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高效空中图像传输与大规模场景重建的收发器设计
机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学电子工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong（香港大学电子与计算机工程系）
AI总结 本文提出一种基于深度学习的端到端收发器设计，整合3D高斯点划法提升场景恢复质量，通过稀疏导频方案降低传输开销，实现实时高效的大规模场景重建。
Comments 6 pages, 6 figures, Accepted in ISIT 2026 IEEE International Symposium on Information Theory-w
生成先验引导的神经接口重建用于3D电阻抗断层成像
机构 * Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University（清华大学数学科学系） ； Department of Mathematics, School of Mechanical Engineering, Purdue University（帕克大学机械工程学院数学系）
AI总结 本文提出一种结合预训练3D生成先验与严格边界积分方程求解器的框架，解决3D电阻抗断层成像中复杂界面重建问题，通过数据驱动先验实现高精度几何重建。
GRPO-VPS：通过可验证的过程监督增强组相对策略优化以实现有效的推理
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室）
AI总结 本文提出GRPO-VPS，通过在推理轨迹中探测模型对正确答案的信心，改进GRPO的轨迹级反馈，实现更精准高效的策略更新，实验显示在数学和通用领域任务中均取得显著提升。
具有语言基础的稀疏编码的生成AI内容分析
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 本文提出LanSE工具，通过自然语言描述将图像分解为可解释的视觉模式，实现了对生成AI内容的细粒度分析，提升了物理合理性评估并扩展至医学影像领域。
UniT：迈向人类到人形机器人政策学习和世界建模的统一物理语言
机构 * XPENG Robotics（小鹏机器人） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 UniT通过三分支交叉重建机制建立统一物理语言，实现人类到人形机器人的跨身体迁移，提升政策学习和世界建模的效率与鲁棒性。
Comments Project page: https://xpeng-robotics.github.io/unit/
CoInteract：通过空间结构化共生成实现物理一致的人-物体交互视频合成
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 CoInteract通过空间结构化共生成方法，在人-物体交互视频合成中提升结构稳定性与物理合理性，采用扩散变换器框架结合人类感知混合专家和双流训练策略，实现更真实的交互效果。
Comments The project page: https://xinxiaozhe12345.github.io/CoInteract_Project/
HarmoniDiff-RS：无训练扩散谐调用于卫星图像合成
机构 * The University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文提出HarmoniDiff-RS，一种无训练的扩散框架，用于在不同领域条件下谐调合成卫星图像。通过潜在均值偏移操作对齐源域和目标域，结合时间步的潜在融合策略生成候选合成图像，并利用轻量级和谐分类器选择最一致的结果。
Comments 8 pages, 6 figures, CVPR 2026 findings. Code is available at https://github.com/XiaoqiZhuang/HarmoniDiff-RS
MESA：一种无需训练的多示例深度框架，用于恢复古代铭文纹理
机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of Ioannina（伊奥安纳大学） ； Inria Paris-Rocquencourt（巴黎-罗克琴堡研究所） ； Rajiv Gandhi University（拉朱·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕勒尔研究实验室）
AI总结 MESA通过多示例和风格感知方法，利用保存良好的铭文示例指导损坏文本的重建，通过编码VGG19卷积特征为Gram矩阵捕捉纹理和笔画结构，并结合OCR估计的字符宽度优化滤波器尺度，实现高效修复。
SMART-Ship：一个综合的同步多模对齐遥感目标数据集和基准，用于靠泊船舶分析
机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院）
AI总结 本文提出SMART-Ship数据集，包含多模遥感图像，用于靠泊船舶分析，通过精细标注支持多模遥感任务，并评估了代表性方法。
Diff-SBSR: 学习多模态特征增强的扩散模型用于零样本素描基础3D形状检索
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院）
AI总结 本文提出利用文本到图像扩散模型解决零样本素描基础3D形状检索问题，通过多模态特征增强策略提升语义上下文捕捉能力，实验表明方法在公开基准上优于现有技术。
HoWToBench: LLM在人类水平写作能力的综合评估方法：写作树
机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系）
AI总结 本文提出Tree-of-Writing方法，通过树状流程结构评估LLM写作能力，构建包含12类文体和1302条指令的中文写作基准，实现与人类判断的高相关性。
