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Tsinghua University(清华大学)

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2607.24889 2026-07-29 cs.LG cs.AI cs.CE 新提交

GAUGE: Grading Agent-Built Financial Models Without a Golden Answer

GAUGE:在没有标准答案的情况下对代理构建的金融模型进行评分

Jiacheng Lu, Sinuo Wang, Wentao Zhao, Rui Sun, Cheng Hua, Tao Song, Hui Cai, Beidi Luan, Zhengze Wu, Lingjing Teng, Yijia He, Jing Li, Daxin Jiang, Zuo Bai, Haibing Guan

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) University of Adelaide(阿德莱德大学) Tsinghua University(清华大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Peking University(北京大学)

AI总结 研究针对金融模型无标准答案的问题,引入GAUGE基准,依据分析师实际做法评估代理构建的估值模型,通过多种方式验证,揭示高级、初级分析师及学生在模型评分上的差异,指出当前代理在模型构建与估值判断上的强弱情况,并发布相关资源。

Comments 35 pages, including appendices. Code, benchmark materials, and evaluation artifacts will be publicly released

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2607.24885 2026-07-29 cs.LG cs.AI 新提交

Eliminating Propagation Delay: Attention-Based Spatial-Temporal Fusion Graph Convolution Network for Traffic Flow Prediction

消除传播延迟:基于注意力的时空融合图卷积网络用于交通流预测

Jinpeng Chen, Ziyu Yu, Tao Wang, Jun Ma, Hongbo Gao, Senzhang Wang, Zufeng Zhang, Kaimin Wei

机构 * School of Computer Science (National Pilot Software Engineering School), Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)) Department of Automation, School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China(中国科学技术大学信息科学技术学院自动化系) School of Computer Science and Engineering, Central South University(中南大学计算机科学与工程学院) Department of Automation, Tsinghua University(清华大学自动化系) College of Information Science and Technology, Jinan University(暨南大学信息科学技术学院)

AI总结 针对交通流预测,提出基于注意力的时空融合图卷积网络(A-STFGCN),设计时空融合块,通过掩码矩阵多头自注意力机制提取特征相关性,去除传播延迟误差,实验表明该方法相比基线方法性能最佳,效率良好。

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2607.24856 2026-07-29 cs.CV cs.AI 新提交

DisasterTD: Disaster Toponym Disambiguation Using Multimodal LLMs and Cross-View Geolocalization

DisasterTD:使用多模态大语言模型和跨视角地理定位的灾害地名消歧

Wenping Yin, Ziqi Liu, Naixia Mou, Weijia Li, Danfeng Hong, Hao Li

机构 * College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology(山东科技大学测绘与地理信息学院) School of Environmental Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology(中国矿业大学环境与测绘学院) State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University(武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室) Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(清华大学深圳国际研究生院) School of Automation, Southeast University(东南大学自动化学院) Department of Geography, National University of Singapore(新加坡国立大学地理系)

AI总结 研究针对社交媒体图像地理参考模糊问题,提出DisasterTD框架,集成多模态大语言模型语义推理与跨视角地理定位,在飓风哈维数据集上评估,该方法优于基线,能有效进行细粒度灾害地理定位,提升不同距离下的定位准确率并减少误差。

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2607.24777 2026-07-29 cs.AI cond-mat.mtrl-sci cs.LG 新提交

Steering topology distributions for unified generative design of architected metamaterials

用于结构化超材料统一生成设计的引导拓扑分布

Haolin Li, Yuyang Miao, Menglei Li, Jinshuai Bai, Liyuan Wang, Xin Liu, Bo Gao, Jiantao Liu, Danilo Mandic, Zahra Sharif Khodaei, M. H. Aliabadi, Weiqiu Chen

机构 * Imperial College London(伦敦帝国理工学院) Tsinghua University(清华大学) Zhejiang University(浙江大学) Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Southwest Jiaotong University(西南交通大学) Ningbo University(宁波大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

