Tsinghua University（清华大学）

CREBench: Evaluating Large Language Models in Cryptographic Binary Reverse Engineering

CREBench：评估大语言模型在密码二进制逆向工程中的能力

Baicheng Chen, Yu Wang, Ziheng Zhou, Xiangru Liu, Juanru Li, Yilei Chen, Tianxing He

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Institute of Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） ； Xiongan AI Institute（雄安人工智能研究院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 本文提出CREBench基准，通过432个基于密码算法的挑战评估大语言模型在密码二进制逆向工程中的性能，发现GPT-5.4在该任务中表现优异，人类专家仍具优势。

Comments COLM 2026

Hybrid Bit and Semantic Communications

Kaiwen Yu, Renhe Fan, Gang Wu, Zhijin Qin

机构 * National Key Laboratory of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学无线通信国家重点实验室） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

Journal ref Sci. China Inf. Sci. 69, 119301 (2026)

Ultrasound Tomography of Musculoskeletal Tissues with Generative Neural Physics

生成式神经物理实现组织力学的定量体积超声成像

Zhijun Zeng, Youjia Zheng, Chang Su, Qianhang Wu, Hao Hu, Zeyuan Dong, Yang Lv, Ligang Cui, Zhiyong Hou, Weijun Lin, Zuoqiang Shi, Yubing Li, He Sun

机构 * College of Future Technology, Peking University（未来技术学院，北京大学） ； National Biomedical Imaging Center, Peking University（北京大学国家生物医学成像中心） ； Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University（清华大学数学科学系） ； School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学物理科学学院） ； School of EECE, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子工程与计算机科学学院） ； Department of Orthopedics, Peking University Third Hospital（北京大学第三医院骨科部） ； Department of Ultrasound, Peking University Third Hospital（北京大学第三医院超声科） ； Department of Orthopaedic Surgery, The Third Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第三医院骨科部） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学姚期智数学科学中心） ； Yanqi Lake Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications（北京燕琦湖数学科学与应用研究院） 纠错

AI总结 该研究提出生成式神经物理框架，结合生成网络与物理信息神经模拟，实现了快速高保真三维超声断层成像，可在十分钟内重建组织参数三维图谱，分辨率媲美MRI，推动定量超声断层成像用于肌肉骨骼成像的临床应用。

Afford-X: Generalizable and Slim Affordance Reasoning for Task-oriented Manipulation

Afford-X：面向任务型操作的通用且轻量化的可供性推理模型

Xiaomeng Zhu, Yuyang Li, Leiyao Cui, Pengfei Li, Huan-ang Gao, Yixin Zhu, Hao Zhao

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； Institute for Al Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） 纠错

AI总结 研究人员推出LVIS-Aff数据集，开发了Afford-X可供性推理模型，其性能优于现有非LLM方法和此前会议论文结果，参数紧凑、推理速度快，可部署于本地设备助力机器人任务导向型操作。

SpikingNav: Robust Embodied Navigation with Spiking Neural Policies

SpikingNav：基于脉冲神经网络策略的鲁棒具身导航

Jiahong Zhang, Sijun Shen, Dehua Wu, Yifan Lin, Xuechen Xia, Xu Chu, Youhui Zhang, GuoqiLi

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

AI总结 本文提出SpikingNav脉冲导航框架，含SSE与SPN，在PointNav、ObjectNav任务中，其参数更少、计算量更低，鲁棒性优于匹配的ANN基线，且可部署于Thruster-V2芯片。

ContextMaster: Interactive Multi-Shot Video Creation via Fixed-Budget Sparse Context Routing

ContextMaster：基于固定预算稀疏上下文路由的交互式多镜头视频创作

Xu Guo, Zhengxuan Wei, Xinghui Li, Hanzhuo Huang, Xinyu Liu, Xiangyang Luo, Min Wei, Yiran Zhu, Qiulin Wang, Yulong Xu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Qi Fan, Xiangwang Hou

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技影团队） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 该研究提出统一模型ContextMaster，以固定预算稀疏上下文路由等技术解决交互式多镜头视频创作问题，在基础任务表现优于专用基线，单GPU达16 FPS且支持灵活工作流。

Comments Project page: https://guoxu1233.github.io/ContextMaster/

State2State: Environment-Derived Mid-Training for LLM Agents

State2State：面向大语言模型智能体的环境衍生式中间训练

Xuanyu Lei, Yiqi Zhu, Chenliang Li, Kaiming Liu, Peng Li, Ming Yan, Jieping Ye, Ya-Qin Zhang, Yang Liu

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Institute for AI, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； Institute of Intelligent Computing, Alibaba Group（阿里巴巴集团智能计算研究院） 纠错

