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一图足矣：基于文本世界模型的智能体单样本图像生成用于长尾空间感知
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Heilbronn Data Science Center（海尔布隆数据科学中心） ； Munich Data Institute（慕尼黑数据研究所）
AI总结 提出WMGen-v1框架，利用单张参考图像通过LVLM构建结构化场景表示，LLM进行物理合理的场景扩展，再由扩散模型生成多样化的长尾训练数据，缓解空间感知中的数据稀缺问题。
Video2Code: 通过动作感知重访从UI视频生成交互式网页
机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhipu AI（智谱AI） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 提出Video2Code方法，通过动作感知重访UI视频中的关键区域，恢复可执行的状态转换，生成HTML/CSS/JavaScript代码，提升多步交互的代码功能正确性。
Comments 31 pages, 21 figures
无人类交互的LLM服务：量化吞吐量中的人类税
机构 * Tsinghua SIGS（清华大学SIGS） ； Beijing Zhongguancun Laboratory（北京中关村实验室） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本研究通过系统测量发现，为满足人类感知延迟的SLO（TTFT和TPOT），LLM服务系统在长上下文场景下牺牲了60-93%的吞吐量，并提出无人类交互服务模式以消除这一开销。
Comments 10 pages, 2 figures, 1 table. Preliminary work
基于3D高斯瞬态渲染的任意中继曲面几何非视距成像
机构 * Department of Precise Instrument, Tsinghua University（清华大学精密仪器系） ； Department of Electrical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学电子工程系） ； Yau Mathematical Science Center, Tsinghua University（清华大学姚期智科学中心）
AI总结 针对非视距成像中中继曲面形状任意且采样稀疏的问题，提出一种无几何假设的LOS引导NLOS成像方法，利用3D高斯原语和可微分瞬态渲染实现端到端优化，在真实数据上达到最先进的重建保真度。
物理驱动的摩擦纳米发电机可执行建模
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beijing Institute of Nanoenergy and Nanosystems, Chinese Academy of Sciences（中国科学院北京纳米能源与系统研究所） ； Marine Engineering College, Dalian Maritime University（大连海事大学航海工程学院） ； University of California at Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 提出电荷定义建模框架并实现TENG-CLAW平台，统一解析理论、有限几何求解器与仿真工作流，实现可追溯的摩擦纳米发电机仿真。
评估与增强遥感多模态大语言模型的否定理解能力
机构 * Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学）
AI总结 提出RS-Neg基准评估遥感MLLMs的否定理解，并设计NeFo方法通过测试时学习利用约5%未标注样本显著提升模型性能。
Comments ECCV 2026 Accepted
由AI编写，由AI管理：跨越391个连续会话的语义空间控制与索引病消除
机构 * Shenzhen Yunxi Technology Co., Ltd.（深圳云曦科技有限公司） ； Information Technology Center, Tsinghua University（清华大学信息科学技术中心）
AI总结 本文通过真实软件项目中的行动研究，发现长期LLM协作中增加形式约束反而导致“索引病”，提出“基线-日志物理分离”机制，有效消除该问题。
Comments 22 pages, 2 tables, 1 figure. Action research. Bilingual submission (Chinese companion version included as supplementary). Submitted to ICSE 2027 IOR track
EBench: 通用移动操作策略的要素诊断
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出EBench基准，从5个能力和4个泛化维度诊断通用移动操作模型，揭示不同模型在成功率相近时能力差异显著。
VoidPadding: 让 [VOID] 处理掩码扩散语言模型中的填充，以便 [EOS] 专注于语义终止
机构 * Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出VoidPadding方法，通过引入[VOID]令牌处理填充，将[EOS]从双重角色中解放，实现大块解码下的早期停止和自适应响应扩展，在数学推理和代码生成任务上平均提升17.84分，并减少55.7%的NFE。
Comments Minor related-work revisions; results unchanged
TopoRetarget：面向灵巧操作的交互保持重定向
机构 * IIIS, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院）
AI总结 提出TopoRetarget框架，通过稀疏交互图和距离加权拉普拉斯变形，在重定向中保持手-物体交互结构，提升灵巧操作强化学习策略的性能。
Comments Project page: https://toporetarget2026.github.io/TopoRetarget/
FTP-1：一种跨触觉传感器的通用基础触觉策略，用于密集接触操作
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Sharpa ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 提出FTP-1，首个通用基础触觉策略，通过异构编码器和共享Transformer专家，跨21种传感器和3000小时数据预训练，实现触觉操作技能的跨传感器迁移，在未见传感器上成功率提升31%。
修复结构瓶颈：通过显式信息传输进行上下文压缩
机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所）
AI总结 本文通过从结构角度重新审视上下文压缩，识别出标准LLM压缩方法中的两个关键瓶颈，并提出ComprExIT框架，通过显式信息传输提升压缩效率，实验表明其在多个数据集上表现优异，提升了F1分数并降低了计算成本。
TMPO：用于多样化和高效扩散对齐的轨迹匹配策略优化
机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文提出TMPO，通过轨迹级奖励分布匹配提升扩散模型生成多样性，采用Softmax-TB目标和动态随机树采样，有效减少训练时间并提升性能。
静止的注意力保持静止：打破视觉惯性以缓解认知幻觉
