高校专区
利用谐波不兼容性去除的全脑susceptibility映射
机构 * Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学尤拉数学科学中心） ； School of Mathematical Sciences, Tongji University（同济大学数学科学学院）
AI总结 本文提出了一种基于正则化的susceptibility重建模型，通过引入基于稀疏性的正则化项来处理谐波不兼容性，以提高全脑susceptibility映射的性能。
Comments Accepted for publication in SIAM Journal on Imaging Sciences
通过动态定价实现最优车辆调度方案
机构 * IIIS, Tsinghua University（清华大学信息科学与技术学院）
AI总结 本文通过经济方法解决网约车平台在地理和时间信息下的最优定价和车辆调度问题，提出高效算法计算最优随机定价方案，并通过实验证明其优于固定定价和涨价机制。
通过鞍点优化实现SVM：新的界和分布式算法
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 本文提出基于鞍点优化的新算法，为硬边距SVM和ν-SVM提供近线性时间复杂度的解决方案，并在分布式环境下实现高效通信。
大规模高维数据的单次PCA处理
机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Tsinghua National Lab of Information Science and Technology（清华大学信息科学与技术国家实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute for Interdisciplinary Information Sciences（交叉信息科学与工程研究院） ； Department of Electronic Engineering（电子工程系） ； Institute of Computing Technology（计算技术研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Old Dominion University（老 Dominion 大学）
AI总结 本文提出一种单次随机算法实现大规模高维数据的PCA，适用于存储在慢速存储器或流式生成的数据，实验验证其准确性，比现有算法误差小多个数量级，可在24分钟内计算50个主成分。
Comments IJCAI 2017, 16 pages, 6 figures
松弛的稀疏特征值条件用于非凸正则化回归中的稀疏估计
机构 * Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, P.R.China（自动化系，清华大学，北京100084，中国） ； State Key Lab of Intelligent Technologies and Systems（智能技术与系统国家重点实验室） ； Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology(TNList)（信息科学与技术国家实验室（清华大学））
AI总结 本文研究了非凸正则化回归中稀疏估计的松弛特征值条件，证明了非凸正则化在稀疏估计中的有效性，并展示了坐标下降法在获得近似全局解中的应用。
FSA-GRPO：训练听觉大语言模型使用少样本示例
机构 * University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出基于强化学习的后训练方法FSA-GRPO，通过专门设计的奖励机制鼓励模型利用少样本示例，增强其少样本适应能力，在儿童语音识别、语音翻译和音频理解等任务上取得提升。
TadA-Bench：面向智能蛋白质工程的未来轮次发现的百万变异基准
机构 * Tsinghua University（清华大学）
AI总结 TadA-Bench 是一个基于31轮TadA定向进化的百万变异湿实验回放基准，通过定义固定数据回放任务来评估模型在未见过的未来轮次中排序变异的能力，并引入Seq2Graph统一标签，揭示进化覆盖度比局部数据密度更重要。
Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). Data: https://huggingface.co/datasets/JinGao/TadABench-1M . Code: https://github.com/shiyegao/TadABench-1M
Humanoid-GPT：扩展数据与结构以实现零样本运动跟踪
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Galbot Inc.（Galbot公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院）
AI总结 提出Humanoid-GPT，一种基于GPT风格的因果Transformer，在十亿级运动语料上预训练，实现全身控制，通过扩展数据和模型容量达到对未见运动和任务的零样本泛化。
Comments Accepted at CVPR 2026
OVO-S-Bench：多模态大语言模型中流式空间智能的分层基准
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 提出OVO-S-Bench，一个完全人工标注的流式空间智能基准，包含1680个问题，涵盖四个抽象层次，评估38个MLLM，发现Gemini-3.1-Pro落后人类专家27分，流式空间微调MLLM表现不如其骨干模型。
Comments 48 pages, 12 figures, 15 tables. Project page: https://internlm.github.io/OVO-S-Bench/
超越编码器累加：衡量多编码器视觉语言模型中编码器的作用
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） ； University of Macau（澳门大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学）