AI总结 该研究提出State2State环境衍生式中间训练方法，无需外部任务与监督，可提升LLM智能体性能及学习效率，具备跨环境泛化潜力。

Comments Work in progress

Continual-Learning Physics-Informed Neural Networks for Parameterized Partial Differential Equations

用于参数化偏微分方程的持续学习物理信息神经网络

Xujia Chen, Xinyue Hu, Letian Chen, Yi Liu, Wenhui Fan

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出CL-PINN，将不同参数的PDE实例视为相关任务依次学习，结合贝叶斯主动参数选择等技术，提升参数化PDE解的精度与泛化能力，优于相关基线方法。

Comments 124 pages in total, including the main text (63 pages, 25 figures, and 16 tables) and supplementary material (61 pages, 30 figures, and 17 tables)

EmpaAva: An Open-source Agentic 3D-Avatar Empathetic Live Chatbot

EmpaAva：开源智能体式3D化身共情实时聊天机器人

Jie Yang, Wenhao Xu, Shuhui Lin, Hao Fei

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究提出首个开源智能体式3D化身共情聊天机器人EmpaAva，通过三智能体架构实现闭环多模态交互，在评估中优于多款基准模型，将开源并提供在线演示。

Comments Project&Demo: https://empaava.top/

Leak-Resistant Unlearning: A New Benchmark for Evaluating Multi-Hop Reasoning Consistency and Recovery Robustness

防泄露遗忘：评估多跳推理一致性与恢复鲁棒性的新基准

Haoting Qian, Qingjie Zhang, Zhicong Huang, Cheng Hong, Han Qiu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 本文提出新基准unlearning评估LLM遗忘的鲁棒性，实验发现现有遗忘方法易受多跳推理路径和恢复攻击影响，还探究了遗忘质量、鲁棒性与模型效用的权衡。

Comments 19 pages, 7 figures

CofactVLA: Deconfounding Vision-Language-Action Models via Counterfactual Intervention

CofactVLA：通过反事实干预消除视觉-语言-动作模型的混淆

Yan Zhang, Yinan Wu, Haoran Duan, Jungong Han

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 针对VLA模型的视觉优先与因果混淆问题，提出CofactVLA框架，通过OPG和CCR机制消除视觉混淆，在仿真基准和真实机器人实验中均实现性能提升。

EvtGraph: Event-Adaptive Compression for Sparse Temporal Graph Learning in Multimodal Time Series

EvtGraph：面向多模态时间序列稀疏时序图学习的事件自适应压缩方法

Ziqian Wang, Tingxiong Xiao, Yuxiao Cheng, Jinli Suo

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本研究针对多模态时序数据均匀离散化效率低的问题，提出EvtGraph框架，通过事件自适应压缩等技术实现预算约束下的高效图学习，在多模态临床等基准上性能优于基线且效率显著提升。

Comments 9 page, 9 figures

SiMDex: Mining Similar Egocentric Videos for Cross-Embodiment Dexterous Manipulation

SiMDex：挖掘相似的自我中心视频以实现跨 embodiment 的灵巧操作

Nie Lin, Takehiko Ohkawa, Sijin Chen, Ruoshi Wen, Zhuohang Li, Liqun Huang, Zhengming Zhu, Yiming Bao, Yunfei Li, Minjie Cai, Xiao Ma, Wei Xu, Yoichi Sato

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； ByteDance Seed（字节跳动 Seed） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 该研究提出SiMDex框架，通过三层流程从海量自我中心人类视频中挖掘与任务相关的子集，用于VLA后训练，仅用少量样本便显著提升了机器人灵巧操作的成功率，证明选择性数据整理更有效。

Comments 12 pages, 4 figures. Project page: https://lin-nie.github.io/SiMDex/

SCAIL-2: Unifying Controlled Character Animation with End-to-End In-Context Conditioning

SCAIL-2：通过端到端上下文条件统一受控角色动画

Wenhao Yan, Fengjia Guo, Zhuoyi Yang, Jie Tang

机构 * Z.ai ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出SCAIL-2框架，通过端到端上下文条件统一受控角色动画，绕过中间表示直接利用驱动视频，并合成MotionPair-60K数据集，采用上下文掩码和模式RoPE实现统一，结合Bias-Aware DPO减少误差，显著优于现有方法。

DeepThinkVLA: Enhancing Reasoning Capability of Vision-Language-Action Models

DeepThinkVLA: 提升视觉-语言-动作模型的推理能力

Cheng Yin, Yankai Lin, Wang Xu, Sikyuen Tam, Xiangrui Zeng, Zhiyuan Liu, Zhouping Yin

