高校专区
HiMem-WAM: 用于机器人操作的分层记忆门控世界动作模型
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
AI总结 提出分层记忆门控世界动作模型HiMem-WAM，通过分层潜在动作框架和边界触发记忆更新，提升长时域机器人操作的任务相关记忆与泛化鲁棒性。
OMG: 面向通用人形机器人的全模态运动生成
机构 * Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出OMG框架，通过精心策划的数据流程和扩散模型，实现基于语言、音频和参考动作的全模态全身控制，展示了最先进的性能和可扩展性。
Comments Project Page: https://tsinghua-mars-lab.github.io/OMG/
路由感知的专家校准用于混合专家语言模型中的机器遗忘
机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Lightstandard
AI总结 针对MoE模型中遗忘数据与保留数据路由不匹配导致遗忘关键专家正则化不足的问题，提出TRACE方法，通过离线激活统计检测遗忘关键专家并重新加权保留损失以校准保留侧激活频率，实验表明在WMDP和MUSE-BOOKS上遗忘-效用权衡提升9%。
最优多物品多竞拍者拍卖设计的对偶性：通过深度学习的收入证书
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院）
AI总结 提出首个直接处理多物品多竞拍者拍卖对偶问题的计算框架，通过神经网络参数化拉格朗日乘子并引入提升技术，生成可证明的收入上界，为连续类型提供近最优性证书。
组合风险下的决策
机构 * Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系）
AI总结 通过投资分配任务研究组合风险下的决策，发现参与者主要依据投资后成功概率等特征而非精确评估完整分布，并利用符号回归发现简洁描述模型。
MemoryVLA++：通过记忆与想象在视觉-语言-动作模型中进行时间建模
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Dexmal ； StepFun
AI总结 提出MemoryVLA++框架，通过工作记忆、感知-认知记忆库和想象未来状态的世界模型，实现完整时间建模，在模拟和真实机器人任务上显著提升长时域和依赖记忆与想象的任务性能。
Comments The project is available at https://shihao1895.github.io/MemoryVLA-PP-Web
OmniGameArena: 一个统一的UE5基准测试，用于具有改进动态的VLM游戏智能体
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； LIGHTSPEED ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出OmniGameArena，一个包含12个UE5游戏的统一基准，以及改进动态曲线（IDC），通过反思机制评估VLM智能体的冷启动分数、改进动态和泛化能力。
iMaC: 将动作转化为运动与接触图像用于具身世界模型
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； GigaAI ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出iMac框架，将原始视觉图像作为动作表示，通过图像-动作编码器和动态预测器实现高保真未来状态预测和闭环控制，在预测精度、任务成功率和跨场景泛化上优于传统向量动作控制。
Comments Project page: https://imac-wm.github.io/
HDSL：一种用于结构化3D室内场景生成和基于LLM智能体局部编辑的层次化领域特定语言
机构 * SIGS, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nankai University（南开大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 提出HDSL语言，以树结构表示室内场景，结合LLM智能体生成、多模态检索和力导向布局优化，实现结构化场景生成与局部编辑，显著提升对象覆盖率和编辑效率。
MAVIS: 通过结构化视频理解实现多智能体视频检索
机构 * School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾区大学计算机与信息技术学院） ； College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学信息科学与技术研究生院）
AI总结 提出多智能体框架MAVIS，通过结构化语义库解析视频，利用逻辑感知辩论机制协作推理，无需全库扫描和微调即可实现高效视频检索。
ATN3D：面向极端稀疏性的密度感知激光雷达-雷达早期3D目标检测
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对远距离稀疏感知下早期融合丢失信息、通道监督不均衡的问题，提出ATN3D框架，通过密度感知融合、占用门控邻域聚合、证据条件通道自注意力和距离感知损失，在VoD数据集上显著提升远距离检测性能。
基于大型语言模型的民事法庭模拟
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出多智能体民事法庭模拟框架，通过五阶段审判程序、记忆模块和法规检索实现可靠判决，在责任分配和多项裁决上表现优异。
CapRL++：基于可验证奖励的统一强化学习用于密集图像和视频描述生成
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft（微软） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出CapRL++框架，利用可验证奖励的强化学习（RLVR）优化多模态描述生成，通过非视觉语言模型回答问题的准确性作为奖励，提升密集描述质量，在20多个基准上超越传统监督微调。
Comments 26 pages, 10 figures. Project page: https://github.com/InternLM/CapRL. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2509.22647
LexRubric：面向开放式法律任务的基于评分指南的诊断基准
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 提出LexRubric基准，包含649个中国法律咨询与司法考试实例及12,337条原子评分标准，通过六维框架评估LLM在开放式法律任务中的可靠性，发现当前模型仍面临挑战。
MosaicIMU：面向可泛化神经惯性里程计的载体专家组合
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
AI总结 提出MosaicIMU框架，通过原型路由组合载体特定专家特征，结合历史感知EKF，实现跨载体泛化；冻结预训练模型并学习轻量专家残差分支适应新领域，边缘部署时利用路由器选择在线样本高效增量更新，平均ATE和RTE-10s分别降低40%和34%。
KPGrasp: 可扩展的关键点流匹配用于灵巧抓取生成
机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出KPGrasp框架，通过全欧几里得手部关键点参数化和Transformer流模型，从大规模数据学习灵巧抓取先验，无需接触损失或测试时优化，在模拟和真实场景中实现高成功率与低穿透深度。
Comments 14 pages, 7 figures, 6 tables
VAIC: 基于解耦命令的视觉引导人形机器人敏捷物体交互控制
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HKUST(Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Xiaomi Robotics Lab（小米机器人实验室）