Comments 49 pages, 6 figures, 19 tables, ACL 2026 main
HELM：增强型长时程记忆用于视觉-语言-动作操控
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Bengbu University（Bengbu大学）
AI总结 HELM通过解决记忆、验证和恢复三大缺陷，提升长时程视觉-语言-动作任务性能，其核心贡献是学习的State Verifier在任务成功率上显著优于传统方法。
Comments 9 pages, 2 figures
ARGUS：通过数据流不变量指导的代理GPU优化
机构 * CausalFlow Inc.（CausalFlow公司） ； HKUST（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UCAS ； UC Riverside（UC河滨分校）
AI总结 ARGUS通过数据流不变量指导代理生成高效GPU内核，解决传统代理在关键计算任务中的性能不足问题，实现接近人工优化的性能和广泛的任务泛化能力。
MASS-RAG：多代理合成检索增强生成
机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University（清华大学数学科学系）
AI总结 MASS-RAG通过多代理结构处理证据，提升检索增强生成在噪声、不完整或异质证据下的表现，实验显示其在相关证据分散于检索结果时性能更优。
Comments ACL 2026 Findings, 19 pages
IncreFA: 破解生成模型归因的静态壁垒
机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 IncreFA将归因重新定义为结构化增量学习问题，通过层级约束和潜在记忆库机制，在28个生成模型上实现最先进的归因准确率和未见检测率。
Comments Accepted to CVPR 2026, with appendix
不止是部分之和：解码多模态仇恨言论检测中的意图转变
机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系）
AI总结 本文提出H-VLI基准和ARCADE框架，通过模拟法庭辩论解码多模态仇恨言论中的隐含意图转变，提升检测性能。
从逐字到概要：基于语义信息瓶颈的金字塔多模态记忆压缩用于长视界视频智能体
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳校区） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室）
AI总结 本文提出MM-Mem架构，通过金字塔多模态记忆压缩，结合语义信息瓶颈目标，实现长视界视频理解中的高效记忆组织与任务相关信息保留。
Comments Accepted by ACL 2026 Main. 17 pages, 7 figures, 8 tables. TL;DR: We propose MM-Mem, a cognition-inspired, dual-trace hierarchical memory framework for long-horizon video understanding grounded in Fuzzy-Trace Theory. It features adaptive memory compression via the Information Bottleneck and employs an entropy-driven top-down retrieval to access fine-grained details only when necessary
FaithLens：检测并解释忠实性幻觉
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； DeepLang AI ； Fudan University（复旦大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学香槟分校） ； Peking University（北京大学）
AI总结 本文提出FaithLens模型，通过合成训练数据和规则强化学习，有效检测并解释大语言模型中的忠实性幻觉，优于GPT-5.2和o3模型，提升可信度与效率。
Comments ACL 2026 (Findings)
StepFly: 用于事件诊断的代理自动化故障排查指南
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft（微软） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Renmin University of China（中国人民大学）
AI总结 StepFly通过三阶段框架实现故障排查指南自动化，提升TSG质量并支持并行执行，实测在GPT-4.1上达到94%的成功率。
通过基于群体的轮询缓解大语言模型中的判断偏好偏差
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，中国沈阳） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系，中国北京） ； Software College, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学软件学院，中国沈阳） ； Huawei, China（华为，中国）
AI总结 本文提出Genii框架，通过多智能体协作优化缓解LLM判断偏好偏差，无需人工标注数据，提升评估性能。
没有计划的愿望只是愿望：为长周期智能体任务高效且有效的全局规划器训练
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； DeepLang AI ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文提出EAGLET方法，通过两步流程训练高效规划器，提升智能体规划能力，实验显示其在长周期任务中优于现有方法，且训练成本降低8倍。
