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Tsinghua University(清华大学)

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2608.13560 2026-08-14 cs.CV cs.AI cs.CL 新提交

AutoDesign: Meta-Harness Optimization for Long-Horizon Agentic Design

AutoDesign:面向长视距智能体设计的元工具优化

Yaxin Luo, Haobin Jiang, Jialv Zou, Xu Huang, Wenhao Yan, Haodong Li, Zhengrong Yue, Jing Li, Xiaofu Chen, Xiaohan Zhao, Jiacheng Liu, Jiacheng Cui, Zhiqiang Shen, Xiaotong Li

机构 * Meituan(美团) MBZUAI(Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) Peking University(北京大学) Tsinghua University(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)

AI总结 AutoDesign是符合人类设计先验的元工具优化框架,以论文转海报生成任务为实例,在PosterBench上性能优于Claude Design,集成其学习的DesignHarness可提升代码智能体性能,且获人类最高偏好。

Comments Tech Report. Code at: https://github.com/Yaxin9Luo/AutoDesign

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2608.13555 2026-08-14 cs.RO cs.AI cs.CV 新提交

HumanTracker: Towards Comprehensive and Human-Aligned Motion Tracking Benchmark

HumanTracker:面向全面且与人类对齐的运动跟踪基准

Dairu Liu, Zekun Qi, Jiayu Zeng, Ruixi Yu, Yu Guan, Yintianrun Zhang, Xuchuan Chen, Sikai Liang, Zekai Li, Chenghuai Lin, Xinqiang Yu, Wenyao Zhang, He Wang, Li Yi

机构 * Nankai University(南开大学) 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 针对人形运动跟踪评估与人类感知不符、基准多样性不足的问题,提出HumanTracker基准及偏好对齐指标HumanScore,该指标可更好预测人类偏好并揭示运动学指标遗漏的接触与稳定性故障。

Comments Accepted to ECCV 2026

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2608.13538 2026-08-14 cs.CL 新提交

SAEVerbalizer: Generating Explanations for Sparse Autoencoder Features via Representation Verbalization

SAEVerbalizer:通过表示 verbalization 为稀疏自编码器特征生成解释

Weihan Meng, Hongzhu Guo, Yi Jing, Dewen Liu, Zijun Yao, Xiaozhi Wang, Lei Hou, Juanzi Li

机构 * Tsinghua University(清华大学) Peking University(北京大学) Fudan University(复旦大学)

AI总结 该研究提出 SAEVerbalizer 框架,通过微调 LLM 下游层生成 SAE 特征的自然语言解释,解决了传统解释方法的表面性与低效率问题,其 verbalization 能力可泛化、迁移并扩展到不同 LLM 的 SAE 特征。

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2608.13461 2026-08-14 cs.LG 新提交

Doubly Robust Estimation of Causal Effect on CVR with Targeted Regularization

基于目标正则化的CVR因果效应双重鲁棒估计

Jiayi Dan, Bo Li, Lu Deng, Yong Wang

机构 * Tsinghua University(清华大学) Tencent Inc.(腾讯公司)

AI总结 本文针对CVR因果估计的样本选择偏差问题,提出带理论保障的双重鲁棒估计量,结合目标正则化提升稳定性,实验验证其优于简单去偏结合的方法。

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2608.13284 2026-08-14 cs.RO 新提交

Predictive Relative-Velocity Steering for Safe Robotic Manipulator Teleoperation in Dynamic Environments

动态环境下安全机器人操纵器遥操作的预测相对速度转向方法

Changhao Hu, Zeyi Liu, Songqiao Hu, Shuang Liu, Zihan Meng, Xiao He

机构 * Zhejiang University(浙江大学) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Tsinghua University(清华大学) Institute for Embodied Intelligence and Robotics, Tsinghua University(清华大学具身智能与机器人研究所) TetraBOT

AI总结 针对动态环境下机器人遥操作的安全问题,提出轻量级模块化预测相对速度转向框架,可提升末端执行器避障率并缓解死锁,仿真与物理实验验证了其有效性。

Comments 8 pages, 8 figures

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2608.13226 2026-08-14 cs.CV cs.AI 新提交

