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Booster Lab: 一种用于学习可部署人形机器人运动策略的数据中心化流水线
机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； School of Mechanical and Electronic Control Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学机械与电子控制工程学院） ； Booster Robotics Technology Co., Ltd（北京加速进化科技有限公司）
AI总结 提出一种数据中心化流水线，通过运动数据筛选、真实到仿真模型适配、基于AMP的强化学习和仿真到现实部署，解决人形机器人运动数据稀缺问题，并在Booster T1和K1机器人上验证。
SHIFT: 门控调制激活引导用于检索增强生成中的知识冲突缓解
机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院，沈阳，中国） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系，北京，中国）
AI总结 提出SHIFT框架，通过轻量级门控模块调节LLM内部激活，以自适应解决检索上下文与参数知识间的冲突，仅优化0.01%参数，在六个数据集上验证有效性。
Comments 19 pages, 13 Figures
COOPA: 面向运筹学问题的模块化LLM智能体架构
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Duke University（杜克大学） ； Yale University（耶鲁大学）
AI总结 提出COOPA模块化LLM智能体架构，通过迭代置信度建模、元素级溯源与多求解器路由，提升运筹问题建模准确性与可解释性，在多个基准上优于基线方法。
SidConArena：一个在开放、正和博弈中评估智能体的环境
机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院）
AI总结 提出SidConArena基准框架，通过三阶段部分可观测随机博弈评估LLM智能体在开放、正和谈判中的经济决策能力，发现前沿模型虽表现更好但仍存在资源误估、谈判被动和长期规划不足。
Comments 15 pages
OverFlowLight：城市交叉口实时防锁死与交通信号优化
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Beijing Xiaocheng Intelligent Computing（北京小城智能计算） ； Tsinghua University（清华大学） ； Lanzhou University（兰州大学）
AI总结 针对城市交通中队列溢出导致级联锁死的问题，提出OverFlowLight框架，利用多模态传感实时检测溢出并动态插入专用相位，结合规则与强化学习混合控制，实际部署43个路口减少60.4%溢出事件并提升18.2%网络吞吐量。
DeformGen: 基于动力学的拓扑增强用于可变形操作策略学习
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 提出DeformGen框架，通过局部物理扰动和动力学前向模拟生成拓扑一致的可变形状态，并利用变形场扭曲转移操作轨迹，联合增强状态分布与操作行为，提升可变形操作策略学习。
LIBERO-Safety：视觉-语言-动作模型中物理与语义安全的综合基准
机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京智源人工智能研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft Research Asia (MSRA)（微软亚洲研究院）
AI总结 针对视觉-语言-动作模型操作安全未验证的问题，提出参数化安全基准和关键帧驱动数据生成流水线，构建大规模无碰撞数据集，系统评估八种模型，揭示泛化-安全张力。
Comments Accepted by ECCV 2026, Project Page: https://libero-safety.github.io/
RateQuant: 通过率-失真理论实现最优混合精度KV缓存量化
机构 * BA TechWorks (BMW Group)（BA TechWorks（宝马集团）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 RateQuant利用率-失真理论优化混合精度KV缓存量化，通过为不同重要性头部分配不同位宽，减少内存瓶颈，提升生成性能。
Comments 18 pages, 7 figures, 5 tables
SHIFT: 视频扩散模型中的运动对齐与对抗混合微调
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； University of Chinese Academy of Science（中国科学院大学）
AI总结 针对视频扩散模型微调后运动保真度下降的问题，提出基于像素通量动力学的像素运动奖励和SHIFT框架（平滑混合微调），通过对抗优势改进收敛并缓解奖励黑客，有效解决动态度坍塌。
Comments Accepted by ECCV2026
EXPLORE-Bench：具有长视距推理的自我中心场景预测
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Foundation Model Team, Li Auto Inc.（蔚来汽车基础模型团队） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出EXPLORE-Bench基准，通过初始场景图像和动作序列预测最终场景，评估多模态大模型在自我中心长视距推理中的能力，发现与人类存在显著差距。
RAE-NWM：密集视觉表示空间中的导航世界模型
机构 * Department of Precision Instrument, Tsinghua University（清华大学精密仪器系） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学）
AI总结 提出RAE-NWM，在密集视觉表示空间中使用条件扩散Transformer建模导航动态，提升结构稳定性和动作精度，从而改善下游规划与导航。