Comments ACL 2026
FluentAvatar: 通过音素引导的自回归建模实现无闪烁的说话头动画
机构 * 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）
AI总结 本文提出FluentAvatar，通过音素引导的自回归模型解决现有扩散模型中帧间闪烁问题，实现了高质量的说话头动画生成。
通过解码时贡献稀疏性加速预填
机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文提出TriangleMix方法，利用解码时贡献稀疏性减少注意力计算开销，实现显著加速，同时与动态稀疏方法结合进一步提升性能。
XEmbodied：一种具有增强几何和物理线索的大型规模具身环境基础模型
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Automotive and Robotics, Xiaomi Corporation（小鹏汽车与机器人部，小鹏科技） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
AI总结 XEmbodied通过整合3D几何表示和物理线索，提升视觉-语言-动作模型在大规模具身环境中的空间推理和语义理解能力，其在18个公开基准测试中表现出色。
Comments 15 pages, 5 figures
基于延迟反馈的测试时扰动学习用于视觉-语言-动作模型
机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王轩计算机技术研究所） ； National Defense University（国防大学）
AI总结 本文提出PDF框架，通过不确定性数据增强和动作投票缓解轨迹过拟合，提升决策性能，实验显示在LIBERO和Atari任务中取得显著成效。
Comments 12 pages, 7 figures, 5 tables
Journal ref CVPR 2026 Poster
DSAINet: 一种高效的双尺度注意力交互网络用于通用EEG解码
机构 * School of Biomedical Engineering, Tsinghua Laboratory of Brain and Intelligence, and IDG/McGovern Institute for Brain Research, Tsinghua University（生物医学工程系、脑与智能清华实验室及IDG/麦克戈文脑科学研究院，清华大学） ； School of Basic Medical Sciences and Tsinghua Laboratory of Brain and Intelligence, Tsinghua University（基础医学系及脑与智能清华实验室，清华大学） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（心理学与认知科学系，清华大学） ； Department of Biomedical Engineering, Southern University of Science and Technology（生物医学工程系，南方科技大学）
AI总结 DSAINet通过双尺度注意力机制构建共享时空表示，有效解决EEG解码中任务相关信号的时序差异问题，实现跨任务的高效解码与可解释性。
多视图分层图神经网络用于基于草图的3D形状检索
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Control and Simulation Center, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学控制仿真中心）
AI总结 本文提出MV-HGNN框架，通过多视图图神经网络和视图选择器提升3D形状检索的表示能力，结合CLIP文本嵌入实现类别无关对齐，实验表明在类别级和零样本场景中优于现有方法。
SELF-EMO：从识别到一致表达的情感自我进化
机构 * SenseTime ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； X-Humanoid
AI总结 SELF-EMO通过引入情感理解和表达辅助任务，结合角色自博弈机制和数据飞轮机制，实现情感识别与表达的自我进化，实验表明其在多个数据集上均取得最优性能。
揭示视觉-语言-动作模型中具身推理的幻觉
机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； BeingBeyond
AI总结 本文通过BeTTER基准测试揭示现有VLA模型在动态场景中表现不佳，指出其根本问题在于架构瓶颈导致的语义表示退化，强调需解决高频率控制与高层推理间的矛盾。
HEALing Entropy Collapse: 通过混合领域熵动力学对齐增强少样本RLVR的探索
机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Xiamen Unisound Intelligence Technology Co., Ltd（厦门Unisound智能科技有限公司） ； Key Laboratory of Digital Protection and Intelligent Processing of Intangible Cultural Heritage of Fujian and Taiwan (Xiamen University), Ministry of Culture and Tourism, China（福建省和台湾非物质文化遗产数字化保护与智能处理重点实验室（厦门大学），中华人民共和国文化和旅游部，中国）
AI总结 本文提出HEAL框架，通过混合领域熵动力学对齐缓解少样本RLVR中的熵崩溃问题，提升探索多样性与推理性能。
Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference
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