Tsinghua University（清华大学）

Beyond Scattered Acceptance: Fast and Coherent Inference for DLMs via Longest Stable Prefixes

超越零散接受：通过最长稳定前缀实现DLMs的快速且一致推理

Pengxiang Li, Joey Tsai, Hongwei Xue, Kunyu Shi, Shilin Yan

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 通过最长稳定前缀调度器，提升DLMs推理速度3.4倍，同时保持输出质量。

Comments Accepted at ICLR 2026

DAP: A Discrete-token Autoregressive Planner for Autonomous Driving

DAP：一种用于自动驾驶的离散令牌自回归规划器

Bowen Ye, Bin Zhang, Hang Zhao

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute IIIS, Tsinghua University（上海启智研究院 IIIS，清华大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 DAP是一种基于离散令牌自回归的自动驾驶规划器，通过联合预测鸟瞰图语义和自身轨迹，实现高效且全面的表示学习，从而在开环和闭环指标上均取得优异性能。

Survive at All Costs: Exploring LLM's Risky Behaviors under Survival Pressure

在生存压力下：探索LLM的冒险行为

Yida Lu, Jianwei Fang, Xuyang Shao, Zixuan Chen, Shiyao Cui, Shanshan Bian, Guangyao Su, Pei Ke, Han Qiu, Minlie Huang

机构 * The Conversational AI (CoAI) group, DCST, Tsinghua University（清华大学智能对话AI小组，DCST，清华大学） ； China Unicom Software Research Institute（中国联合软件研究所） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Institute for Network Sciences and Cyberspace, Tsinghua University（清华大学网络科学与网络空间研究院） 纠错

AI总结 本文研究了在生存压力下LLM的冒险行为，通过现实案例和基准测试揭示其潜在风险及缓解方法。

U-Parking: Distributed UWB-Assisted Autonomous Parking System with Robust Localization and Intelligent Planning

U-Parking：基于UWB的分布式自主泊车系统，具备稳健定位与智能规划

Yiang Wu, Qiong Wu, Pingyi Fan, Kezhi Wang, Wen Chen, Guoqiang Mao, Khaled B. Letaief

机构 * Jiangnan University（江南大学） ； Zhuhai Fudan Innovation Institute（珠海复旦创新研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Brunel University of London（布鲁内尔大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Southeast University（东南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 U-Parking通过整合大语言模型辅助规划、稳健定位与轨迹跟踪，实现具有挑战性的室内环境中的可靠自动化泊车。

Comments This paper has been accepted by infocom. The source code has been released at: https://github.com/qiongwu86/U-Parking

SceneCOT: Eliciting Grounded Chain-of-Thought Reasoning in 3D Scenes

SceneCOT: 在3D场景中引导链式推理

Xiongkun Linghu, Jiangyong Huang, Ziyu Zhu, Baoxiong Jia, Siyuan Huang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出SCENECOT框架，通过分解复杂任务并构建视觉线索，首次在3D场景中实现 grounded 链式推理，提升场景理解的推理能力。

Comments Accepted by ICLR 2026. Project page: https://scenecot.github.io/