AI总结 研究结构化超材料设计问题,提出GenTO统一框架,通过训练扩散模型并引导拓扑分布,能为异构任务重用拓扑先验,保留结构多样性,获高性能方案,确立拓扑知识为超材料设计统一原则。

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2607.24743 2026-07-29 cs.CV cs.AI cs.CL 版本更新

ClinFusion: A Vision-Centric Multimodal LLM System for Holistic Medical Understanding

ClinFusion:用于整体医学理解的以视觉为中心的多模态大语言模型系统

Hangjie Yuan, Yichen Qian, Zhiwei Tang, Xianzhe Xu, Lirong Wu, Sicheng Yang, Jinwang Wang, Pengju Wang, Zhitao Zeng, Yizeng Han, Yan Xing, Shengxuan Luo, Tao Feng, Qing Xie, Weigen Yao, Yi Yang, Zuozhu Liu, Jiasheng Tang, Shaocheng Wang, Jitao Wang, Jiahong Dong, Weihua Chen, Feng Xu, Fan Wang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group(达摩院,阿里巴巴集团) Hupan Laboratory(湖畔实验室) College of Computer Science and Technology, Zhejiang University(浙江大学计算机科学与技术学院) Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University(清华大学计算机科学与技术系) Department of Radiology, The Affiliated Yangming Hospital of Ningbo University(宁波大学附属阳明医院放射科) Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign Institute, Zhejiang University(浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区联合学院,浙江大学) Hepato-Pancreato-Biliary Center, Beijing Tsinghua Changgung Hospital, School of Clinical Medicine, Tsinghua Medicine, Tsinghua University(清华长庚医院肝胆胰中心,清华大学临床医学院,清华医学,清华大学) School of Software, Tsinghua University(清华大学软件学院) Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University(清华大学北京信息科学与技术国家研究中心)

AI总结 研究针对多模态大语言模型在医学领域部署的挑战,提出ClinFusion,采用组合级联视觉编码器架构和视觉基础评估框架,在多模态医学基准测试中表现优异,超越开源和专有模型,经专家盲评验证效果良好。

Comments Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/ClinFusion Models: https://huggingface.co/collections/Alibaba-DAMO-Academy/clinfusion

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2607.03957 2026-07-29 cs.CL cs.AI 版本更新

NormWorlds-CF: Solver-Verified Counterfactual Normative Reasoning with Metamorphic-Relation GRPO

NormWorlds-CF:使用变质关系GRPO进行求解器验证的反事实规范推理

Xinqi Zhang

机构 * Tsinghua University(清华大学)

AI总结 介绍NormWorlds-CF用于可执行规则世界的反事实规范推理,其求解器能产生多种结果用于监督评估。通过实验对比不同奖励机制对任务的影响,显示验证的反事实结构可影响训练后表现。

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2605.27351 2026-07-29 cs.CV 版本更新

Feedforward 3D Editing Learns from Semantic-Part Transformation

前馈3D编辑从语义部分变换中学习

Jiawei Weng, Saining Zhang, Zhenxin Diao, Peishuo Li, Henghaofan Zhang, Junhao Chen, Hao Zhao

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) Tsinghua University(清华大学)

AI总结 提出Pxform数据集和PartFlow网络,通过语义部分变换实现高质量前馈3D编辑,在几何和外观编辑基准上达到最优性能。

Comments 31 pages, 22 figures. Project Page: https://dennis-jwweng.github.io/pxform/

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2604.27720 2026-07-29 cs.AI 版本更新

Why Does Grounding Hurt Medical VQA? Benchmarking, Diagnosis, and Fine-Tuning of Vision-Language Models

对前沿视觉-语言模型进行审计以实现可信的医学视觉问答:定位失败、格式崩溃和领域适应

Xupeng Chen, Binbin Shi, Chenqian Le, Qifu Yin, Lang Lin, Haowei Ni, Ran Gong, Panfeng Li

