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ASSCG：自动驾驶中快慢LLM规划的恰到好处门控
机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Automation, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学自动化系） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Lenovo Group Limited（联想集团）
AI总结 提出自适应慢系统控制门（ASSCG），通过帧级查询/缓存/丢弃决策优化快慢规划器调用，结合RWKV骨干网络和GRPO风格强化学习，在nuPlan和NAVSIM上分别提升性能并降低延迟。
Causal-rCM：一种用于流式视频生成和交互式世界模型中自回归扩散蒸馏的统一教师强制与自我强制开放配方
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； NVIDIA（英伟达）
AI总结 提出Causal-rCM框架，将扩散蒸馏扩展到自回归视频扩散，通过教师强制（前向散度）与自我强制（反向散度）互补，实现流式视频生成和交互式世界模型，在帧级和块级设置中达到最先进性能。
Comments Technical Report
解耦语义与几何基础：面向语言条件模仿学习的空间视觉提示
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出SVP-IL解耦架构，通过视觉语言基础模型将指令解析为零样本几何掩码，生成空间视觉提示并注入连续动作生成器，在低数据条件下显著提升语言条件模仿学习的成功率。
面向机器人视觉检测中低数据空间缺陷检测的软硬件集成设计：混合光电神经网络
机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； China Belt and Road Joint Lab on Measurement and Control（中国一带一路测量与控制联合实验室） ； School of Electric and Electrical Engineering, Chongqing University of Technology（重庆理工大学电气与电子工程学院） ； Department of Precision Instrument, Tsinghua University（清华大学精密仪器系）
AI总结 提出一种软硬件集成的光电架构，通过非成像低数据范式和传感器在环策略，结合压缩感知与CLIP引导注意力，实现缺陷检测数据量减少90%、计算量降低60%。
潜在块扩散时间点过程：一种用于异步事件序列生成的半自回归框架
机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系）
AI总结 提出潜在块扩散时间点过程（LBDTPP），通过潜在空间中的块级自回归和块内高斯扩散，实现可变长度、高质量的事件序列生成，理论证明可减少误差累积，实验优于现有方法。
模型原生计算架构：通过计算机架构的视角展望未来系统架构
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Pengcheng Laboratory, Shenzhen, China（深圳鹏城实验室）
AI总结 本文通过类比计算机架构，提出模型原生计算的概念，并设计了一个六层智能计算架构模型（ICAM），以统一解决大语言模型在系统层面面临的缓存、上下文、调度等问题。
PhyGile: 面向敏捷通用人形运动跟踪的物理前缀引导运动生成
机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 提出PhyGile框架，通过物理前缀引导的机器人原生运动生成，结合课程混合专家训练和后训练，解决文本生成运动在机器人上物理不可行的问题，实现敏捷全身运动跟踪。
VolSplat: 重新思考基于体素对齐预测的前馈式3D高斯泼溅
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； GigaAI ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Monash University（莫纳什大学）
AI总结 针对前馈式3D高斯泼溅中像素对齐预测的局限性，提出体素对齐的VolSplat方法，通过从预测的3D体素网格直接预测高斯，实现鲁棒的多视图一致性和更优的几何与渲染质量。
Comments ECCV 2026, Project Page: https://lhmd.top/volsplat, Code: https://github.com/ziplab/VolSplat
ZeroWBC: 从人类自我中心数据学习自然全身人形交互
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； TeleAI, China Telecom（TeleAI，中国电信）
AI总结 提出ZeroWBC框架，利用人类自我中心视频和同步全身运动数据，通过生成-跟踪方法实现无遥操作的人形机器人全身交互控制。
TIDAL: 时间交错扩散与动作循环用于高频VLA控制
机构 * Institute for Infocomm Research (I$^2$R), A*STAR, Singapore（信息通信研究所（I²R），A*STAR，新加坡） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡）
AI总结 提出TIDAL分层框架，通过双频架构解耦语义推理与高频执行，实现边缘硬件上约9Hz控制更新，在动态拦截任务中性能提升2倍。
Membox: 将主题连续性编织到LLM智能体的长期记忆中
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xinjiang University（新疆大学）
AI总结 提出Membox层次记忆架构，通过主题织机按局部主题组织对话，并通过轨迹织机跨会话链接宏主题轨迹，在LoCoMo和DialSim上显著提升长程记忆检索性能。
RoDyn: 驯服交互式机器人动态2.5D世界模型用于机器人操作
机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国）