机构 * Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出惯性感知视觉激发（IVE）方法，通过建模视觉注意力的动态响应性，打破多模态大模型中的视觉惯性，从而缓解需要对象间关系推理的认知幻觉。
Design-MLLM：一种用于可验证且美观的室内设计的强化对齐框架
机构 * National Jiangsu University of Finance（江苏财经大学） ； University of Lorraine（洛林大学） ； Institute of Electronics and Information Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院电子信息技术研究所） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出Design-MLLM框架，通过双分支美学导向奖励的强化对齐，解决室内设计中空间可行性硬约束与美学偏好软约束的矛盾，生成既可行又美观的设计。
CodePercept: 基于代码的MLLM视觉STEM感知
机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（人工智能大模型重点实验室，人工智能学院，计算机科学学院，上海交通大学） ； Qwen Team（通义实验室） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文发现多模态大模型在STEM视觉推理中感知能力是瓶颈，提出通过代码作为感知媒介，构建ICC-1M数据集和STEM2Code-Eval基准来增强和评估感知能力。
Comments Accepted by CVPR2026
基于自课程模型的可变形线性物体形状控制强化学习
机构 * Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University（清华大学机械工程系）
AI总结 提出两阶段框架，结合基于模型强化学习与在线视觉伺服，通过自课程目标生成机制实现可变形线性物体高效精确的形状控制，在仿真和真实任务中优于主流方法。
Comments Accepted to IROS 2026
EasyUUV：一种用于UUV姿态控制的LLM增强通用轻量级仿真到现实强化学习框架
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（香港大学机械工程系） ； Department of Data and Systems Engineering, The University of Hong Kong（香港大学数据与系统工程系） ； School of Civil Engineering, Southwest Jiaotong University（西南交通大学土木工程学院） ； 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） ； Department of Data Science, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院数据科学系） ； Ocean College, Zhejiang University（浙江大学海洋学院）
AI总结 提出EasyUUV框架，结合并行强化学习与混合控制架构，并集成多模态大语言模型自适应调整参数，实现UUV姿态控制的鲁棒性和泛化性，经仿真与实船验证。
Comments 12 pages, 14 figures
Spark: 通过动态分支进行战略性策略感知探索以实现长周期智能体学习
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出Spark框架，通过关键状态动态分支实现资源高效探索，在长周期任务中以更少样本取得更高成功率和泛化能力。
Comments Accepted by ACL 2026
开放数学问题的悲观验证
机构 * Qiuzhen College, Tsinghua University, Beijing, China ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University, Beijing, China ； Dept. of Comp. Sci \& Tech., Institute for AI, Tsinghua University, Beijing, China
AI总结 提出悲观验证范式，通过多个并行验证器拒绝有缺陷的解决方案，并引入渐进式悲观验证以增强精度和效率，在竞赛级数学问题上显著提升性能。
OmniNWM：全知驾驶导航世界模型
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究所） ； PhiGent ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学）
AI总结 提出OmniNWM全知全景导航世界模型，在统一概率框架下处理状态、动作和奖励三个维度，实现多模态全景视频生成、零样本轨迹控制及内在奖励机制，在生成保真度和控制精度上达到SOTA。
Comments ECCV 2026
探索-执行链：迈向高效的结构化推理范式
机构 * Qizhi Institute（启智研究院） ； Dept. of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Engineering Department, National University of Singapore（新加坡国立大学工程系） ； Dept. of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化系） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； College of Software, Northeastern University（东北大学软件学院）
AI总结 提出探索-执行链（E²C），将推理分为随机探索阶段（生成简洁高层计划）和确定性执行阶段（忠实执行计划），通过因果SFT和RL训练分离，在AIME'2024上以更少token超越思维树，并支持轻量领域适应。
FILIC：基于阻抗力矩控制的双环力引导模仿学习用于接触丰富操作任务
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DISCOVER Robotics（DISCOVER机器人）
AI总结 提出FILIC框架，通过双环结构结合Transformer策略与阻抗控制器，利用关节力矩估计末端力，实现无力传感器下的力感知接触操作，显著提升安全性和适应性。
SenseExpo: 通过快速预测算子的场景估计进行空间探索与导航
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Peking University（北京大学） ； D-Robotics（D-机器人） ； Infinity Robotics（Infinity机器人）
AI总结 提出轻量级单机器人探索框架SenseExpo，结合紧凑地图预测网络与前沿策略，以709K参数实现优于U-Net和LaMa的预测性能，并在探索实验中显著加速目标覆盖。
衡量AI辅助内容生成中的人类贡献
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对AI辅助内容生成中人类贡献度难以量化的问题，提出基于信息论的框架，通过互信息与自信息之比计算人类信息贡献比例，实验证明能有效区分不同创意领域的人类贡献程度。
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