CoverPrune: Coverage-Driven Token Pruning for 3D VLMs via Optimal Transport

CoverPrune:基于最优传输的3D视觉语言模型的覆盖驱动型令牌剪枝

Peng Ling, Yingda Yin, Lingting Zhu, Weikai Chen, Shengju Qian, Zeyu Hu, Xin Wang, Wenming Yang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(清华大学深圳国际研究生院) LIGHTSPEED

AI总结 针对3D VLMs因大量视觉令牌导致的计算瓶颈,提出CoverPrune框架,将剪枝转化为最优传输问题,结合FST成本与SGS算法,实现高效剪枝且性能优异。

Comments Accepted to ECCV 2026 as an Oral Presentation

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2608.12980 2026-08-14 cs.CV 新提交

DiCoR: Decoupled Referent Disambiguation and Contour Recalibration for Efficient Referring Remote Sensing Image Segmentation

DiCoR:用于高效遥感图像指称分割的解耦指称消歧与轮廓重校准方法

Ziyang Gao, Zhizhuo Jiang, Jingjing Chang, Yixin Yang, Yuwen Pan, Yong-Qiang Mao, Yu Liu, Hai-Bao Chen

机构 * School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学信息科学与工程学院) College of Computer Science, Nankai University(南开大学计算机学院) Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(清华大学深圳国际研究生院) Department of Electronic Engineering, Tsinghua University(清华大学电子工程系)

AI总结 本文针对遥感图像指称分割的精度与效率平衡问题,提出DiCoR框架,通过解耦指称消歧与轮廓重校准,在三个基准上实现最优精度且效率优于代表性方法。

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2608.12939 2026-08-14 cs.LG 新提交

Diagnosing JEPA World Models with Action-Conditioned Predictive Consistency

用动作条件预测一致性诊断JEPA世界模型

Guo An, Zijing Wu, Honghua Dong, Yuhao Yan, Zixuan Gui, Haochong Chen, Shanzhao Ruan, Xiang Wang, Yurong Ling, Qi Tian

机构 * Huawei(华为) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Zhejiang University(浙江大学) Tsinghua University(清华大学) Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)(广东省人工智能与数字经济实验室(深圳))

AI总结 本研究针对JEPAs世界模型易受视觉扰动影响的问题,提出动作条件预测一致性(ACPC)诊断方法,定义IR与SR指标,经四视觉控制任务实验验证其可预测扰动带来的预测及代价变化。

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2608.12750 2026-08-14 cs.CL cs.AI cs.HC 新提交

PatientAct: Theory-Grounded Mental Health Client Simulation

PatientAct:基于理论的心理健康来访者模拟

Sahand Sabour, TszYam NG, Yaqian Chen, Guanqun Bi, Jialu Zhao, Minlie Huang

机构 * Tsinghua University(清华大学) Beijing Normal University(北京师范大学)

AI总结 PatientAct是基于临床理论的来访者模拟框架,通过整合5Ps临床案例 formulation与带信任阈值的动态记忆层,生成高临床合理性的多样化来访者,在40种临床情境中较基线方法显著提升了抗拒质量与行为真实性。

Comments Under Review

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2608.12597 2026-08-14 cs.LG cs.AI 新提交

Predicting When Random Low-Dimensional Reparameterizations Train Neural Networks

预测随机低维重参数化何时能训练神经网络

Andrew Cheng, Ali Eslamian, Jie Cheng, Mehdi Zargham, Qiang Cheng

机构 * Tsinghua University(清华大学) The University of Manchester(曼彻斯特大学) University of Kentucky(肯塔基大学) Miami University(迈阿密大学) University of Dayton(代顿大学) Institute for Biomedical Informatics, University of Kentucky(肯塔基大学生物医学信息学研究所)

AI总结 该研究针对随机低维重参数化训练神经网络的潜在空间规模问题,提出取向分辨二次主公式,引入RaMaN模型,实现内存优化,实验验证其预测与转换跟踪性能优于取向无关近似。

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2608.12435 2026-08-14 cs.LG 新提交

