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衡量AI辅助内容生成中的人类贡献
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对AI辅助内容生成中人类贡献度难以量化的问题，提出基于信息论的框架，通过互信息与自信息之比计算人类信息贡献比例，实验证明能有效区分不同创意领域的人类贡献程度。
MemoryWAM：具有持久记忆的高效世界动作建模
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出MemoryWAM，通过混合记忆设计和定制注意力机制，在长时域机器人操作任务中实现高效记忆依赖决策，优于现有VLA和WAM基线。
超越全局重规划：跨设备智能体系统的分层恢复
机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Southeast University（东南大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出分层重规划框架H-RePlan，通过统一API-CLI-GUI执行和跨层失败抽象，区分设备本地策略恢复与全局重规划，在HeraBench基准上显著提升跨设备任务完成率和指令遵循度。
TaCauchy：面向视觉触觉仿真的可扩展有限元框架
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Inc.（华为技术有限公司）
AI总结 提出TaCauchy框架，基于UIPC求解器在Isaac Sim中集成有限元法，直接计算柯西应力张量并投影为接触力，实现高保真触觉仿真，支持多种传感器，物理验证SSIM>0.93。
Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2026
头颈肿瘤 (HECKTOR) 2025 挑战赛：多模态 PET/CT 中的分割、诊断与预后基准
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Amsterdam UMC（阿姆斯特丹大学医学中心） ； The Netherlands Cancer Institute（荷兰癌症研究所） ； Radboud University Medical Centre（拉德堡德大学医学中心） ； University College London（伦敦大学学院） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Newland Digital Technology（新大陆数字技术） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University Hospital, Nantes（南特大学医院） ； Nantes Université, Centrale Nantes, CNRS, LS2N（南特大学、南特中央理工学院、法国国家科学研究中心、LS2N实验室） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； China Mobile System Integration Co., Ltd.（中移系统集成有限公司） ； Subtle Medical Inc.（Subtle Medical公司） ； University Hospital, LMU Munich（慕尼黑大学医院） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； BC Cancer Research Institute（不列颠哥伦比亚癌症研究所） ； HES-SO Valais-Wallis University of Applied Sciences and Arts（HES-SO瓦莱州应用科学与艺术大学） ； Lausanne University Hospital (CHUV)（洛桑大学医院） ； LaTIM, INSERM, UMR 1101, Univ Brest（LaTIM实验室、法国国家健康与医学研究院、UMR 1101、布雷斯特大学）
AI总结 HECKTOR 2025 挑战赛利用多模态 PET/CT 和电子健康记录，建立了头颈癌自动分析的基准，涵盖肿瘤分割、复发预测和 HPV 分类三个任务，最佳算法分别达到 Dice 0.75、C-index 0.66 和平衡准确率 0.56。
Comments 17 pages, 4 figures, 4 tables. Overview paper for the HECKTOR 2025 challenge, held as a satellite event at MICCAI 2025. Challenge website: https://hecktor.grand-challenge.org/
自我偏好在可验证的指令遵循修订中弱或不存在：基于真正作者身份的四模型测试
机构 * Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系）
AI总结 通过IFEval验证器测试四类中端模型在指令遵循修订中的自我偏好，发现作者拒绝已验证正确编辑的比例与新鲜模型无显著差异，表明自我偏好弱或不存在。
Comments 7 pages, 3 tables. Code and data: https://github.com/williamguey/self-preference-revision
EventVLA: 面向长程视觉-语言-动作策略的事件驱动视觉证据记忆
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） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对长程机器人操作中记忆瓶颈问题，提出EventVLA框架，通过动态关键帧证据记忆模块自主捕获任务关键视觉事件，在17个模拟和4个真实任务中平均成功率提升40%。
空间感知缩减框架：迈向高效且忠实的视觉状态空间模型
机构 * Sichuan University（四川大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出STORM框架，通过保持空间结构完整性解决视觉Mamba模型在token缩减时的性能崩溃问题，无需训练即可实现高精度剪枝。
Comments Accepted by ICML 2026
World Engine：迈向自动驾驶后训练时代