机构 * New York University, New York, USA(纽约大学) Tsinghua University, Beijing, China(清华大学) Columbia University, New York, USA(哥伦比亚大学) University of Michigan, Ann Arbor, USA(密歇根大学)

AI总结 本文审计了五种前沿视觉-语言模型在医学视觉问答中的表现,发现定位失败和格式崩溃是信任瓶颈,通过领域适应可提升性能。

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2604.19341 2026-07-29 cs.LG cs.AI 版本更新

Structured Scaling of AI Discovery Across Diverse Scientific Domains

基于评估的科学发现扩展

Haotian Ye, Haowei Lin, Jingyi Tang, Yizhen Luo, Rahul Thapa, Caiyin Yang, Chang Su, Rui Yang, Ruihua Liu, Rundao Li, Zeyu Li, Pengwei Sun, Chong Gao, Dachao Ding, Guangrong He, Miaolei Zhang, Lina Sun, Wenyang Wang, Yuchen Zhong, Zhuohao Shen, Puheng Li, Pan Lu, Bianxiao Cui, Di He, Jianzhu Ma, Junfeng Li, Hexi Baoyin, Yejin Choi, Stefano Ermon, Xiaowen Chu, Tongyang Li, Yuzhi Xu, James Zou

机构 * Wizard Intelligence Learning Lab, Stanford University(智能巫师学习实验室,斯坦福大学) Peking University(北京大学) Tsinghua University(清华大学) The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州))

AI总结 本文提出SimpleTES框架,通过并行探索、反馈驱动精炼和局部选择,提升评估驱动的发现循环效率,解决科学发现扩展问题,展示在21个科学问题上超越基线模型的性能。

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2602.16161 2026-07-29 cs.MM cs.CL cs.LG 版本更新

Emotion Collider: Dual Hyperbolic Mirror Manifolds for Sentiment Recovery via Anti Emotion Reflection

情感碰撞:双双曲镜面流形用于通过反情感反射进行情感恢复

Rong Fu, Ziming Wang, Shuo Yin, Kun Liu, Xianda Li, Simon Fong

机构 * University of Macau(澳门大学) Zhejiang University(浙江大学) Tsinghua University(清华大学) Tongji University(同济大学) University of Southampton(南安普顿大学) University of Bologna(博洛尼亚大学) Minzu University of China(中央民族大学)

AI总结 本文提出Emotion Collider网络,利用双双曲镜面流形实现多模态情感和情绪建模,通过双曲空间对比学习提升类别分离,并在标准多模态情感基准上验证了其鲁棒性和准确性。

Comments 25 pages, 14 figures

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2602.18047 2026-07-29 cs.CV cs.LG 版本更新

CityGuard: Graph-Aware Private Descriptors for Bias-Resilient Identity Search Across Urban Cameras

CityGuard:图感知的隐私保护描述符用于城市摄像头间鲁棒的身份搜索

Rong Fu, Yibo Meng, Jia Yee Tan, Rui Lu, Jiekai Wu, Simon Fong

机构 * University of Macau(澳门大学) Tsinghua University(清华大学) Renmin University of China(中国人民大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Juntendo University(顺天堂大学) Peking University(北京大学)

AI总结 CityGuard通过图感知变换器实现隐私保护的身份检索,结合适应性度量学习、空间条件注意力和差分隐私嵌入,提升跨摄像头身份检索的鲁棒性与隐私保护能力。

Comments 36 pages, 12 figures

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2602.17071 2026-07-29 cs.LG cs.AI 版本更新

AdvSynGNN: Structure-Adaptive Graph Neural Nets via Adversarial Synthesis and Self-Corrective Propagation

AdvSynGNN:通过对抗合成与自我纠正传播实现结构自适应的图神经网络

Rong Fu, Chunlei Meng, Shuo Yin, Kun Liu, Simon Fong

机构 * University of Macau(澳门大学) Peking University(北京大学) Fudan University(复旦大学) Tsinghua University(清华大学) University of Southampton(南安普顿大学)