MARCH: Scaling Recurrent Memory with Content-Routed State Anchors

MARCH:通过内容路由状态锚点扩展循环记忆

Ming Zhang, Kaisen Yang, Shu Yu, Ermo Hua, Ning Ding, Xia Hu, Bowen Zhou, Chaochao Lu, Youbang Sun

机构 * Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Tsinghua University(清华大学) Fudan University(复旦大学)

AI总结 本文提出MARCH架构,通过内容路由状态锚点扩展循环记忆,在长序列上保持计算效率,经预训练后在多个长程任务中优于线性注意力变体,增强了循环长程记忆能力。

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2608.12361 2026-08-14 cs.CL cs.CY 新提交

New Terms, New Toxicity: Consensus-based Chinese Neologism Toxicity Detection via Search-Augmented LLMs

新术语,新毒性:基于共识的新词毒性检测——通过搜索增强型大语言模型(LLMs)

Shiyao Cui, QingLin Zhang, Di Wang, Yida Lu, Zhexin Zhang, Jinhua Gao, Jinglin Yang, Min He, Han Qiu, Minlie Huang

机构 * Tsinghua University(清华大学) ICT, CAS(中国科学院计算技术研究所) National Computer Network Emergency Response Technical Team Coordination Center of China(国家计算机网络应急技术处理协调中心) IIE, CAS(中国科学院工程热物理研究所) School of Cyber Security, UCAS(中国科学院大学网络空间安全学院) JCSS, Tsinghua University(清华大学软件学院) Science City (Guangzhou) Digital Technology Group Co., Ltd.(广州科学城数字科技集团有限公司)

AI总结 本文针对毒性新词的检测问题,提出捕捉毒性新词起源与共识标准的分类法,构建风险词表,引入搜索增强型框架SeTox,实验显示3B规模的SeTox性能优于近期大规模模型。

Comments ACL 2026

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2608.12331 2026-08-14 cs.CL cs.AI 新提交

Thought-Aware KV Cache Compaction for Reasoning via Adaptive Attention Matching

基于自适应注意力匹配的思维感知KV缓存压缩方法用于推理

Yang Liu, Bin Chong, Chongyang Zhang, Hao Zheng, Jiayu Liang, Xu Kefu

机构 * Tsinghua University(清华大学) Peking University(北京大学) Soochow University(苏州大学)

AI总结 该研究针对推理语言模型 KV 缓存的内存瓶颈问题,提出思维感知注意力匹配(TAM)方法,通过三种机制实现高效压缩,在降低内存占用的同时保持了推理准确率。

Comments 16 pages, 5 figures

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2608.10473 2026-08-14 cs.LG cs.AI 版本更新

Critic-Free Pretraining for Efficient Online Reinforcement Learning Fine-Tuning

用于高效在线强化学习微调的无评判者预训练

Daoyi Li, Yixian Zhang, Wenbo Ding, Yu Wang, Chao Yu

机构 * Tsinghua University(清华大学)

AI总结 该研究针对离线转在线强化学习中复用离线评判者导致的适配问题,提出无评判者预训练范式,兼容主流算法且在多任务上表现更优。

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2607.02075 2026-08-14 cs.CV 版本更新

HandsOnWorld: Unconstrained Egocentric Video Generation with Camera-Disentangled Hand Control

HandsOnWorld: 无约束的自我中心视频生成,具有相机解耦的手部控制

Yushuo Chen, Xiaoyu Shi, Xiaoshi Wu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Yebin Liu

机构 * Tsinghua University(清华大学) Kling Team, Kuaishou Technology(快手科技 Kling 团队) Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

AI总结 提出HandsOnWorld框架,通过单目重建从无约束视频中学习手部控制,利用Plücker手部映射解耦相机与手部运动,生成高保真自我中心视频。

Comments Project Page: https://shad0wta9.github.io/handsonworld-page/

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2605.30045 2026-08-14 cs.CV 版本更新

DualEraser: Joint Video Object and Effect Removal via Balanced Text-Mask Guidance and Decoupled Locator-Preserver

GenEraser:通过平衡文本-掩码引导和解耦定位器-保持器实现可泛化的视频对象移除

Yuqing Chen, Lin Liu, Haisu Wu, Xiaopeng Zhang, Yaowei Wang, Yujiu Yang, Qi Tian

机构 * Tsinghua University(清华大学) Pengcheng National Laboratory(鹏城实验室) Huawei(华为) Southeast University(东南大学) Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学)

