Tsinghua University（清华大学）

Auditing demographic bias in AI-based emergency police dispatch: a cross-lingual evaluation of eleven large language models

对基于AI的紧急警务调度中的种族偏见进行审计：对十一种大型语言模型的跨语言评估

William Guey, Wei Zhang, Pierrick Bougault, Yi Wang, Bertan Ucar, Vitor D. de Moura, José O. Gomes

机构 * Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） ； School of Social Sciences, Tsinghua University（清华大学社会科学部） ； Department of Industrial Engineering, Federal University of Rio de Janeiro（里约热内卢联邦大学工业工程系） 纠错

AI总结 本文通过跨语言框架评估11种模型，在19800个输出中发现当事件严重性模糊时种族偏见系统性出现，但当操作优先级由通话内容确定时偏见消失。偏见程度因种族轴而异，宗教外观影响最大，性别次之，种族最小。语言间偏见转移不一致，性别偏见在中文中放大，种族偏见在英文中更明显。

Comments 26 pages, 7 figures. Submitted to Humanities and Social Sciences Communications (Nature) collection on Artificial Intelligence and Emerging Technologies in Public Safety. Code and data: https://github.com/williamguey/llmdispatchbias

AMSnet-q: Unsupervised Circuit Identification and Performance Labeling for AMS Circuits

AMSnet-q：无监督的电路识别与性能标注用于AMS电路

Ze Zhang, Junzhuo Zhou, Yichen Shi, Zhuofu Tao, Rui Ji, Zhiping Yu, Quan Chen, Ting-Jung Lin, Lei He

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； Eastern Institute of Technology Ningbo（宁波东部技术研究院） 纠错

AI总结 AMSnet-q通过无监督方法自动构建AMS电路数据库，实现电路功能验证和性能标注，无需人工干预。

DiagramNet: An End-to-End Recognition Framework and Dataset for Non-Standard System-Level Diagrams

DiagramNet: 一种面向非标准系统级图表的端到端识别框架和数据集

Jincheng Lou, Ruohan Xu, Jiapeng Li, Junyin Pi, Runzhe Tao, Weijian Fan, Xiao Tan, Guojie Luo, Yibo Lin

机构 * School of IC, Peking University, Beijing, China（北京大学信息科学技术学院） ； College of Artificial Intelligence, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学人工智能学院） ； Department of Precision Instruments, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学精密仪器系） ； School of Software and Microelectronics, Peking University, Beijing, China（北京大学软件与微电子学院） ； School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学系） ； Institute of EDA, Peking University, Beijing, China（北京大学EDA研究院） ； Beijing Advanced Innovation Center for IC, Beijing, China（北京集成电路先进创新中心） 纠错

AI总结 本文提出DiagramNet数据集和训练框架，通过端到端方法在系统级图表识别中超越现有模型，提升多模态大语言模型的图表理解能力。

Comments 13 pages, 7 figures. Preprint

GIFT: Guided Fine-Tuning and Transfer for Enhancing Instruction-Tuned Language Models

GIFT：指导微调与迁移以增强指令微调语言模型

Zhiwen Ruan, Yichao Du, Jianjie Zheng, Longyue Wang, Yun Chen, Peng Li, Jinsong Su, Yang Liu, Guanhua Chen

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 GIFT通过整合指令模型的指导信息，提升指令微调语言模型的任务适应能力，实验显示其在数学和知识密集型基准上优于直接微调和迁移基线。

Journal ref Main of ACL 2026

Activation Compression in LLMs: Theoretical Analysis and Efficient Algorithm

LLMs中的激活压缩：理论分析与高效算法

Wen-Da Wei, Han-Bin Fang, Yang-Di Liu, Jiang-Xin Shi, James Kwok, Yu-Feng Li

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） 纠错

AI总结 本文提出一种激活-梯度联合压缩方法，通过低秩因子压缩线性层梯度，无需额外计算，提升LLM训练效率与压缩性能。

Co-Generative De Novo Functional Protein Design

协同生成的从头功能性蛋白质设计

Xinrui Chen, Yizhen Luo, Siqi Fan, Zaiqing Nie

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Technology, Tsinghua University（技术，清华大学） 纠错

AI总结 本文提出CodeFP模型，通过同时解码序列和结构令牌，提升功能性与折叠性的实现。模型利用功能局部结构增强语义编码，并引入辅助功能监督以缓解训练模糊性，实验显示在功能一致性和折叠性上均优于基线。

An ALE-Consistent Graph Neural Operator-Transformer Framework for Fluid-Structure Interaction

一种适用于流固耦合的ALE一致图神经运算-变换器框架

Shihang Zhao, Martín Saravia, Haokui Jiang, Zhiyang Xue, Shunxiang Cao

机构 * Institute for Ocean Engineering（海洋工程研究院） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） 纠错

AI总结 本文提出一种结合图神经运算与视觉变换器的ALE一致框架，用于预测变形无结构网格上的流固耦合，通过轻量级LSTM网络预测结构运动，并通过ALE一致边界修正提升精度与稳定性。

Comments 29 pages, 20 figures

Rhythm: Learning Interactive Whole-Body Control for Dual Humanoids

Rhythm: 为双人形机器人学习交互式全身控制

Hongjin Chen, Wei Zhang, Pengfei Li, Shihao Ma, Ke Ma, Yujie Jin, Zijun Xu, Xiaohui Wang, Yupeng Zheng, Zining Wang, Jieru Zhao, Yilun Chen, Wenchao Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） ； TARS Robotics（TARS机器人） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 本文提出Rhythm框架，通过整合交互感知动作重定向、交互引导强化学习和现实部署系统，实现双人形机器人在复杂物理交互中的鲁棒控制。

Robo3R: Enhancing Robotic Manipulation with Accurate Feed-Forward 3D Reconstruction

Robo3R：通过精确的前馈3D重建增强机器人操作

Sizhe Yang, Linning Xu, Hao Li, Juncheng Mu, Jia Zeng, Dahua Lin, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 Robo3R通过前馈3D重建模型，直接从RGB图像和机器人状态实时预测高精度场景几何，提升机器人操作的精度与一致性。

Comments Published at Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

Resource-Efficient Reinforcement for Reasoning Large Language Models via Dynamic One-Shot Policy Refinement

通过动态单次策略细化实现大规模语言模型推理的资源高效强化学习

Yunjian Zhang, Sudong Wang, Yang Li, Peiran Xu, Conghao Zhou, Xiaoyue Ma, Jianing Li, Yao Zhu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； George Mason University（乔治·梅森大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出动态单次策略细化方法，通过减少训练样本数量和计算开销，提升大规模语言模型推理效率。

SurGE: A Benchmark and Evaluation Framework for Scientific Survey Generation

SurGE：科学调查生成的基准和评估框架

Weihang Su, Anzhe Xie, Qingyao Ai, Jianming Long, Xuanyi Chen, Jiaxin Mao, Ziyi Ye, Yiqun Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Quan Cheng Laboratory（泉城实验室） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 为科学调查生成任务设计了SurGE基准和评估框架，通过测试实例和学术文献库评估生成质量，揭示LLM在该任务上的性能差距。