AI总结 本文提出AdvSynGNN,通过对抗合成与自我纠正传播实现结构自适应的图神经网络,提升在结构噪声和非同质拓扑下的鲁棒性。

Comments 32 pages, 8 figures

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2604.03881 2026-07-29 cs.CY cs.AI cs.HC 版本更新

LLM-generated personalized nudges for improving pro-environmental behavior: Field evidence from resource conservation

利用大型语言模型的迭代个性化增强行为提示:一项关于电力和热水节约的实地实验

Zonghan Li, Yi Liu, Chunyan Wang, Song Tong, Kaiping Peng, Feng Ji

机构 * School of Environment, Tsinghua University(清华大学环境学院) Department of Applied Psychology and Human Development, University of Toronto(多伦多大学应用心理学与人类发展系) State Key Laboratory of Regional Environment and Sustainability, Tsinghua University(清华大学区域环境与可持续性国家重点实验室) Department of Psychology, Beijing Normal University at Zhuhai(北京师范大学珠海校区心理学系) Department of Psychology and Cognitive Sciences, Tsinghua University(清华大学心理学与认知科学系)

AI总结 本研究利用大型语言模型实现迭代个性化,通过实地实验发现其在促进节能方面效果显著,且在前两轮干预中表现更优,但热水节约效果较弱且随时间减弱。

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2603.18634 2026-07-29 cs.CV cs.LG 版本更新

SwiftGS: Episodic Priors for Immediate Satellite Surface Recovery

SwiftGS: 基于事件的先验知识用于即时卫星表面恢复

Rong Fu, Jiekai Wu, Xiaowen Ma, Shiyin Lin, Kangan Qian, Chuang Liu, Simon James Fong

机构 * University of Macau(澳门大学) Juntendo University(顺天堂大学) Tongji University(同济大学) Zhejiang University(浙江大学) University of Florida(佛罗里达大学) Tsinghua University(清华大学) Wuhan University(武汉大学) Juniata College(朱尼亚塔学院)

AI总结 SwiftGS通过元学习方法实现单次前向传递的3D重建,结合几何-辐射解耦的高斯基元和轻量SDF,降低单场景优化成本,实现高效准确的数字表面模型重建和视图一致渲染。

Comments 23 pages, 6 figures

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2601.03595 2026-07-29 cs.AI cs.CL 版本更新

Controllable LLM Reasoning via Sparse Autoencoder-Based Steering

通过稀疏自编码器基于的转向实现可控的大语言模型推理

Yi Fang, Wenjie Wang, Mingfeng Xue, Boyi Deng, Fengli Xu, Dayiheng Liu, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Zhongguancun Academy(中关村学院) Alibaba Group(阿里巴巴集团) Tsinghua University(清华大学)

AI总结 本文提出SAE-Steering方法,通过稀疏自编码器分解隐藏状态,实现对大语言模型推理策略的高效控制,提升推理准确率和灵活性。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main

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2510.09733 2026-07-29 cs.CL cs.CV 版本更新

VisRAG2.0: Mitigating Visual Hallucinations via Evidence-Guided Multi-Image Reasoning in Visual Retrieval-Augmented Generation

VisRAG2.0:通过视觉检索增强生成中的证据引导多图像推理减轻视觉幻觉

Yubo Sun, Chunyi Peng, Yukun Yan, Shi Yu, Zhenghao Liu, Sen Mei, Chi Chen, Maosong Sun

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University, China(北京大学软件与微电子学院) School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China(东北大学计算机科学与工程学院) Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China(清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系)

AI总结 研究针对视觉检索增强生成中VLM存在的视觉幻觉及证据识别问题,提出证据引导的多图像推理框架EVisRAG,引入RS-GRPO改进训练,实验表明该方法能提升性能、减少幻觉,有效提高视觉基础和推理可靠性。

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2607.24591 2026-07-28 cs.CV 新提交