AI总结 提出GenEraser框架,通过多条件混合专家、可学习深度CFG融合机制和解耦专家架构,解决视频对象移除中目标与物理效应同时消除的泛化难题,在ROSE和VOR-Eval上分别提升2.16 dB和1.44 dB。

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2604.03181 2026-08-14 cs.RO cs.CV 版本更新

SpatialVAM:Spatial-Aware Multi-View Video Diffusion as a Data-Efficient Robot Policy

多视角视频扩散策略:一种3D空间-时间感知的视频动作模型

Peiyan Li, Yixiang Chen, Yuan Xu, Jiabing Yang, Xiangnan Wu, Jun Guo, Nan Sun, Long Qian, Xinghang Li, Xin Xiao, Jing Liu, Nianfeng Liu, Tao Kong, Yan Huang, Liang Wang, Tieniu Tan

机构 * 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国家重点实验室) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) FiveAges(五时代) Tsinghua University(清华大学) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学) Wuhan University(武汉大学) Nanjing University(南京大学)

AI总结 本文提出MV-VDP,通过联合建模环境的3D空间-时间状态,解决机器人操控中对3D空间结构和时间演变理解不足的问题,实现高效、鲁棒且可解释的动作执行。

Comments Updated Version; Project Website: https://spatialvam.github.io/

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2603.19703 2026-08-14 math.ST cs.LG stat.TH 版本更新

Minimax and Adaptive Covariance Matrix Estimation under Differential Privacy

最小最大与自适应协方差矩阵估计在差分隐私下的研究

T. Tony Cai, Yicheng Li

机构 * The Wharton School, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学沃顿商学院) Department of Statistics and Data Science(统计与数据科学系) Tsinghua University(清华大学)

AI总结 本文研究在差分隐私约束下高维带状协方差矩阵的最小最大与自适应估计,提出一种新的差分隐私分块三对角估计器,达到运算规范和弗罗贝尼乌斯范数下的最优收敛速率,并引入自适应估计器在不预知衰减参数的情况下达到最优速率。

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2510.24232 2026-08-14 cs.CV 版本更新

Delving into Cascaded Instability: A Lipschitz Continuity View on Image Restoration and Object Detection Synergy

深入探讨级联不稳定:从Lipschitz连续性视角看图像恢复与目标检测的协同

Qing Zhao, Weijian Deng, Pengxu Wei, ZiYi Dong, Hannan Lu, Xiangyang Ji, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) Australian National University(澳大利亚国立大学) Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Tsinghua University(清华大学) Peng Cheng Laboratory(鹏城实验室)

AI总结 通过Lipschitz连续性视角,提出LR-YOLO框架,将图像恢复与目标检测整合,提升检测稳定性与准确性。

Comments NeurIPS 2025

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2510.22282 2026-08-14 cs.CV cs.AI cs.CL 版本更新

CityRiSE: Reasoning Urban Socio-Economic Status in Large Vision-Language Models via Reinforcement Learning

CityRiSE:基于强化学习的大视觉语言模型城市社会经济地位推理框架

Tianhui Liu, Hetian Pang, Xin Zhang, Jie Feng, Pan Hui, Yong Li

机构 * Information Hub, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)信息中心) Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University(清华大学电子工程系)

AI总结 本研究提出CityRiSE框架,结合强化学习与大视觉语言模型,提升城市社会经济感知的预测准确性与泛化能力,尤其在未见城市和指标上表现优异。

Comments Accepted by ACM MM 2026, https://github.com/tsinghua-fib-lab/CityRiSE

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2608.12220 2026-08-13 cs.CV cs.AI 新提交

SCOUT: Unlocking Enhanced Spatial Reasoning via Structured Chain-of-Thought and Multi-Objective Process Reward

SCOUT:通过结构化思维链与多目标过程奖励解锁增强型空间推理能力

Zile Zhou, Huining Yuan, Weichen Zhang, Xinlei Chen, Xiao-ping Zhang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(清华大学深圳国际研究生院)

