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数据如何塑造RoPE频率使用：从位置尺度匹配到长度泛化
机构 * MIT IDSS（麻省理工学院信息系统与决策科学实验室） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院）
AI总结 研究RoPE频率使用不均匀的原因，提出数据诱导依赖决定频率使用，最佳频率与1/W成比例，该原则解释了相关观察，还将频率选择与长度泛化联系，表明自然语言有自相似性，长上下文泛化取决于两种尺度匹配。
用于智能强化学习的单步异步优化
机构 * Tsinghua University（清华大学）
AI总结 研究针对异步强化学习中训练稳定性和离策略挑战，提出单步异步优化（SAO）。核心方法是用单步采样取代分组采样，改进单步策略并引入裁剪策略。主要贡献是SAO训练稳定，性能优于GRPO及其变体，在模拟在线学习中有效且成功部署于模型训练。
SpaCellAgent：一种基于自进化大语言模型的轨迹分析多智能体框架
机构 * University of Shanghai for Science and Technology（上海理工大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 研究针对轨迹推断现有方法需大量人工干预的问题，提出基于大语言模型的多智能体框架SpaCellAgent，利用多智能体架构、动态工具编排引擎和自进化模块，经实验验证其能大幅提高分析效率，推动先进时空建模民主化。
Comments 27 pages, 19 figures
用于动作质量评估的具有自适应对齐的两阶段多模态融合
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Children’s Hospital, Capital Institute of Pediatrics（首都儿科研究所附属儿童医院） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室）
AI总结 研究动作质量评估问题，提出两阶段多模态融合框架DualAlign，通过自适应对齐解决跨模态错位等挑战，引入MM-JDM数据集，实验表明该框架在多模态评估中表现出色，相比现有方法有显著提升且在特定条件下稳健。
Comments Accepted to IJCV
一个用于自动驾驶的具有大语言模型注释的高风险驾驶场景知识增强数据集
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Fudan University（复旦大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 研究自动驾驶中高风险场景数据不足问题，核心方法是构建K-Risk数据集，整合多源轨迹数据并利用大语言模型生成注释，主要贡献是为自动驾驶开发和评估提供标准化基础。
Comments 22 pages, 9 figures
学习社会规范可增强动态人机协作中的兼容性
机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学车辆与移动系统学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing 100084, China（清华大学智能绿色车辆与移动系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning & IDG/McGovern Institute for Brain Research, Beijing Normal University, Beijing, China（北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment, Beijing, China（北京安全人工智能与超对齐关键实验室） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance, Beijing, China（北京人工智能安全与治理研究院）
AI总结 研究以行人与车辆互动为代表，搭建实验平台，识别出人类社会规范的三项原则，将其融入人工智能显著改善人机协作，在闭环互动任务中，融入社会规范的大语言模型总分比基线策略高出近四倍，比人际互动高出43%。
Comments 44 pages, 5 figures, supplementary information included
RoboSnap：用于可泛化机器人学习与评估的一次性真实到模拟场景生成
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对构建物理稳定且视觉逼真场景缓慢昂贵的问题，提出RoboSnap框架，通过分层设计将单张RGB图像转为模拟场景，实验证明其能实现轨迹重放等，还引入DROID-Sim数据集，凸显真实到模拟方法对机器人学习评估的价值。
Comments 24 pages, 16 figures, Project page: https://robosnap.github.io
通过直接在线策略蒸馏实现弱到强泛化
机构 * SIA-Lab of Tsinghua AIR and ByteDance Seed（清华-字节跳动联合研究中心SIA实验室） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对可验证奖励RL在大模型上成本高的问题，提出Direct-OPD方法迁移小模型RL的策略偏移，无需在大模型上跑RL即可实现性能提升。
Comments Project Page: https://bytedtsinghua-sia.github.io/Direct-OPD/
HARC：耦合有害性与拒绝方向以实现鲁棒的安全对齐
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Southeast University（东南大学） ； Microsoft（微软公司）
AI总结 提出HARC微调方法，通过耦合提示和响应位置的有害性与拒绝方向，在不损害通用能力的情况下提升LLM安全对齐的鲁棒性。
具有任意公共 transcripts 交互的差分隐私联邦学习的一般下界
机构 * Department of Statistics and Data Science, Tsinghua University（清华大学统计与数据科学系）
AI总结 本文研究了在任意公共 transcripts 交互下差分隐私联邦学习的下界问题，提出了一个针对平方 $\ell_2$ 损失参数估计的联邦 Van Trees 下界，并通过均值估计、线性回归和非参数回归等应用展示了该下界。
MEMCoder: 多维演化记忆用于面向私有库的代码生成
机构 * College of AI（人工智能学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fitten Tech Co., Ltd.（Fitten科技有限公司）
AI总结 MEMCoder通过多维演化记忆机制，解决LLM在企业环境中因缺乏内部私有库文档导致的协调问题与参数理解不足，提升代码生成性能。
在开放测试流中学习并适应未知
机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文提出SyCo方法，通过Rac1和MAPK路径实现参数高效适应，解决LLM在动态任务中的适应问题，实验表明其在18个NLP数据集上表现优异。
TIR-Agent：训练一个探索性且高效的图像修复代理
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； China Unicom（中国联通） ； Hunan University（湖南大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 本文提出TIR-Agent，通过监督微调和强化学习两阶段训练，解决图像修复中任务调度和工具组合的效率问题，实验表明其在多个基准上表现优异且推理速度提升显著。
HiMoE-VLA：用于通用视觉-语言-动作策略的分层专家混合模型
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 研究通用视觉-语言-动作策略训练中异构性引发的负迁移问题，提出HiMoE-VLA框架，通过分层专家混合动作模块及两个辅助目标来解决，在多项任务上取得较好结果，还能将负迁移转化为正迁移。
通过密集轨迹生成实现几何感知单图像4D合成
机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学）
AI总结 针对单图像4D合成挑战，提出MoGe4D框架，通过密集轨迹生成实现几何感知合成。引入数据集，构建4D-STraG及4D-ViSM。实验证明该方法能生成高质量4D场景，具强时空连贯性和几何感知一致性。
Comments Accepted to ECCV 2026
PB-OEL：一种用于实时安全评估的具有混合反馈的性能受限在线集成学习框架
机构 * Department of Automation（自动化系） ； Institute for Embodied Intelligence and Robotics（具身智能与机器人研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； China Ship Research and Development Academy（中国船舶研究发展academy）
AI总结 针对实时安全评估中混合反馈及概念漂移问题，现有方法性能无保证，本文提出PB-OEL框架。通过建立理论框架和引入惩罚更新策略，在蛟龙载人潜水器数据集实验中展现强大预测性能，优于现有方法。
Comments 10 pages, 5 figures
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