CameraAnything: Refilming Videos with Arbitrary Camera Control

CameraAnything:使用任意相机控制重新拍摄视频

Yixuan Li, Yanhong Zeng, Ka Leong Cheng, Jiayi Zhu, Hanlin Wang, Wen Wang, Yihao Meng, Hao Ouyang, Qiuyu Wang, Yue Yu, ZiDong Wang, Yiyuan Zhang, Yujun Shen, Dahua Lin

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Ant Group(蚂蚁集团) Tsinghua University(清华大学) Zhejiang University(浙江大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学)

AI总结 CameraAnything是用于相机控制视频编辑的统一框架,采用逐像素普吕克光线注入等方法联合控制相机参数,开发合成管道克服数据稀缺,能在单过程中实现多种视频编辑操作,为视频制作提供实用价值。

Comments Project page: https://yixuanli98.github.io/cameraanything/

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2607.24507 2026-07-28 cs.LG cs.AI 新提交

UNIFUSION: Adapting Autoregressive Language Models into Discrete Diffusion under a Unified Reverse-Rate Objective

统一融合:在统一反向速率目标下将自回归语言模型适配到离散扩散

Xiaoyi Jiang, Jingyuan Li, Yixuan Jiang, Wei Liu, Yi Zhu, Zuoqiang Shi, Pipi Hu

机构 * Tsinghua University(清华大学) Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications(北京数学科学与应用研究院) Wuhan University(武汉大学) MathonAI(未知(暂未找到合适中文翻译))

AI总结 研究旨在将预训练的自回归语言模型适配到均匀噪声扩散。通过建立不同模型间联系并推导转换,提出UNIFUSION方法。经实验评估,该方法能改善生成困惑度与单字熵权衡,在相同规模模型中多项指标表现优异。

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2607.24280 2026-07-28 cs.AI 新提交

From Proprietary to Open-Source: Bridging the Distribution Gap via Multi-Agent Protocol Distillation in Agentic Search

从专有模型到开源模型:通过智能体搜索中的多智能体协议蒸馏弥合分布差距

Junlin Liu, Jiangwang Chen, Zixin Song, Shuaiyu Zhou, Chunji Lv, Hank Wu, Kailin Jiang, Jinyang Wu, Bohan Yu, Chenxi Zhou

机构 * Beijing Institute of Technology(北京理工大学) East China Normal University(华东师范大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Tsinghua University(清华大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

AI总结 研究旨在弥合专有与开源模型分布差距,提出多智能体协议蒸馏(MAPD)框架,利用结构化协议作中间表示,结合蒸馏与强化学习,在问答基准测试中表现出色,有效减轻学生策略问题,优于其他竞争方法。

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2607.24135 2026-07-28 cs.CV 新提交

LoTA-N2N: Local Trace Adaptation for Zero-Shot Self-Supervised Image Denoising

LoTA-N2N:用于零样本自监督图像去噪的局部迹线自适应

Jintong Hu, Bin Xia, Junlin Liu, Jiayue Liu, Wenming Yang

机构 * Tsinghua University(清华大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) University of Southern California(南加州大学) Peking University(北京大学)

AI总结 研究针对单图像自监督去噪问题,提出LoTA-N2N两阶段零样本自适应框架,通过估计局部相互作用和控制空间抵消,在多种噪声下实验效果优于仅基于MSE的方法,为无配对干净目标等情况的自监督去噪提供有效设计原则。

Comments 22pages, 9 tables, 11 figures

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2607.23722 2026-07-28 cs.AI 新提交

E-Bench: Benchmarking Multi-Step Tool-Use Agents in Real-World Product Scenarios

E-Bench:在现实世界产品场景中对多步工具使用智能体进行基准测试

Weihuang Zheng, Tianyuan Zou, Eileen Ye, Alphet Liu, Youyong Kong, Ya-Qin Zhang, Duran Zheng, Maxm Pan