AI总结 SCOUT是结合结构化思维链与多目标过程奖励的视觉-语言模型,通过定制数据集训练,在空间推理任务上超越基线模型与GPT-4o,且具备跨图像、视频的泛化能力。

Comments 26 pages, 5 figures

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2608.12149 2026-08-13 cs.CL 新提交

Massive Activations in Hybrid Linear Attention Large Language Models: Pre-Attention Spikes and Inter-Spike Plateaus

混合线性注意力大语言模型中的大规模激活:注意力前峰值与峰间平台期

Zunhai Su, Bohan Sun, Xialie Zhuang, Shuibai Zhang, He Xiao, Jing Xiong, Hengyuan Zhang, Zhongzhu Zhou, Tiantian Zhang, Ngai Wong, Chuan-Wei Kuo

机构 * Startlux(星创公司) Tsinghua University(清华大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) The University of Hong Kong(香港大学) University of Sydney(悉尼大学) Columbia University(哥伦比亚大学)

AI总结 本研究系统揭示混合线性注意力大语言模型中大规模激活的两种形态,证实其在多架构、多配置等场景下的重复性,明确其对输出门控的响应规律及机制,为相关模型优化提供依据。

Comments Under review

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2608.11981 2026-08-13 cs.CL 新提交

Benchmarking Trustworthiness of SLMs: Pre-trained vs. Compressed

小型语言模型(SLM)的可信性基准测试:预训练模型与压缩模型的对比

Haokun Lin, Kaijie Zhu, Haobo Xu, Yichen Wu, Zhichao Lu, Qingfu Zhang, Zhenan Sun

机构 * Institute of Automation, CAS(中国科学院自动化研究所) Tsinghua University(清华大学) Harvard Medical School(哈佛医学院) City University of Hong Kong(香港城市大学)

AI总结 本研究评估SLM的可信性,发现量化压缩预训练模型比剪枝更能保留可信性,且量化压缩可靠大模型得到的SLM比从头训练的小型模型更优,知识蒸馏可进一步提升其可靠性。

Comments Published in IJCNN 2026

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2608.11938 2026-08-13 cs.CV 新提交

Surfsvr: 2D Surface Priors as 3D Geometric Regularizers for Sparse Voxel Reconstruction

Surfsvr:将2D表面先验作为稀疏体素重建的3D几何正则化项

Yan Di, Chengxi Li, Yaoxing Wang, Mengge Liu, Zhigang Li, Ruida Zhang, Mingyang Li, Pengyuan Wang, Shan Gao, Xiangyang Ji

机构 * HIT (Shenzhen)(哈尔滨工业大学(深圳)) Tsinghua University(清华大学) NWPU(西北工业大学) Beijing Institute of Control and Engineering(北京控制与工程研究所) Technical University of Munich(慕尼黑工业大学)

AI总结 SurfSVR将2D表面先验作为3D几何正则化项,通过结构化2D先验提升至3D约束重建,在3个公开基准上实现了稀疏体素重建的最优效果。

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2608.11913 2026-08-13 cs.CV 新提交

HarmoniDPO: Video-guided Audio Generation via Preference-Optimized Diffusion

HarmoniDPO:基于偏好优化扩散模型的视频引导音频生成

Wenshuo Peng, Kaipeng Zhang

机构 * Tsinghua University(清华大学)

AI总结 本文提出HarmoniDPO框架,采用双视频表示、online-DPO微调及DDS算法,实现更精准的视频到音频生成,在音视频同步性与主观质量上优于现有最优方法。

Comments 31 pages

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2608.11748 2026-08-13 cs.CV 新提交

Dual Modality Prompted Diffusion Priors for Zero Shot Hyperspectral Pansharpening

用于零样本高光谱 pansharpening 的双模态提示扩散先验

Pengwei Xie, Fei Zhu, Jiajun Li, Xiangyuan Liu, Xiangyuan Liu, Kangqing Shen, Gemine Vivone