AI总结 提出VAIC框架，通过解耦命令和两阶段蒸馏范式，仅依靠机载深度、历史本体感知实现人形机器人的敏捷物体交互，在箱体搬运、推车、滑板等动态任务中超越基线。
Comments Webpage: https://vaic-humanoid.github.io/
CP4D: 组合式物理感知4D场景生成
机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（信息科学与技术学院，中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； the State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究所） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出CP4D范式，通过静态环境与物理动态对象组合，结合物理模拟器与视频扩散模型生成轨迹，实现高保真、物理一致的4D场景。
晚期融合足矣：面向视觉饱和的多模态大语言模型的双路径视觉令牌路由
机构 * School of Mechanics and Engineering Science, Peking University（北京大学力学与工程科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系）
AI总结 针对多模态大语言模型中视觉令牌在深层饱和的问题，提出双路径视觉令牌路由（DPVR-LF），在饱和点将视觉令牌路由至单层可训练分支，仅最后层融合，以约3%可训练参数保持性能并减少计算。
Comments 18 pages, 4 figures. Submitted to Pattern Recognition
DynaOD: 基于离散到连续时间语义建模的动态起讫点流量生成
机构 * Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（清华大学电子工程系，BNRist） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院）
AI总结 提出DynaOD框架，通过离散方向趋势和连续时间演化双视角建模时间语义，以轻量即插即用方式调节预训练静态OD生成器，实现无历史观测的动态OD流生成，在预测精度和分布保真度上优于基线。
Comments Accepted by IJCAI2026
弥合智能体-世界鸿沟：面向基于LLM的智能体的文本世界模型
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本文系统综述了面向基于LLM的智能体的文本世界模型，围绕形式化框架和智能体生命周期，涵盖基础定义、构建范式、应用（训练时经验合成与推理时规划、验证、适应）及评估，旨在整合该领域并明确设计空间与开放挑战。
Comments Code: https://github.com/sustech-nlp/awesome-text-world-models
带有到达臂的多臂老虎机：顺序筛选、动态遗憾与次线性保证
机构 * Qiuzhen College, Tsinghua University（清华大学求真学院） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学姚氏数学科学中心）
AI总结 针对可用臂随时间扩展的随机多臂老虎机问题，提出基于消除的UCB-AA算法，通过初步筛选新臂并考虑到达信息差异和漂移基准，实现动态遗憾的次线性界。
Comments 24 pages, 4 figures
语言感知令牌增强：无需微调的大语言模型语言混淆减少
机构 * SCB DataX ； Tsinghua University（清华大学） ； SCBX
AI总结 提出无需微调的语言混淆减少方法，通过语言感知令牌增强（LATB）和自适应版本（Adaptive-LATB）对目标语言令牌施加扰动，有效提升多语言对齐并保持摘要质量。
Comments ACL2026 Main Conference
数据代理遭受攻击：LLM驱动的分析系统中的漏洞
机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本研究系统分析了LLM驱动的数据代理的安全漏洞，提出了分层漏洞框架和攻击分类法，并在六个系统上评估了攻击效果，揭示了当前系统的重大安全缺陷。
基于跨源推理的作者姓名消歧校正
机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） ； University of Oslo（奥斯陆大学）
AI总结 提出CrossND框架，通过跨源不一致分配推理，结合数据精炼、监督微调和测试时缩放，无需人工干预即可校正作者姓名消歧错误。
Comments Accepted at KDD 2026 ADS track
当视频误读：面向探索性操作痕迹问答的阅读启发式闭环蒸馏
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； DISCOVER Robotics
AI总结 针对探索性操作中机器人误读视频痕迹的问题，提出闭环痕迹蒸馏方法，通过任务编码代理提取单行自然语言启发式提示，使冻结VLM准确预测最小成功动作链，在模拟和真实机器人任务上提升准确率0.38-0.47。
Comments 16 pages, 4 figures, 4 tables
ActProbe：面向生成式机器人策略早期故障检测的动作空间探针
机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 提出ActProbe，一种轻量级纯动作空间故障检测器，利用时间一致性误差和动作块幅度两个信号，通过LSTM-MLP架构预测故障，在多种生成式策略上提升F1-时效性帕累托前沿平均超体积增益+12.7%，并加速强化学习微调。
Comments 24 pages,9 figures,11 tables, Project page: https://air-embodied-brain.github.io/actprobe
PACT: 具身操作中扩散策略的自我演化物理安全对齐
机构 * Dept. of Comp. Sci. and Tech., Institute for AI, Tsinghua-Bosch Joint ML Center, THBI Lab, BNRist Center, Tsinghua University, Beijing, 100084, China（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华-博世联合机器学习中心，THBI实验室，BNRist中心，清华大学，北京，100084，中国） ； Peng Cheng Laboratory, 518108, China（鹏城实验室，518108，中国）
AI总结 提出PACT框架，通过自演化后训练将预训练扩散策略投影到约束可行区域，无需演示数据或任务奖励，在降低31.0%安全违规的同时提升30.7%任务成功率。
HACK++：面向高效视觉自回归建模的更有效的头部感知键值压缩
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Rakuten（乐天） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对VAR模型跨尺度KV缓存导致的高计算和内存开销，提出无训练头部感知压缩框架HACK++，通过离线分类头部类型和自适应预算分配，在极低缓存预算下保持近无损生成。
噪声自适应的在线凸优化高概率遗憾界
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； College of Mathematics, Sichuan University（四川大学数学学院）
AI总结 针对强凸损失在线凸优化，提出噪声自适应高概率遗憾界，在完全信息下实现与噪声水平相关的乘性改进，并证明赌博反馈下遗憾与置信度的线性关系，同时为约束优化提供联合高概率保证。
Comments Accepted to 2026 European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases(ECML-PKDD 2026)
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