机构 * Hunyuan Team, Tencent(腾讯混元团队) Institute for AI Industry Research, Tsinghua University(清华大学人工智能产业研究院) School of Computer Science and Engineering, Southeast University(东南大学计算机科学与工程学院)

AI总结 研究针对大语言模型多步工具使用能力,介绍E-Bench基准测试,通过解耦环境与任务合成构建可扩展可控测试平台,对11个前沿模型测试发现多步工具使用仍具挑战,即便结合代码执行可靠性也不高。

Comments 29 pages, 14 figures, 6 tables

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2607.23702 2026-07-28 cs.RO 新提交

Try Once, Then Optimal: De-Redundified Procedure Memory for Cross-Episode Exploration Amortization

一试即优:用于跨情节探索摊销的去冗余过程记忆

Haizhou Ge, Haochen Ouyang, Zhixing Chen, Yufei Jia, Yue Li, Lu Shi, Lei Han, Guyue Zhou, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua University(清华大学) DISCOVER Robotics(DISCOVER机器人公司) Northeast Agricultural University(东北农业大学)

AI总结 研究如何让机器人避免重复探测隐藏状态物体,提出面向实例的记忆框架IOM,用视觉语言模型实例化,在多任务中减少操纵操作,提升效率且不降低成功率,即使过程错误也能成功。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables

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2607.23684 2026-07-28 cs.RO 新提交

Towards Ultrafast Depth Sensing Via Active Event-based Stereo Vision

通过基于主动事件的立体视觉实现超快速深度感知

Jianing Li, Yunjian Zhang, Haiqian Han, Kangyao Huang, Xiangyang Ji

机构 * School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学学院) Peng Cheng Laboratory(鹏城实验室) Department of Automation, Tsinghua University(清华大学自动化系) Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University(清华大学计算机科学与技术系)

AI总结 针对传统主动立体系统在快速运动场景的问题,提出基于主动事件的立体视觉,构建数据集,创新设计ActiveEventNet+网络,性能优于现有方法,降低计算复杂度,能实现高速实时处理,为高速深度感知相机系统设计提供新思路。

Comments Accepted by TPAMI

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2607.23648 2026-07-28 cs.CL 新提交

EmoTrace: An Emotion Trajectory-Centered Framework for Psychological Support Dialogue Generation

EmoTrace:一种以情感轨迹为中心的心理支持对话生成框架

Kaitong Weng, Lixin Liu, Zihao Liu, Bo Wang, Shiguang Ni

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(清华大学深圳国际研究生院)

AI总结 该研究针对现有心理支持对话数据生成方法的局限,提出EmoTrace框架,通过构建求助者认知概况及相关模块,以模拟其情感轨迹,增强情感表达层次性,实验证明该方法在情感丰富度和共情质量上优于现有方法。

Comments 36 pages, 20 figures

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2607.23108 2026-07-28 cs.RO 新提交

The Curse of Precision: A Data Scaling Law for High-Precision Robotic Manipulation

精度的诅咒:高精度机器人操作的数据缩放定律

Cuijie Xu, Yuanfan Xu, Min Xue, Jianjie Lin, Jian Wang, Xudong Zhang, Yu Wang, Jincheng Yu

机构 * Tsinghua University(清华大学) OpenMind (WuHu) Robotics Co., Ltd.(芜湖悟灵机器人有限公司)

AI总结 研究机器人装配等封闭世界任务中数据与精度的关系,提出新缩放定律log(N) ∝ 1/(P - c),揭示极限精度c是系统涌现属性,经实验验证,为精度提供理论框架和评估指标,指导高精度操作系统开发调试。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

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2607.22769 2026-07-28 cs.LG cs.AI 新提交

DomainPilot: Domain-Level Loss-Guided Two-Stage Data Mixture Optimization for Efficient Language Model Fine-Tuning

DomainPilot:用于高效语言模型微调的域级损失引导两阶段数据混合优化

He Zhang

机构 * Tsinghua University(清华大学)

