据转换为基于动作的接口状态，通过特定循环操作。在相关任务中能提升Codex Success@100，证明可靠计算机使用需更强模型及可重用执行基础。

Information-Theoretic Adaptive Cooling for Deterministic MPPI via Entropy Feedback

通过熵反馈实现确定性MPPI的信息论自适应冷却

Shuqi Wang, Wenrong Sun, Tao Han, Yue Gao, Xiang Yin

机构 * School of Automation & Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学） ； Department of Physics, The Hong Kong University of Science and Technology（物理系，香港科技大学） 纠错

AI总结 研究基于MPPI的确定性最优控制中冷却策略难题，提出ITAC框架，利用重要性权重香农熵作反馈信号调节温度，证明其渐近收敛，实验显示该框架提升采样效率且收敛更快，不影响MPPI无导数特性。