Comments Code is available at: https://github.com/20robo/raenwm
MobileManiBench：简化移动操作模型验证
机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出仿真优先框架MobileManiBench，基于NVIDIA Isaac Sim和强化学习自动生成多样化移动操作轨迹，包含300K条轨迹，用于验证VLA模型在真实部署前的性能。
Comments Accepted to ECCV 2026
SciFig：面向科学论文的可编辑图形自动生成
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Independant Researcher（独立研究者） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Central Florida（佛罗里达中央大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Adobe Research（Adobe研究）
AI总结 提出SciFig多智能体框架，从科学文本自动生成可编辑的高质量方法图，通过分解规划、布局、渲染和迭代优化，在435个基准上优于基线，平均10分钟生成可编辑图形。
机器人操作模仿学习中的数据缩放定律
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 通过收集超过4万次演示和1.5万次真实机器人 rollout，发现策略泛化性能与环境和物体数量呈幂律关系，环境和物体多样性比演示数量更重要，据此提出高效数据收集策略。
HarmVideoBench：大型多模态模型中有害视频理解的基准测试
机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） ； University of Zaragoza（阿拉维达大学） ； CosmosMind ； Wuhan University（武汉大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Southeast University（东南大学） ； Tencent（腾讯公司） ； Nankai University（南开大学） ； Supermicro Computer Inc（Supermicro计算机公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
AI总结 提出HarmVideoBench，一个包含1379个视频和4137道选择题的多层次诊断基准，从三个维度评估模型对有害视频的深层理解，并引入BCR方法将宏平均准确率从61.7%提升至84.4%。
OPID: 面向智能体强化学习的在策略技能蒸馏
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 提出OPID框架，通过从在策略轨迹中提取层级技能（回合级和步骤级）提供密集标记级监督，结合结果优势进行策略优化，提升智能体性能、样本效率和鲁棒性。
PressMimic: 压力引导的动作捕捉与控制用于人形机器人模仿
机构 * School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与工程学院） ； Key Laboratory of Optoelectronic Devices and Systems with Extreme Performances of MOE, Nanjing University（南京大学极端性能光电技术与系统教育部重点实验室） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心）
AI总结 提出PressMimic框架，通过压力模态融合RGB估计3D姿态和全局运动，并利用压力监督策略实现物理一致的接触模式，提升人形机器人模仿的准确性和稳定性。
PhysEditWorld: 一个面向物理可编辑世界模型的大规模数据集
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent（腾讯）
AI总结 提出PhysEditWorld数据集，通过UE5重放渲染管线生成多重力配置下的动作条件视频，支持可控物理编辑，用于改进世界模型的动力学建模和一致性。
Comments Project page: https://yizhiqianbi.github.io/physeditworld/
通过内存高效等变变压器实现可扩展的肽设计
机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Institute for AI Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Department of Chemistry, Tsinghua University（清华大学化学系）
AI总结 提出内存高效等变变压器（MEET），通过线性内存缩放和几何特征改进，实现全原子肽的序列与结构协同设计，在生成质量、结合亲和力和多样性上超越现有方法。
从自我未来学习：面向扩散LLM的在线自蒸馏
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； ELLIS Institute Tubingen（ELLIS蒂宾根研究所） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Tubingen AI Center（蒂宾根人工智能中心）
AI总结 提出首个面向扩散大语言模型的在线自蒸馏框架d-OPSD，通过自我生成答案作为后缀条件实现从自我未来经验学习，并将监督从词元级转向步骤级，在推理基准上以约10%的优化步骤超越RLVR和SFT基线。
Comments Preprint
超越独立操纵：具有同伴模仿的个体公平感知策略分类
机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学学院） ； Institute for Theoretical Computer Science, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学理论计算机科学研究所） ； Information Technology Development, Aetos Capital Group, Sydney（悉尼Aetos资本集团信息技术部） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系）