AI总结 研究针对大语言模型训练数据问题,提出DomainPilot框架,通过域级损失引导两阶段数据混合优化,经令牌级监测、缩放与混合定律引导优化,在Qwen3-1.7B模型微调中验证,有效提升指标且不增成本。

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2607.22655 2026-07-28 cs.AI 新提交

EventOD: Event-Aware OD Flow Generation via LLM-Guided Semantic Modulation

EventOD:通过大语言模型引导的语义调制实现事件感知的OD流生成

Jie Zhao, Jie Feng, Can Rong, Zhihan Hou, Peng Lu, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University(清华大学电子工程系) Zhongguancun Academy(中关村科学城研究院) Singapore-MIT Alliance for Research and Technology(新加坡-麻省理工学院科研与技术联盟) Xiuzhong College, Tsinghua University(清华大学致理书院) Department of Automation, Central South University(中南大学自动化学院)

AI总结 研究在破坏性事件下估计OD流的问题,提出EventOD框架,利用大语言模型和轻量级适应模块,通过输入级调制实现事件感知适应,实验表明该方法能提高重建精度和分布保真度。

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2607.22571 2026-07-28 cs.AI 新提交

SCAIR: Schema-Conditioned Agentic Iterative Reasoning for Enterprise Knowledge Graphs

SCAIR:用于企业知识图谱的模式条件代理迭代推理

Prateek Chaturvedi, Yuqicheng Zhu, Hongkuan Zhou, Dongzhuoran Zhou, Yunjie He, Steffen Staab, Fei Du, Jie Tang, Evgeny Kharlamov

机构 * University of Stuttgart(斯图加特大学) Bosch Center for AI(博世人工智能中心) University of Oslo(奥斯陆大学) University of Southampton(南安普顿大学) BSH Home Applications Holding (China) Co., Ltd(博西华家用电器有限公司(中国)) Tsinghua University(清华大学)

AI总结 针对现有方法在企业知识图谱应用的局限,提出SCAIR无训练框架,集成结构化规划与受控迭代推理,通过模式条件结构先验等提升性能,强调企业图推理要结合领域约束,与业务逻辑对齐可增效。

Comments Accepted at ACL 2026 Industry Track

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2607.20033 2026-07-28 cs.RO 版本更新

Robots Acquire Manipulation Skills in Seconds from a Single Human Video

机器人从单个人类视频中在数秒内获取操作技能

Guangyan Chen, Meiling Wang, Te Cui, Zichen Zhou, Qi Shao, Shalfun Li, Hang Su, Roy Gan, Hao Wang, Mengyin Fu, Yi Yang, Yufeng Yue

机构 * Beijing Institute of Technology(北京理工大学) X SQUARE ROBOT(X方块机器人) Tsinghua University(清华大学)

AI总结 研究提出HOST框架,通过自定位预测,使机器人能从单个人类视频数秒内获取操作技能,保留先前技能,相比零样本基线及任务50次机器人示范微调的基线,在示范次数和获取速度上优势明显。

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2607.16692 2026-07-28 cs.SE cs.CL 版本更新

Dependency-Guided Code Generation: Structured Matrix Decomposition and Consistency-Guided Refinement

依赖引导的代码生成:结构化矩阵分解与一致性引导的细化

Mingqiao Mo, Yangchen Zeng, Zikai Xiao, Xin Xiao, Wenhua Nie, Zhaolu Kang, Guangyuan Dong, Kai Shu, Hao Zhang, Xiaodong Fan

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) ByteDance Inc.(字节跳动公司) Zhejiang University(浙江大学) National Taiwan University(台湾国立大学) Peking University(北京大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团) Tsinghua University(清华大学) Liaoning Technical University(辽宁技术大学)

AI总结 针对现有代码生成方法无法充分捕捉代码实体依赖关系的问题,提出依赖感知代码生成框架,通过结构化矩阵分解和一致性引导细化生成代码,经实验验证该方法能生成语义对齐和结构保真度更高的代码。

Comments 12 pages

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