AI总结 通过重新训练所有31个非空子集，提出容量-必要性分解和预投影器秩分析，揭示多编码器视觉语言模型中编码器角色并非简单累加，并给出最优配对原则。
统一视频-动作联合去噪用于灵巧动作与数据生成
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出Donk模型，通过联合建模交互视频与手部轨迹的分布，实现灵巧手的动作生成与数据增强。
Comments 9 pages, 5 figures
SAGE: 智能体生态中社会化演化的定量评估
机构 * Tsinghua University, China（清华大学, 中国） ； Meituan, China（美团, 中国）
AI总结 提出SAGE框架，通过对比社会演化（SocialEvo）与自我演化（SelfEvo）两种计算条件，在三个领域评估共享经验对智能体性能的影响，发现群体历史并非普遍放大器，但能帮助陷入停滞的智能体取得突破，且社会收益依赖于抽象能力而非暴露量。
Comments 13 pages, 5 figures
教师何时应该移动？自在线策略蒸馏中的时间耦合与稳定性
机构 * Peking University（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 研究自在线策略蒸馏中教师更新调度对稳定性的影响，提出基于隔离期和门控机制的CGTR方法，实现零崩溃和最佳性能。
缓解虚假信用传播：基于概率图奖励聚合的准则强化学习
机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心，人工智能学院，北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对准则奖励中因忽略准则间依赖关系导致的虚假信用传播问题，提出概率图框架Graphical Event Aggregation for Rubric rewards (GEAR)，通过建模潜在伯努利事件和软抑制传播实现依赖感知的奖励聚合，在多个基准上提升性能并减少信用泄漏。
SynCred-Bench: 评估AI生成视觉虚假信息中的合成可信度
机构 * The Conversational AI (CoAI) group, DCST, Tsinghua University（清华大学人工智能对话组，数据科学与技术研究院，清华大学）
AI总结 提出SynCred-Bench基准，包含600个AI生成的虚假信息图像，涵盖六种可信形式和七种传播风格，并引入FP450真实图像负集，评估显示现有系统在5%假阳性率下真阳性率极低，表明合成可信度是一个严重且未被充分探索的视觉虚假信息挑战。
AirDreamer: 基于世界模型的通用无人机导航
机构 * Institute for AI Industry Research, Tsinghua University, Beijing, China（人工智能产业研究院，清华大学，北京，中国） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（电子工程系，清华大学，北京，中国） ； School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, China（遥感与信息工程学院，武汉大学，武汉，中国）
AI总结 提出一种结合强化学习策略和世界模型理解的无人机导航框架，通过稀疏奖励函数避免局部最优，在复杂未知环境中实现优于基线5.3%的成功率，并支持零调参的仿真到现实迁移。
Comments 8 pages, 8 figures
GeoAlign: VLA模型中的状态引导空间对齐超越语义
机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Jingdezhen Ceramic University（景德镇陶瓷大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； HONOR（HONOR公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出GeoAlign架构，通过RGB几何分支的后训练和机器人本体状态引导的几何特征查询，实现几何感知的空间对齐和动态可供性选择，在多个基准上取得高性能。
Comments 20 pages, 9 figures, 8 tables, including appendix
ARBOR: 通过可复用评分标准缓冲区的在线过程奖励用于搜索智能体
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Peking University（北京大学） ； Shenzhen University（深圳大学）
AI总结 针对基于LLM的搜索智能体训练中结果奖励缺乏过程监督的问题，提出ARBOR框架，通过维护跨查询共享的评分标准记忆库，利用对比轨迹生成局部草案并整合为通用评分标准，以稀疏成对判断提供过程级梯度，在四个多跳QA基准上优于GRPO和DAPO基线。
WebRISE: 面向MLLM生成Web工件的需求诱导状态评估
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Tongji University（同济大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院）
AI总结 提出WebRISE框架，通过交互契约图（ICG）将任务需求转化为可观察状态、用户意图转换和DOM/视觉断言，以评估MLLM生成的Web工件的功能正确性，实验表明ICG评分检测状态错误率是检查点评估的2-16倍。
Follow-Your-Preference++：重新思考图像修复中的偏好对齐
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文从基本原理出发，通过直接偏好优化框架和公开奖励模型构建偏好数据，系统研究了图像修复中的偏好对齐问题，发现奖励模型存在偏差但可通过集成缓解，并在标准指标、大视觉语言模型评估和人类评估上显著超越先前最先进模型。
Comments 23 pages, 14 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2509.23082