AI总结 提出个体公平感知策略分类（IFSC）框架，通过建模基于个体公平的同伴驱动操纵（模仿邻近被接受同伴），并采用鲁棒学习过程处理同伴可观测性不确定性，以改善个体公平一致性并减轻模仿引起的扭曲。
Comments Accepted by SIGKDD2026
两全其美：为序列推荐协调语义ID和哈希ID
机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对序列推荐中头部和尾部物品性能权衡问题，提出H2Rec框架，通过双分支架构协调语义ID和哈希ID，并采用双级对齐策略实现知识迁移，在公开基准和商业平台上取得更好平衡。
UltraStar: 面向超声心动图导航的语义感知星图建模
机构 * Department of Automation, BNRist, Tsinghua University, Beijing, China（自动化系、BNRist、清华大学、北京、中国） ； School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China（自动化学院、北京理工大学、北京、中国） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院、北京、中国） ； Chinese PLA General Hospital, Beijing, China（中国人民解放军总医院、北京、中国）
AI总结 提出UltraStar方法，通过星图将探头导航从路径回归重构为基于锚点的全局定位，并采用语义感知采样策略选择代表性关键帧，有效处理噪声轨迹，在131万样本数据集上优于基线方法。
Comments Accepted to MICCAI 2026
HOB：异构竞价环境下的整体优化竞价策略
机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对异构渠道中的广告竞价优化问题，提出HOB策略，通过可计算且可对齐的边际成本（MC）协调不同渠道，并采用零膨胀指数分布建模非均匀一价拍卖，实现全局MC均衡，显著提升GMV。
Comments v2 substantial revision: reformulated MC framework, expanded experiments, author list updated. 8 pages
Huracan: 一种用于集合数据同化和天气预报的熟练端到端数据驱动系统
机构 * Microsoft Corporation（微软公司） ； Department of Earth System Science, Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling, Institute for Global Change Studies（教育部地球系统科学部门地球系统建模重点实验室，全球变化研究机构） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出Huracan系统，结合集合数据同化与预报模型，仅依赖观测数据实现与ECMWF ENS相当的预报精度，在80.2%的变量和预报时长组合上匹配或超越其连续排序概率评分。
通过层间一致性聚合缓解大型视觉-语言模型中的幻觉
机构 * Peking University（北京大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； De Artificial Intelligence Lab（人工智能实验室）
AI总结 提出训练无关的解码方法DCLA，通过聚合前层表示构建动态语义参考并纠正语义偏差层，增强层间一致性，在多个LVLM和基准上显著降低幻觉。
基于全局与局部重建的点云扩散用于实例级3D异常检测
机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Guangdong Artificial Intelligence and Digital Economy Laboratory (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳））
AI总结 提出PCDiff框架，通过实例级多模态条件生成弱缺陷异常，并采用联合局部-全局重建算法恢复前景缺陷同时保持背景正常结构，在3D异常检测中显著优于现有方法。
ScaleHP: 在度量空间中估计手部姿态
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Visincept ； International Digital Economy Academy (IDEA Research)（国际数字经济学院（IDEA研究院）） ； South China University of Technology（华南理工大学）
AI总结 提出ScaleHP，一种端到端的一阶段手部姿态估计框架，利用手部骨骼内在比例关系作为度量先验，通过尺度token和透视约束最小二乘法在相机坐标系中恢复绝对度量尺度，在多个基准上达到最先进性能。
Comments 27 pages, 8 figures, 6 tables; includes supplementary material
VPA-Guard：防御与基准测试图像到视频生成中的视觉提示攻击
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）
AI总结 提出首个针对图像到视频生成中视觉提示攻击的系统基准VVA-Bench，并设计检索增强自进化防御框架VPA-Guard，平均降低攻击成功率44.2%和危害评分73.4%。
Comments Dataset Page: https://huggingface.co/datasets/CSU-JPG/VVA-Bench
STEB：用于评估超越翻译保真度的语音到语音翻译表现力基准
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院）
AI总结 提出STEB基准，通过描述-总结框架评估语音到语音翻译在情感、场景风格和非语言发声方面的表现力，发现现有系统在语义保真度上表现良好但表现力保留不足。
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