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, China（清华大学计算机科学与技术系） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China, China（中国人民大学 Gallagher 人工智能学院） ； Beijing Zhongguancun Academy, China（北京中关村学院） 纠错

AI总结 本文通过系统实验发现，Co-T推理需满足解码对齐和因果对齐两个条件，提出DeepThinkVLA模型在LIBERO等任务中取得显著提升。

Comments 26 pages, 7 figures, conference

RESample: A Robust Data Augmentation Framework via Exploratory Sampling for Robotic Manipulation

RESample：通过探索性采样构建鲁棒数据增强框架用于机器人操控

Yuquan Xue, Guanxing Lu, Zhenyu Wu, Chuanrui Zhang, Bofang Jia, Zhengyi Gu, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 本文提出RESample框架，通过探索性采样机制提升VLA训练数据分布覆盖，有效解决分布外场景下的能力瓶颈问题，实验证明在LIBERO基准和真实机器人任务中性能提升12%。

Comments 8 pages, submitted to RA-L

Beyond Boundary Frames: Talking-Head Inbetweening via Context-Aware Motion Modeling

超越边界框架：基于音频视觉语义的上下文中心视频插值

Yuchen Deng, Hai-Tao Zheng, Jie Wang, Xiaotian Li, Feidiao Yang, Yuxing Han

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本文提出BBF框架，通过解耦多模态条件，结合视觉上下文、文本语义和音频时间动态，提升视频插值的可控性和准确性，实验表明其在通用插值和音视频同步生成任务中优于现有方法。

Mapping the City Through the Lens of Language Models

通过语言模型的视角映射城市

Wanqi Liu, Rong Zhao, Zhizhou Sha, Qinyu Cui, Yecheng Zhang

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Centre for Advanced Spatial Analysis (CASA)（高级空间分析中心） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 该研究通过10个开放权重检查点结合多类技术，匿名测量语言模型对城市的隐含假设，勾勒出模型视角下的城市画像，揭示其对城市的偏好倾向。

When Memory Becomes Authority: Benchmarking Authority Collapse at the Memory Consolidation Boundary

当记忆成为权威：在记忆整合边界处对权威崩溃进行基准测试

Qiuyang Zhan, Rui Zhang, Sheng Guo, Lepeng Zhao, Zhuotao Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 本研究推出AuthMem-Bench基准，发现智能体记忆整合存在权威崩溃问题，自动保留权威标签可大幅降低未授权动作率，证明记忆适配需同时保留权威信息。

Comments 38 pages, 2 figures

Video Models as Native 4D Renderers: World-Grounded Conditioning from Animated Mesh

视频模型作为原生4D渲染器：基于动画网格的世界 grounding 条件

Junhao Chen, Mingjin Chen, Henghaofan Zhang, Minglin Chen, Liaoyuan Fan, Boran Zhang, Saining Zhang, Mingze Sun, Hao Zhao, Ruqi Huang, Zhihao Li, Yufei Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 该研究提出参考引导渲染器DAR，扩展Wan2.2相机控制，用跟踪和世界位置组成的4D G缓冲作为条件，在DAR-4D基准上实现优于现有方法的视频生成性能。

Comments 14 pages, 5 figures

CAPT: A Multi-task Continuous Autoregressive Transformer enabling Cross-dataset and Cross-species Transfer for Calcium Population Dynamics

CAPT：一种多任务连续自回归Transformer，实现钙群体动力学的跨数据集和跨物种转移

Xinhong Xu, Yimeng Zhang, Yuanlong Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究针对钙群体动力学模型跨数据集和物种推广难的问题，提出CAPT这一连续自回归群体Transformer，通过连续补丁令牌化策略建模，经多数据集实验验证，其在预测任务中性能优且能形成共享功能空间，为通用神经基础模型开辟新途径。

RoboProcessBench: Benchmarking Process-Aware Understanding in Vision-Language Robotic Manipulation

RoboProcessBench：视觉语言机器人操作中的过程感知理解基准测试

Dayu Xia, Yue Shi, Yao Mu, Huiting Ji, Chaofan Ma, Yingjie Zhou, Hua Chen, Yang Liu, Jiezhang Cao, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； China University of Mining Technology（中国矿业大学） 纠错

AI总结 提出RoboProcessBench基准，通过静态监控和动态推理两个维度、12个诊断问题家族，评估视觉语言模型在机器人操作中的过程感知理解能力，并基于58k问答对数据集验证了当前模型的局限性及后训练的有效性。