TTT-VLA：面向视觉-语言-动作模型的测试时潜在提示优化
机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； CSIRO Data61
AI总结 提出TTT-VLA框架，通过测试时优化潜在提示来适应分布偏移，无需修改策略本身，在SimperEnv上提升单/多实体任务成功率。
DeskCraft: 桌面代理在专业工作流与人在环协作中的基准测试
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出DeskCraft基准，针对专业创意软件中的长周期工作流和主动人机协作，通过多级难度分类和交互协议评估18种代理，发现GPT-5.4在标准任务上达31.6%，交互任务上达27.6%。
幻觉作为正交噪声：通过动态上下文正交化实现推理时流形对齐
机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Xingchen AGI Lab（星辰AGI实验室） ； China Telecom AI Technology (Beijing) Co., Ltd.（中国电信人工智能技术（北京）有限公司） ； Institute of Artificial Intelligence, China Telecom（中国电信人工智能研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出一种基于线性表示假设的几何框架，将大语言模型幻觉解释为残差流语义流形的正交噪声，并引入推理时干预方法动态上下文正交化（DCO），通过层间Z分数抑制机制选择性地衰减异常正交分量，在保持知识记忆的同时提升上下文忠实度。
CL-DMDF：基于对比学习的动态多模态数据融合模型
机构 * Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对多模态数据融合中模态缺失和局部交互忽视全局互补线索的问题，提出基于对比学习的动态多模态数据融合模型（CL-DMDF），通过跨特征和模态维度的注意力机制、实体质心对比学习模块和自适应融合模块，提升动态融合的效率和准确性。
Comments 9 pages, 5 figures, 7 tables
OneVLA：面向具身任务的统一框架
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Peking University（北京大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州））
AI总结 提出统一架构OneVLA，通过设计统一动作头和渐进式训练策略（含数据构建和思维链微调），在导航与操作任务上实现跨任务正迁移，达到最先进性能。
UNISON: 通过深度LLM融合的统一声音生成与编辑框架
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Huawei Research Hong Kong（华为香港研究）
AI总结 提出UNISON，一个基于潜在扩散的统一框架，通过层间深度LLM融合和多任务架构，实现语音生成、声音生成和音频编辑，在多个任务上达到或超越专业模型性能，且参数量减少约4倍。
SAHG：用于社交机器人检测的扇区各向异性双曲图模型
机构 * University of Leeds（利兹大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Harbin University of Commerce（哈尔滨商业大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Peking University（北京大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 提出扇区各向异性双曲图模型SAHG，通过方向依赖曲率场和扇区原型解决欧几里得GNN在层次无标度社交图中的失真问题以及异质连接导致的信号污染问题，在三个基准上取得最佳性能。
Vision-OPD：通过在线策略自蒸馏学习多模态大语言模型的精细细节
机构 * Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出Vision-OPD框架，通过在线策略自蒸馏将模型自身的局部区域感知能力迁移到全局图像策略，提升多模态大语言模型对细粒度视觉理解的准确性。
Comments Project page: https://github.com/VisionOPD/Vision-OPD
PnP-Corrector：一种用于耦合时空预测的通用校正框架
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对耦合系统中误差相互放大导致长期预测崩溃的问题，提出一种即插即用的校正框架PnP-Corrector，通过冻结物理模拟引擎并训练校正代理来主动抵消系统偏差，显著提升长期预测的稳定性和准确性。
UR$^2$：通过强化学习统一检索增强生成与推理
机构 * Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University, Beijing, China（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华大学，北京，中国） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University, Beijing, China（人工智能产业研究机构（AIR），清华大学，北京，中国） ； School of Management Science & Information Engineering, Hebei University of Economics and Business, Hebei, China（管理科学与信息工程学院，河北经贸大学，河北，中国）
AI总结 提出UR$^2$框架，通过强化学习动态协调检索与推理，结合难度感知课程和混合知识访问策略，在开放域问答、MMLU-Pro、医学和数学推理任务上优于现有基线，性能接近GPT-4o-mini和GPT-4.1-mini。
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