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University(北京师范大学人工智能学院) Peking University(北京大学) National Center for Applied Mathematics Shenzhen (NCAMS), Southern University of Science and Technology(南方科技大学深圳应用数学国家中心) Department of Automation, Tsinghua University(清华大学自动化系) National Research Council of Italy, Institute of Integrated Methodologies for Earth Observation (CNR-IMIOT)(意大利国家研究委员会综合地球观测方法研究所)

AI总结 该研究针对零样本高光谱 pansharpening 问题,提出双模态提示扩散模型 DIDM,通过双模态提示注入与全色引导正则化实现空间细节与光谱保真的平衡,在多数据集实验中取得最优性能。

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2608.11690 2026-08-13 cs.LG stat.ML 新提交

Drift and Dependence: Layer-wise Information-Theoretic Bounds for Replay-Based Continual Learning

漂移与依赖:基于重放的持续学习的分层信息论边界

Tieliang Gong, Zhongbo Zhang, Wen Wen, Yong-Jin Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University(西安交通大学计算机科学与技术学院) Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University(清华大学计算机科学与技术系)

AI总结 该研究提出分层信息论框架,分解重放式持续学习的泛化差距,通过Wasserstein松弛和SGLD实例化实现可操作的边界,经实验验证了相关预测。

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2608.10915 2026-08-13 cs.AI 版本更新

ComBodied Agents: a New Paradigm of Human-Centric Agentic AI

具身融合智能体:以人为中心的智能体人工智能新范式

Qianggang Ding, Xingyao Wang, Rui Feng, Zhibin Wang, Feixiang Yao, Kelong Mao, Hao Sun, Zhiyao Luo, Jiankai Tang, Lei Li, Jiadong Guo, Minheng Ni, Weicong Lin, Chenxi Yang, Hongxiang Gao, Zhenghua Chen, Yang Bai, Min Wu, Jun Cheng, Huazhu Fu, Dacheng Tao, Bang Liu

机构 * Université de Montréal(蒙特利尔大学) Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute(米拉-魁北克人工智能研究所) Institute of Advanced Intelligence and Computing (IAIC), A*STAR(新加坡科技研究局高级智能与计算研究所) Nanjing Medical University(南京医科大学) Nanjing University(南京大学) Renmin University of China(中国人民大学) University of Cambridge(剑桥大学) University of Oxford(牛津大学) Tsinghua University(清华大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) Southern University of Science and Technology(南方科技大学) Southeast University(东南大学) University of Glasgow(格拉斯哥大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 该研究提出以人为中心的 Combodied Agents 新范式,整合多类智能体能力形成闭环,聚焦人类状态轨迹建模,推动智能体 AI 从任务完成转向人类持续福祉。

Comments 38 pages, 6 figures, 10 tables

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2606.17598 2026-08-13 cs.RO cs.CV 版本更新

MuseVLA: An Adaptive Multimodal Sensing Vision-Language-Action Model for Robotic Manipulation

MuseVLA: 一种用于机器人操作的自适应多模态感知视觉-语言-动作模型

Xingyuming Liu, Ruichun Ma, Heyu Guo, Qixiu Li, Qingwen Yang, Lin Luo, Shiqi Jiang, Chenren Xu, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学学院) Microsoft Research Asia(微软亚洲研究院) Princeton University(普林斯顿大学) Tsinghua University(清华大学)

AI总结 提出MuseVLA模型,通过将传感器作为按需工具集成,实现自适应多模态感知;设计传感器图像统一表示,并引入数据合成流水线,在灵巧手操作任务中平均成功率80.6%,显著优于RGB-only和多模态基线。

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2606.04923 2026-08-13 cs.LG cs.AI cs.CL 版本更新

Reproducing, Analyzing, and Detecting Reward Hacking in Rubric-Based Reinforcement Learning

基于评分标准的强化学习中的奖励黑客行为的复现、分析与检测

Xuekang Wang, Zhuoyuan Hao, Shuo Hou, Hao Peng, Juanzi Li, Xiaozhi Wang

机构 * Tsinghua University(清华大学) Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学(深圳)) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学)

AI总结 本文提出可控黑客环境CHERRL,通过注入已知偏见复现奖励黑客行为,分析其可发现性与可利用性,并探索基于智能体的自动检测方法。

Comments 23 pages, 7 figures

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