AI总结 提出RoDyn，一种几何感知的2.5D世界模型，通过机器人动态分词器和掩码引导自回归架构，在高效潜在空间中建模环境动态，提升生成保真度并显著改善下游强化学习和模仿学习性能。
分布偏好优化：大语言模型遗忘的细粒度视角
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Jianghuai Advanced Technology Center（江淮先进技术中心） ； University of Technology Sydney（悉尼大学）
AI总结 针对大语言模型遗忘中负偏好优化缺乏显式正信号的问题，提出分布偏好优化（DiPO），通过选择性放大或抑制模型高置信度输出logits构建偏好分布对，实现细粒度遗忘，在TOFU和MUSE基准上取得最优遗忘质量与模型效用的平衡。
Comments 20 pages
立场：感知之后推理意味着无视觉推理
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanjing University（南京大学） ； Nankai University（南开大学）
AI总结 本文质疑多模态研究中语言推理能弥补视觉缺陷的假设，提出“感知-推理”范式导致视觉推理退化为文本空间推理，并通过图灵眼测试验证文本推理无法修复感知失败，主张转向感知内的推理。
我们准备好构建原生智能体记忆系统了吗？
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd（MemTensor（上海）科技有限公司）
AI总结 从数据管理视角系统研究智能体记忆，提出四模块分析框架，评估12种记忆系统，发现无单一架构占优，并揭示成本-性能权衡。
Comments Paper list available at: https://github.com/OpenDataBox/awesome-agent-memory. Source code available at: https://github.com/OpenDataBox/MemoryData
机器人操作的世界价值模型
机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出世界价值模型（WVM），融合世界模型与价值估计，通过时序建模评估数据质量，在标准基准和次优轨迹基准上达到SOTA，提升策略学习性能。
Comments preprint
基于优化的多楼层场景自动驾驶地面车辆安全轨迹规划
机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出一种针对多楼层场景的轨迹规划框架，包括基于广义Voronoi图和多目标算法的任务规划模块，以及采用优化方法和热启动分层规划生成高质量轨迹的轨迹规划模块，并通过仿真验证可行性。
面向自进化就绪工作流工具：专家大语言模型管道的可逆迁移路径与可转换性分类法
机构 * Yunyong Century (Beijing) Artificial Intelligence Technology Co., Ltd.（云涌世纪（北京）人工智能科技有限公司） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对专家验证的“LLM+脚本”工作流静态、无法自适应的问题，提出一种基于绞杀者模式的可逆迁移路径，将遗留工作流重构为可组合、类型化、可审计的阶段，并引入三级可转换性分类法（A/B/C）作为路由阶段诊断工作流就绪状态。
比较还是不比较：论评估社会偏见的方法论实践
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Ubiquitous Knowledge Processing Lab (UKP Lab), Department of Computer Science, TU Darmstadt and National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（普适知识处理实验室（UKP Lab），计算机科学系，达姆施塔特工业大学及国家应用网络安全研究中心ATHENE）
AI总结 提出统一框架标准化异构基准，揭示孤立评估与强制比较设置间的系统性范式差距，发现比较设置会催化潜在歧视，且链式思维推理加剧偏见，规模越大偏见越强。
PointVG-R: 通过视觉思维链在多模态大语言模型中内化几何推理以实现精确指向定位
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Wuhan University（武汉大学）
AI总结 提出PointVG-R，通过强化学习和冷启动数据内化几何推理，结合视觉思维链数据集EgoPoint-CoT，在指向性视觉定位任务中实现mIoU提升15.86个点的SOTA性能。
一种用于加速罕见病诊断的专用推理大语言模型：随机AI辅助医生试验
机构 * Tsinghua Medicine, Tsinghua University（清华大学医学部，清华大学） ； Department of Ophthalmology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院眼科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Statistics and Data Science, Tsinghua University（清华大学统计与数据科学系） ； Department of Rheumatology and Clinical Immunology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院风湿免疫科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院罕见病科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Dermatology, Xijing Hospital, Air Force Medical University（西安空军军医大学西京医院皮肤科） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University (ECNU)（东华大学计算机科学与技术学院） ； Department of Neurosurgery, Xuanwu Hospital, Capital Medical University（首都医科大学宣武医院神经外科） ； Department of