Tsinghua University（清华大学）

VidForensics-M1: Meta-Detection Reinforcement Learning with Verifiable Temporal Grounding for AI-Generated Video Forensics

VidForensics-M1：用于AI生成视频取证的、具备可验证时间定位的元检测强化学习

Bowei Liu, Zheng Lu, Yuhan Bian, Xinchen Zhang, Xingming Shui, Yuesheng Huang, Xuhuan Li, Zihao Liu, Yifan Yang, Jun Zhou, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 该研究针对AI生成视频检测泛化性不足的问题，首次将元检测引入该领域，提出结合可验证时间证据的VidForensics-M1模型及相关机制，实现了鲁棒可泛化的检测。

Comments 27 pages, 15 figures

ChemWorld: Programmable Chemical Worlds for Controlled and Replayable Agent Experimentation

ChemWorld：用于可控且可重复智能体实验的可编程化学世界

Jiangjie Qiu, Yijun Li, Xiaonan Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本研究提出可编程化学环境ChemWorld，分离公开实验契约与私有化学定律，支持实验轨迹精确重放，通过多组实验验证其可控性与可重放性，为化学智能体实验提供互补于物理实验室的基底。

Tree-of-Ideas: Automated Research Ideation via Cross-Trajectory Reasoning over Scholarly Evolution

思想树（Tree-of-Ideas）：基于学术演化跨轨迹推理的自动化研究构想生成

Xun Li, Yiying Yang, Pengtao Li, Xiao Yao, Suyu Liu, Xiaoyang Ye, Ziyu Lu, Yuan Yao, Yangning Li, Yinghui Li, Wenhao Jiang

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tencent Youtu Lab, Tencent（腾讯腾讯云图实验室） 纠错

AI总结 该研究提出两阶段框架Tree-of-Ideas，通过重构学术轨迹并跨轨迹推理生成研究构想，在6个人工智能主题上的自动方法中得分最高，接近人类水平。

InterPruner: Interactive Structured Pruning via Taylor-Implicit Criterion and Language-Prior Modulator for Multimodal Object Detection

InterPruner：面向多模态目标检测的、基于泰勒隐式准则与语言先验调制器的交互式结构化剪枝框架

Qi Ming, Zihan Yang, Shaoguang Huang, Si Sun, Hanqing Zhang, Nanqing Liu, Jiahui Lv, Juan Fang, Aleksandra Pizurica

机构 * Beijing University of Technology（北京工业大学） ； Southwest University（西南大学） ； China University of Geosciences Wuhan（中国地质大学（武汉）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Yunnan Normal University（云南师范大学） ； Beijing Forestry University（北京林业大学） ； Ghent University（根特大学） 纠错

AI总结 本文提出首个面向红外-可见光目标检测器的交互式结构化通道剪枝框架InterPruner，结合TIC、MIRA、SPCA方法，在FLIR数据集剪枝50%通道时mAP提升0.6%，代码将发布于GitHub。

Can Released LLM Vocabularies Support Token-Level Estimation of Hidden Corpora?

已发布的大语言模型词汇表能否支持隐藏语料库的词元级估计？

Qingjie Zhang, Xingzhang Ren, Zixuan Chen, Jinfeng Li, YueFeng Chen, Yitong Yang, Hui Xue, Dayiheng Liu, Han Qiu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 该研究针对隐藏语料库的词元级估计问题，提出分位数引导密度估计（QGDE）方法，利用已发布的LLM分词器词汇表实现了低误差的细粒度语料估计，为相关任务提供了新的有效信号来源。

Auditing Chinese Web-scale Corpora via Sampled BPE Token Statistics

通过采样BPE词元统计审计中文网页规模语料库

Qingjie Zhang, Ziqi Tang, Jie Zhang, Gelei Deng, Jinfeng Li, YueFeng Chen, Yitong Yang, Hui Xue, Tianwei Zhang, Han Qiu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； SiliconProspect AI（硅景人工智能） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 针对中文网页污染审计的三项挑战，提出Sampled-BPE轻量级审计流程，在大幅降低运行时间和内存消耗的同时保持精度，审计多类语料库并发布分层中文网页词元数据集。

DynaPPI: A Large-scale Dynamic Protein Dataset for AI-driven Advances in Protein Interactomics

DynaPPI：面向AI驱动蛋白质互作组学进展的大规模动态蛋白质数据集

Jiabao Wei, Zilong Geng, Yuze Wang, Jianjun Li, Ning Ding, Bowen Zhou, Bing Zhang, Zhiyuan Ma

机构 * BIT（北京理工大学） ； HUST（华中科技大学） ； SJTU（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本研究提出DynaPPI动态蛋白质数据集，填补现有数据集忽略多体结合动态过程的空白，助力扩散模型预测未知蛋白质复合物结构，推动AI驱动的蛋白质互作组学发展。

Comments 9 pages, 1 figure, 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: AI4Science

TideRL: Boosting Agentic RL Goodput with Readiness-Aware Scheduling

TideRL：通过就绪感知调度提升智能体强化学习的有效吞吐量

Yanyu Ren, Xizheng Wang, Xiao Liu, Bowen Lv, Hanchen Zhang, Shudan Zhang, Hanyu Lai, Shuai Wang, Li Chen, Dan Li, Jie Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 TideRL是一种就绪感知弹性RL系统，通过CTB、RA²P和ERS技术，在多轮智能体工作负载上大幅提升RL训练有效吞吐量，同时优化KV缓存命中率、训练时间和等待时间。

MIDAS: Mutual Information Disentanglement with Uncertainty-Aware Fusion for Incomplete Multimodal Sentiment Analysis

MIDAS：面向不完整多模态情感分析的基于不确定性感知融合的互信息解缠方法

Yuhua Wen, Yingying Zhou, Qifei Li, Yingming Gao, Zhengqi Wen, Jianhua Tao, Ya Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本研究针对多模态情感分析中模态不完整的问题，提出MIDAS框架，通过互信息解缠与不确定性感知融合实现鲁棒的多模态表示，在多个数据集上取得优于基线的性能。

Comments Accepted to IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2026