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TRAJDEBUG：追踪错误生命周期以识别长视野智能体轨迹中的关键失败
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元）
AI总结 针对长视野智能体轨迹调试的级联错误与关键错误定位难题，提出TrajDebug框架，构建含486条轨迹的TrajErrBench基准，实验显示其性能优于现有基线，可提供改进智能体的可操作反馈。
GeniWorld：一种用于机器人操作的可泛化交互式世界模型
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Tencent Robotics X（腾讯Robotics X实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学）
AI总结 针对通用机器人策略在复杂环境中鲁棒性不足的问题，提出GeniWorld交互式世界模型，通过解耦本体与环境动态、构建自回归视频预测模型实现泛化，可用于策略评估并提升下游操作性能。
AgentOPSD：面向智能体强化学习的递归自蒸馏方法
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Meituan（美团）
AI总结 提出 AgentOPSD 这一无 critic 的递归自蒸馏方法，用于智能体强化学习的轮次级 credit 分配，在 ALFWorld 等数据集上优于 GRPO 等基线，在 Qwen2.5-7B 模型上实现 ALFWorld 89.1% 的成功率。
Comments Code: https://github.com/ZethWang/AgentOPSD
SkillMemo：用于组合式具身操纵的专家引导技能记忆框架
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学）
AI总结 SkillMemo是一种专家引导的技能记忆框架，通过分解轨迹为技能基元并结合动态记忆库，提升了DP和VLA模型的组合泛化能力，在基准测试中达到最优性能。
面向无源域跨场景高光谱图像分类的拓扑感知邻域学习
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Artificial Intelligence, Sun Yat-Sen University（中山大学人工智能学院） ； Faculty of Geosciences and Engineering, Southwest Jiaotong University（西南交通大学地球科学与环境工程学院） ； College of Land Science and Technology, China Agricultural University（中国农业大学土地科学与技术学院） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（国家超级计算深圳中心）
AI总结 本文针对无源域跨场景高光谱图像分类问题，提出拓扑感知无源学习框架，通过EMP优化伪标签、CNT编码特征空间几何结构，实验表明其性能优于当前最优方法。
多变量时间序列预测需要跨变量损失
机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 针对直接预测范式未显式约束跨变量结构的问题，提出跨变量损失CvLoss作为结构正则化项，可提升多变量时间序列预测模型性能，适配多种骨干网络。
ATP：基于无源控制框架的解剖学力矩用于安全上肢外骨骼辅助
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen MileBot Robotics Co., Ltd（深圳迈宝机器人有限公司）
AI总结 该研究提出ATP无源控制框架，通过仿真训练的强化学习控制器等实现上肢外骨骼安全辅助，可降低目标肌肉活动最高达48%。
BlockPython：一种支持从积木式编程向Python编程过渡的进程感知智能体平台
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Washington（华盛顿大学）
AI总结 BlockPython是支持从积木式编程向Python过渡的平台，以双向转换为核心，通过四阶段引导学习者，利用进程证据诊断困难，为相关系统设计提供参考。
Comments AIED 2026 Interactive Event Track
面向航拍图像目标导航的不确定性感知世界模型
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院）
AI总结 针对航拍图像目标导航中现有世界模型的未来状态预测不足问题，提出UA-NWM模型，将轨迹评分建模为条件分布外检测，仅用不可解释残差评分，实验验证其性能与实用性。
约束优先推理：一种在数学问题求解中利用答案空间约束的无训练协议
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 该研究针对大型语言模型解数学题易违反约束的问题，提出无训练的两阶段提示协议CFR，经多数据集及多维度实验验证可提升性能，是针对性的测试时干预措施。
Comments 53 pages, 5 figures, 36 tables
纠正特征何时有用？面向黑盒预测器的纠正特征发现智能体
机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文提出CRAFTER智能体，挖掘黑盒冻结预测器的残差以生成纠正特征，在6个数据集和6个主干上优于现有系统，使改进翻倍、误差降27%，可归因特征来源。
Comments 23 pages, 14 tables, 4 figures
支架介导的后训练：协同演化模型参数与程序性支架图
机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 该研究针对大型语言模型后训练中参数与推理支架脱节的问题，提出支架介导的后训练范式，通过协同演化实现技能提升，在FeatureBench上较标准SFT取得显著性能优势。
大型语言模型中思维链推理的平均场动力学
机构 * Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本研究提出框架，将LLM推理建模为线索图引导式发现过程，用平均场近似推导线索占比的常微分方程，实验验证所得统计规律可复现且能被该方程拟合。
OPERA：面向语言模型智能体的可靠自主光学实验的算子残差反馈
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ModelBest Inc.（模贝斯特公司） ； Hunan University（湖南大学） ； Northwest Institute of Nuclear Technology（西北核技术研究所）
AI总结 本研究提出面向语言模型智能体的OPERA算子残差框架，将实验动作表示为光学算子并结合物理解释残差评估，在三项光学任务中可减少无物理改进的决策占比，提升任务目标达成概率并降低实验预算。
Comments 34 pages, 15 figures
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