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MapAgent: 一个工业级的城市规模车道级地图生成智能框架
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Baidu（百度） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所）
AI总结 提出MapAgent框架，通过结合视觉语言模型和约束感知推理，在验证驱动的Judge-Planner-Worker循环中修正车道地图生成中的规范违规问题，实现城市规模的高自动化生产。
Comments Accepted by KDD 2026
3D 等视域世界模型——揭示城市不可见几何及其涌现的跨城市特征
机构 * The Bartlett School of Sustainable Construction University College London, UK（可持续建设学院伦敦大学学院，英国） ； Department of Geography University College London, UK（地理系伦敦大学学院，英国） ； School of Project Management, Faculty of Engineering The University of Sydney, AU（工程学院项目管理学院悉尼大学，澳大利亚） ； School of Engineering Cardiff University, UK（工程学院卡迪夫大学，英国） ； School of Architecture Tsinghua University, Beijing, CN（建筑学院清华大学，北京，中国）
AI总结 提出一种预测3D等视域（球形可见性深度图）的具身世界模型，通过深度残差和自滚动调度采样训练，发现跨城市空间特征可从时间潜变量中线性解码。
Flash-GRPO：通过单步策略优化实现视频扩散的高效对齐
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出Flash-GRPO单步训练框架，通过等时分组和时间梯度校正解决计算瓶颈，在低计算预算下实现优于全轨迹训练的对齐质量和训练效率。
DiffAttn: 基于扩散的驾驶员视觉注意力预测与LLM增强语义推理
机构 * School of vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动性学院） ； Beijing Key Laboratory of Human-Computer Interaction, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（北京人机交互重点实验室，中国科学院软件研究所） ； Remote Sensing and Earth Observation Laboratory, University of Copenhagen（远程感知与地球观测实验室，哥本哈根大学） ； California PATH, University of California, Berkeley（加州PATH，加州大学伯克利分校）
AI总结 提出DiffAttn框架，将驾驶员视觉注意力预测建模为条件扩散去噪过程，结合Swin Transformer、特征融合金字塔和LLM增强语义推理，在四个数据集上达到最先进性能。
Position: 模块化记忆是持续学习智能体的关键
机构 * University of Bremen（不莱梅大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Computer Vision Center Barcelona（巴塞罗那计算机视觉中心） ； University of Florence（佛罗伦萨大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； HEC Montreal, Mila--Quebec AI Institute, Canada CIFAR AI Chair（蒙特利尔HEC学院、魁北克人工智能研究所、加拿大CIFAR人工智能 chair） ； Bielefeld University（比勒海姆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校） ； Nankai University（南开大学） ； LUISS University（卢西亚诺大学） ； Stony Brook University（石溪大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； University of Trento, FBK（特伦托大学，FBK） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Groningen（Groningen大学）
AI总结 本文提出通过模块化记忆结合权重内学习与上下文学习，解决持续学习中的灾难性遗忘问题，实现大规模持续适应。
Comments ICML 2026 Position Track Spotlight. This work stems from discussions held at the Dagstuhl seminar on Continual Learning in the Era of Foundation Models (October 2025)
Brep2Shape：通过自监督变换器对齐边界与形状表示
机构 * School of Software, BNRist, Tsinghua University（清华大学软件学院）
AI总结 提出Brep2Shape自监督预训练方法，利用双Transformer骨干和拓扑注意力对齐B-rep的抽象边界表示与直观形状表示，在多项下游任务中达到最优精度并加速收敛。
R1-SyntheticVL：生成模型的合成数据是否已为多模态大语言模型做好准备？
机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出集体对抗数据合成（CADS）方法，通过集体智能和对抗学习自动生成高质量、多样且具有挑战性的多模态数据，用于增强多模态大语言模型（MLLM）在复杂现实任务中的性能。
Comments ICML 2026 Camera Ready
Atlas: 编排异构模型与工具实现多领域复杂推理
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学）
AI总结 提出ATLAS双路径框架，通过无监督聚类路由和强化学习多步路由动态选择最优模型-工具组合，在15个基准上超越GPT-4o，分布内外任务分别提升10.1%和13.1%。
Comments Accepted by ACL 2026
SceneCompleter：面向生成式新视角合成的密集3D场景补全
机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（电子工程系，清华大学） ； Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学）
AI总结 提出SceneCompleter，通过几何-外观双流扩散模型在RGBD潜空间进行密集3D场景补全，并引入场景嵌入器整合全局信息，实现跨视角一致的生成式新视角合成。
对数凹分布约束采样的随机中点方法
机构 * Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University（清华大学数学科学系） ； Artificial Intelligence Research Institute, Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学人工智能研究院） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系）
AI总结 提出约束域中过阻尼和动能朗之万扩散的随机中点离散化方法，通过投影算子建立统一框架，证明Wasserstein-q距离下的收敛保证并得到近最优下界。
面向服务计算的查询高效视频对抗攻击：带风格化标志
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Cybersecurity and Quantum Systems Group, CSIRO’s Data61（CSIRO Data61网络安全与量子系统小组） ； School of Science, Computing and Engineering Technologies, Swinburne University of Technology（斯威本科技大学科学、计算与工程技术学院） ； Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院）
AI总结 提出一种黑盒视频攻击框架SLA，通过风格化标志和强化学习实现低预算、高逼真度的对抗样本生成，在目标攻击中优于现有方法。
Comments Accepted to IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing (TDSC)
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