University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

Taming Momentum: Rethinking Optimizer States Through Low-Rank Approximation

驯服动量：通过低秩近似重新思考优化器状态

Zhengbo Wang, Jian Liang, Ran He, Zilei Wang, Tieniu Tan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； NLPR & MAIS, 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） 纠错

AI总结 LoRA-Pre通过低秩近似优化器状态，提升预训练和微调效率，实现内存节省与性能提升

Comments Camera-ready version. Accepted as Oral at ICLR 2026

CC-VQA: Conflict- and Correlation-Aware Method for Mitigating Knowledge Conflict in Knowledge-Based Visual Question Answering

CC-VQA: 一种考虑冲突和相关性的方法，用于缓解基于知识的视觉问答中的知识冲突

Yuyang Hong, Jiaqi Gu, Yujin Lou, Lubin Fan, Qi Yang, Ying Wang, Kun Ding, Yue Wu, Shiming Xiang, Jieping Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation（自动化研究所MAIS） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云计算） 纠错

AI总结 CC-VQA提出了一种无训练、考虑冲突和相关性的方法，通过视觉中心的上下文冲突推理和相关性引导的编码解码，提升基于知识的视觉问答的准确率。

Comments Accepted by CVPR2026

TSC: Topology-Conditioned Stackelberg Coordination for Multi-Agent Reinforcement Learning in Interactive Driving

TSC：基于拓扑条件的Stackelberg协调用于交互驾驶中的多智能体强化学习

Xiaotong Zhang, Gang Xiong, Yuanjing Wang, Siyu Teng, Alois Knoll, Long Chen

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，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） ； Department of Natural Sciences, University of Durham（达勒姆大学自然科学系） ； College of Civil and Transportation Engineering, Shenzhen University（深圳大学土木与交通工程学院） ； Chair of Robotics, Artificial Intelligence and Realtime Systems, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学机器人、人工智能与实时系统教授职位） 纠错

AI总结 TSC通过拓扑条件的Stackelberg协调方法，在无通信执行下实现密集交通中的去中心化多智能体强化学习，提升训练稳定性和安全性。

Comments 12 pages, 8 figures

From Flat Logs to Causal Graphs: Hierarchical Failure Attribution for LLM-based Multi-Agent Systems

从平面日志到因果图：面向基于大语言模型的多智能体系统的分层故障归因

Yawen Wang, Wenjie Wu, Junjie Wang, Qing Wang

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； State Key Laboratory of Complex System Modeling and Simulation Technology（复杂系统建模与仿真技术国家重点实验室） ； Science & Technology on Integrated Information System Laboratory（信息系统集成技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） 纠错

AI总结 本文提出CHIEF框架，通过分层因果图和反事实归因方法，提升基于大语言模型的多智能体系统故障归因的准确性和效率。

SpikingTac: A Miniaturized Neuromorphic Visuotactile Sensor for High-Precision Dynamic Tactile Imprint Tracking

SpikingTac：一种用于高精度动态触觉印模跟踪的微型神经形态视觉触觉传感器

Tianyu Jiang, Chaofan Zhang, Shaolin Zhang, Shaowei Cui, Shuo Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 SpikingTac是一种低成本、高精度的神经形态触觉传感器，通过创新的动态状态地图和无监督去噪网络实现高精度动态触觉印模跟踪。

ForesightSafety Bench: A Frontier Risk Evaluation and Governance Framework towards Safe AI

ForesightSafety Bench: 面向安全人工智能的前沿风险评估与治理框架

Haibo Tong, Feifei Zhao, Linghao Feng, Ruoyu Wu, Ruolin Chen, Lu Jia, Zhou Zhao, Jindong Li, Tenglong Li, Erliang Lin, Shuai Yang, Enmeng Lu, Yinqian Sun, Qian Zhang, Zizhe Ruan, Jinyu Fan, Zeyang Yue, Ping Wu, Huangrui Li, Chengyi Sun, Yi Zeng

机构 * Beijing Institute of AI Safety and Governance（北京人工智能安全与治理研究院） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment（北京安全人工智能与超对齐重点实验室） ； BrainCog Lab, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（脑认知实验室，中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Long-term AI（长期人工智能） 纠错

AI总结 本文提出ForesightSafety Bench框架，通过94个细化风险维度系统评估前沿AI安全风险，揭示多领域安全漏洞。

MMSD3.0: A Multi-Image Benchmark for Real-World Multimodal Sarcasm Detection

MMSD3.0：一个多图像基准用于现实世界多模态讽刺检测

Haochen Zhao, Yuyao Kong, Yongxiu Xu, Gaopeng Gou, Hongbo Xu, Yubin Wang, Haoliang Zhang

机构 * 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安全学院） 纠错

AI总结 MMSD3.0是一个多图像基准，用于现实世界多模态讽刺检测，引入了跨图像推理模型和相关引导的细粒度跨模态融合机制，验证了其在单图像和多图像场景中的有效性。

Veritas: Generalizable Deepfake Detection via Pattern-Aware Reasoning

Veritas：通过模式感知推理实现通用的深度伪造检测

Hao Tan, Jun Lan, Zichang Tan, Ajian Liu, Chuanbiao Song, Senyuan Shi, Huijia Zhu, Weiqiang Wang, Jun Wan, Zhen Lei

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences (SAIS), University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 Veritas通过模式感知推理，基于多模态大语言模型实现通用深度伪造检测，提升对未知伪造技术和数据领域的检测能力。

Comments ICLR 2026 Oral. Project: https://github.com/EricTan7/Veritas