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei（华为） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Archon Robotics（Archon机器人） ； KE:SAI ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； NTU（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出World Engine生成式框架，通过从真实日志重建高保真交互环境并外推安全关键变体，利用强化后训练对齐策略与安全约束，显著减少罕见安全关键场景故障，提升自动驾驶安全性。
Comments Technical Report. Project Page: https://opendrivelab.com/WorldEngine/
MEMS/GNSS组合导航中无人地面车辆在GNSS退化环境下的路径约束鲁棒融合估计
机构 * State Key Laboratory of Precision Space-time Information Sensing Technology, Tsinghua University（清华大学精密时空信息感知技术国家重点实验室） ； Xiaomi Inc.（小米公司）
AI总结 针对GNSS信号严重遮挡下结构化道路环境中无人地面车辆的累积定位漂移，提出一种鲁棒的路径约束状态估计方法，利用历史航位推算轨迹与高精地图匹配生成伪位置观测，通过扩展卡尔曼滤波持续注入道路级约束，抑制位置偏差并改善方位估计。
Comments Accepted workshop paper, 1st Workshop on Robot Meets GNSS and Ranging for Seamless Autonomy, IEEE ICRA 2026
Journal ref 1st Workshop on Robot Meets GNSS and Ranging for Seamless Autonomy, IEEE ICRA 2026, Vienna, Austria, June 5, 2026
ImageWAM：世界动作模型真的需要视频生成，还是只需要图像编辑？
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工学院） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人X） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院）
AI总结 提出ImageWAM框架，利用预训练图像编辑模型替代视频生成进行机器人动作预测，通过编辑去噪的KV缓存作为世界动作上下文，在多个模拟和真实实验中优于基线，计算量降至1/6，延迟降至1/4。
Comments Project Page: https://zhangwenyao1.github.io/ImageWAM/
基于大语言模型的知识图谱推理中的幻觉检测
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LUCID方法，结合LLM注意力分数、知识图谱语义和结构信息，利用图神经网络检测LLM在知识图谱推理中的幻觉，在九个数据集上达到最优性能。
FineCombo-TTS: 使用文本描述和参考语音的协作式精确可控语音合成
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳国际研究生院） ； Inner Mongolia University（内蒙古大学） ； Tencent, Shenzhen, China（腾讯（深圳））
AI总结 提出FineCombo-TTS统一框架，通过条件流匹配的语音方差预测器实现基于文本描述的细粒度参考到目标变换，实现灵活精确的声学属性控制。
Comments Accepted by Interspeech 2026
人类通用抓取
机构 * New York University（纽约大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Michigan（密歇根大学）
AI总结 提出HUG模型，利用人类抓取数据（1M-HUG数据集）和流匹配方法，从单张RGB-D图像生成多样化抓取姿态，并重定向到机器人手，实现零样本抓取，在HUG-Bench上超越基线23%-34%。
Comments 28 pages, 20 figures, 7 tables
SimuWoB: 模拟真实世界移动应用以实现快速且保真的GUI智能体基准测试
机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus团队）
AI总结 针对现有移动GUI智能体基准测试与现实应用之间的差距，提出全合成基准SimuWoB，通过鲁棒的虚拟环境生成框架合成高保真任务和环境，自动提供有效奖励，实现对复杂长程交互的高效可重复评估。
DADP: 领域自适应扩散策略
机构 * University of California, Berkeley, California, USA（加州大学伯克利分校） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学）
AI总结 提出DADP，通过无监督解耦和领域感知扩散注入，实现跨动态环境的鲁棒零样本适应，在运动与操控任务上超越先前方法。
增强生成式自动出价：结合离线奖励评估与策略搜索
机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝与天猫集团） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系）
AI总结 针对现有生成式自动出价方法无法超越静态数据集进行探索的性能瓶颈，提出AIGB-Pearl方法，通过轨迹评估器和KL-Lipschitz约束的分数最大化方案实现安全高效探索，在模拟和真实广告系统中取得最优性能。
从我们所拥有的学习：在线推理过去交互的历史感知验证器
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系）
AI总结 提出历史感知验证器HAVE，通过解耦动作生成与验证，利用历史交互在线消除歧义，理论证明其提升期望动作质量，在多个模拟和真实环境中验证有效性。
Comments CoRL 2025
通过MOS监督增强构音障碍语音严重程度评估