Ophthalmology, National University of Singapore（新加坡国立大学眼科） ； Singapore Eye Research Institute, Singapore National Eye Centre（新加坡眼科学研究所，新加坡国家眼科中心） ； Ophthalmology and Visual Science Academic Clinical Program, Duke-NUS Medical School（杜克-国立新加坡大学医学学校眼科与视觉科学学术临床项目） ； Department of Pediatrics, The First Hospital of Tsinghua University（清华大学第一医院儿科） ； College of Future Technology, Peking University（北京大学未来技术学院） ； School of Health and Wellbeing, University of Glasgow（格拉斯哥大学健康与福祉学院）
AI总结 提出开源推理大模型RaDaR（32B参数），通过增强推理训练和合成数据，在罕见病诊断中超越DeepSeek-R1等模型，随机试验显示其辅助使医生诊断准确率提升21.44个百分点。
Comments 36 pages, 5 figures
VistaRef: 提升指向目标检测的视觉空间方位感知能力
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Dalian University of Technology（大连理工大学）
AI总结 提出VistaRef框架，通过局部手部实体建模和几何射线建模模块增强空间方位感知，并引入方向一致性对齐损失，在指向目标检测任务中实现14个绝对点的精度提升。
MambaRaw: 基于选择性状态空间建模的高效4K原始图像重建
机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院）
AI总结 提出MambaRaw框架，利用状态空间模型高效估计熵参数，通过TileMambaBlock和能量感知精化模块实现4K原始图像的高效重建，在三个相机数据集上达到最优性能。
Comments Accepted by ECCV 2026
P-MTP: 通过渐进深度缩放的多令牌预测实现高效文档解析
机构 * Department of Computer Vision Technology (VIS) Baidu Inc China（百度计算机视觉技术部（VIS）） ； Tsinghua University Shenzhen International Graduate School China（清华大学深圳国际研究生院）
AI总结 提出P-MTP框架，通过渐进式多令牌预测和轻量级MTP模块，结合渐进课程损失和置信门控动态草稿，实现文档解析高达5倍加速且精度损失极小。
逃离自我确认陷阱：一种用于智能体经验学习的执行-蒸馏-验证范式
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学）
AI总结 提出EDV框架，通过多智能体并行执行、第三方蒸馏和共识验证，解决单智能体经验学习中的自我确认陷阱问题，在三个长时任务基准上取得一致提升。
Comments 28 pages, 11 figures
EgoSAT: 一个全面的自我中心流式交互理解基准
机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
AI总结 提出EgoSAT基准，统一自我中心视频的回顾、在线和前瞻推理任务，评估视觉语言模型在流式设置中的表现，发现现有模型存在前瞻/回顾困难及置信度校准问题。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://leiyj23.github.io/EgoSAT/
SignNet-1M：大规模多语言手语视频数据集及下游基准
机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； ChatSign Technology（ChatSign 技术公司） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出SignNet-1M，通过3D高斯泼溅、扩散模型和后期渲染增强合成多样化手语视频，提升模型在跨视角、背景和身份等分布偏移下的泛化能力。
Comments 25 pages. Accepted to ECCV 2026
LemonHarness 技术报告
机构 * Tianjin University（天津大学） ； Anhui University（安徽大学） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系）
AI总结 针对长周期智能体因工作空间状态变化难以追踪的问题，提出LemonHarness框架，通过显式执行边界、可复用规则知识库和时感知执行机制，在Terminal-Bench 2.0上实现86.52%准确率。
M^2C-EvDet：面向事件目标检测的多域多阶跨模态知识蒸馏
机构 * BNRist, THUIBCS, BLBCI, School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院、北京信息科学与技术国家研究中心、清华-英特尔先进计算与智能技术联合研究中心、北京国家区块链与物联网技术研究中心） ； Yangtze Delta Region Institute, Tsinghua University（清华大学长三角研究院） ； School of Economics and Management, Beijing Forestry University（北京林业大学经济管理学院）
AI总结 提出M^2C-EvDet框架，通过频率学习和超图计算，结合自适应频率解耦特征蒸馏和多阶关系蒸馏，缩小事件数据与帧数据在目标检测上的性能差距。
MorVess: 形态感知的肺血管分割网络
机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； University of Leicester（莱斯特大学）
AI总结 提出MorVess框架，结合可微几何先验与大模型适应，通过联合预测血管掩膜、距离图和厚度图，提升肺血管分割的拓扑完整性和小血管恢复能力。
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