When Context Returns: Toward Robust Internalization in On-Policy Distillation

当上下文回归：面向在线策略蒸馏中的鲁棒内化

Xun Wang, Ruishuo Chen, Zhuoran Li, Yu Chen, Longbo Huang

机构 * IIIS, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） 纠错

AI总结 针对在线策略蒸馏中上下文内化后重新引入上下文导致性能下降的问题，提出一种轻量级一致性正则化方法，通过锚定无上下文输出并惩罚偏离，有效缓解退化并提升鲁棒性。

SphUnc: Hyperspherical Uncertainty Decomposition and Causal Identification via Information Geometry

SphUnc：通过信息几何的超球面不确定性分解与因果识别

Rong Fu, Chunlei Meng, Jinshuo Liu, Dianyu Zhao, Yongtai Liu, Yibo Meng, Xiaowen Ma, Wangyu Wu, Yangchen Zeng, Shuaishuai Cao, Simon Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Hanyang University（翰阳大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Southeast University（东南大学） ； Central South University（中南大学） 纠错

AI总结 SphUnc结合超球面表示学习与结构因果建模，通过信息几何融合分解不确定性为epistemic和aleatoric成分，并通过样本模拟实现因果识别，提升多智能体系统中的预测准确性和不确定性校准能力。

Comments 22 pages, 15 figures

Audio-Visual World Models: Learning Physically Grounded Multisensory Dynamics

视听世界模型：为具身智能体奠定多感官想象的基础

Jiahua Wang, Leqi Zheng, Jialong Wu, Yaoxin Mao, Shijie Cheng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 提出视听世界模型（AVWM）统一框架，通过条件扩散Transformer（AV-CDiT）联合预测双耳音频与视觉动态，在30小时基准AVW-4k上实现高保真多模态预测，并验证其在具身导航中的有效性。

FGGS-LiDAR: Ultra-Fast, GPU-Accelerated Simulation from General 3DGS Models to LiDAR

FGGS-LiDAR：从通用3DGS模型到LiDAR的超快速GPU加速仿真

Junzhe Wu, Yufei Jia, Yiyi Yan, Zhixing Chen, Tiao Tan, Zifan Wang, Guangyu Wang, BoKui Chen, Guyue Zhou

机构 * Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳研究院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； DISCOVER Robotics ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） 纠错

AI总结 提出FGGS-LiDAR框架，通过体积离散化和TSDF提取将预训练3DGS资产转换为水密网格，结合GPU加速光线投射实现超500 FPS的LiDAR仿真，在并行设置中比Isaac Sim低一个数量级延迟。

AdaForensics: Learning A Characteristic-aware Adaptive Deepfake Detector

AdaForensics：学习一种具有特征感知能力的自适应深度伪造检测器

Xiaoke Yang, Haixu Song, Xiangyu Lu, Shao-Lun Huang, Yueqi Duan

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

AI总结 本文提出名为AdaForensics的特征感知自适应深度伪造检测器，通过双分支超网络学习自适应参数，在多数据集上性能优于现有最先进方法。

UniqueSplat: View-conditioned 3D Gaussian Splatting for Generalizable 3D Reconstruction

UniqueSplat：用于通用3D重建的视角条件化3D高斯溅射模型

Haixu Song, Xiaoke Yang, Shengjun Zhang, Jiwen Lu, Yueqi Duan

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出视角条件化前馈3D高斯溅射模型UniqueSplat，通过双分支视角条件化超网络实现高斯动态调整，在多数据集及跨数据集评估中均优于现有最优方法，提升了通用3D重建性能。

Conformalized Large Language Models under Configuration Shift

配置偏移下的共形大语言模型

Yuqicheng Zhu, Jialin Yu, Lin Li, Gengyuan Zhang, Zhen Yang, Steffen Staab, Puneet Dokania, Philip Torr, Jie Tang, Evgeny Kharlamov

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） ； University of Oxford（牛津大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； University of Oslo（奥斯陆大学） 纠错

AI总结 该研究针对配置偏移对共形大语言模型有效性的影响展开系统分析，通过多维度实证研究揭示其削弱覆盖率的问题，提出两种实用缓解措施以恢复覆盖率并保留效率。

Comments Under Review

DynActiveGS: Active Gaussian Splatting for Dynamic Scene Reconstruction

DynActiveGS：面向动态场景重建的主动高斯溅射方法

Hongbo Duan, Pengting Luo, Chengzhi Zhao, Yuanhao Chiang, Fangming Liu, Xueqian Wang

机构 * Tsinghua University, Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 DynActiveGS是基于3DGS的动态感知主动重建框架，通过分解不确定性实现动态场景的鲁棒主动重建，在多指标上优于现有基线。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026