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts（北京邮电大学）
AI总结 提出利用语音合成评估数据（QualiSpeech语料库的MOS标签）增强构音障碍语音评估，微调提升可懂度和自然度预测，联合训练主要提升自然度，减少对临床标注的依赖。
Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2511.02270
STARE: 基于惊讶度的令牌级优势重加权以实现策略熵稳定性
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Tencent Hunyuan（腾讯 Hunyuan）
AI总结 针对GRPO等RL算法中策略熵崩溃问题，提出STARE方法，通过惊讶度分位数识别熵关键令牌并重加权其优势，结合目标熵闭环门控稳定熵，在1.5B-32B模型和多种任务上实现稳定训练，AIME24/25准确率提升4%-8%。
Comments LLM, Reinforcement Learning
超越安全数据：具有正则安全反射的预训练阶段对齐
机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院）
AI总结 提出安全反射预训练方法，在预训练语料中插入安全反思，使模型具备自我监控能力，实验表明该方法能有效降低推理和微调攻击成功率。
HT-Bench：基于自我中心视觉的灵巧全手触觉表示基准与学习
机构 * Beihang University（北航） ； Rimbot ； BUPT（北邮） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； CAS（中国科学院）
AI总结 提出HT-Bench多任务基准和HandTouch编码器，通过大规模自我中心视觉与全手触觉数据，在触觉相似性检索、掩码修复、视觉到触觉合成等任务上验证了触觉表示的有效性。
Comments 9pages, 4figures
通过可引导的模型合并增强多语言推理
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出可引导模型合并（ST-Merge）框架，通过门控交叉注意力机制自适应调节源模型贡献，在多语言推理任务中优于强基线。
Comments 12 pages, 7 figures, 8 tables. Accepted by ACL2026 Findings
面向GUI代理的技能引导延续蒸馏
机构 * StepFun ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出技能引导延续蒸馏（SGCD）框架，通过技能引导策略生成成功延续轨迹，弥补专家轨迹中未覆盖的状态监督缺失，在OSWorld-Verified上将三个基础模型成功率从30%左右提升至50%以上。
从自身错误中学习：为自蒸馏构建可学习的微反思轨迹
机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问事业部） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出TAPO方法，通过对比正确与错误轨迹构建微反思修正，实现从隐式分布对齐到显式轨迹构建的自蒸馏改进，在多个数学推理基准上优于GRPO。
超越奖励工程：长上下文强化学习的数据配方
机构 * OpenBMB ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出一种简单有效的数据配方，结合最小化基于结果的GRPO设置，显著提升大语言模型的长上下文推理能力，在多个基准和智能体任务上取得平均+3.2至+7.2点的提升。
Comments 15 pages, 6 figures, 12 tables
GateMem：多主体共享内存代理中的内存治理基准
机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡尔斯鲁厄大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出GateMem基准，评估多主体共享内存代理在效用、访问控制和遗忘三方面的治理能力，发现现有方法无法同时满足三者。
Comments 24 pages, 8 figures. Code and dataset are available at https://github.com/rzhub/GateMem and https://huggingface.co/datasets/Ray368/GateMem
自监督掩码感知Transformer用于微创手术机器人中容错FBG力传感
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院）
AI总结 针对微创手术机器人中FBG传感器因通道耦合和断裂导致的力估计退化问题，提出统一的自监督掩码感知Transformer，通过掩码通道重建预训练和动态损坏课程微调，实现多通道故障下的优雅降级，在8通道数据集上达到0.0066 N均方根误差。
关于循环Transformer的残差缩放：稳定性和可迁移性
机构 * Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对循环Transformer，提出残差缩放因子应为1/N而非1/√L，并推导出多层的分解参数化，实现超参数从少循环到多循环的迁移。
Comments 19 pages, 9 figures
CoreMem: 对话代理中长期记忆的黎曼检索与Fisher引导蒸馏
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shandong Analysis and Test Center, Qilu University of Technology（齐鲁工业大学山东省分析测试中心） ； State Key Laboratory for Quality Ensurance and Sustainable Use of Dao-di Herbs（道地药材品质保障与可持续利用国家重点实验室）
AI总结 提出CoreMem架构，用黎曼检索替代余弦相似度解决高维检索枢纽问题，通过Fisher引导离散令牌蒸馏实现原则性压缩，在8GB显存边缘设备上实现长期记忆对话代理。
Comments 15 pages, 5 figures
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