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

Direct Discrepancy Replay: Distribution-Discrepancy Condensation and Manifold-Consistent Replay for Continual Face Forgery Detection

直接不一致重放：分布不一致压缩与流形一致重放用于持续人脸伪造检测

Tianshuo Zhang, Haoyuan Zhang, Siran Peng, Weisong Zhao, Xiangyu Zhu, Zhen Lei

机构 * SAI, UCAS（UCAS模式识别实验室） ； MAIS, CASIA（中国科学院自动化研究所） ； IIE, CAS（中国科学院自动化研究所） ； SCS, UCAS（UCAS智能科学学院） ； SCSE, FIE, M.U.S.T（法国里尔大学） 纠错

AI总结 本文提出分布不一致压缩和流形一致重放方法，通过压缩真实与伪造分布差异并生成兼容当前真实人脸统计的重放样本，有效缓解持续人脸伪造检测中的灾难性遗忘问题。

Calibration-Aware Policy Optimization for Reasoning LLMs

面向推理大语言模型的校准感知策略优化

Ziqi Wang, Xingzhou Lou, Meiqi Wu, Zhengqi Wen, Junge Zhang

机构 * National Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institution of Automation, Chinese Academy of Sciences（认知与复杂系统决策智能国家实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； 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，清华大学） 纠错

AI总结 本文提出CAPO方法，通过引入logistic AUC替代损失和噪声掩码机制，提升推理大语言模型的校准与准确性，实验显示其在多个数学推理基准上校准提升达15%，并在下游任务中进一步提升准确性。

Comments Published as a conference paper at ACL 2026

FABLE: Fine-grained Fact Anchoring for Unstructured Model Editing

FABLE：面向无结构模型编辑的细粒度事实锚定

Peng Wang, Biyu Zhou, Xuehai Tang, Jizhong Han, Songlin Hu

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与信息安全学院） 纠错

AI总结 FABLE通过分层框架实现细粒度事实注入与整体文本生成的解耦，采用事实优先策略提升细粒度问答性能，同时保持整体编辑能力。

Comments ACL 2026 findings

WikiSeeker: Rethinking the Role of Vision-Language Models in Knowledge-Based Visual Question Answering

WikiSeeker: 重新思考视觉语言模型在基于知识的视觉问答中的作用

Yingjian Zhu, Xinming Wang, Kun Ding, Ying Wang, Bin Fan, Shiming Xiang

机构 * 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 Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室 (MAIS)） 纠错

AI总结 本文提出WikiSeeker框架，通过引入多模态检索器和重新定义视觉语言模型的角色，提升多模态检索性能和答案质量，实现在EVQA、InfoSeek和M2KR数据集上的最优表现。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings

CamReasoner: Reinforcing Camera Movement Understanding via Structured Spatial Reasoning

CamReasoner：通过结构化空间推理强化相机运动理解

Hang Wu, Yujun Cai, Zehao Li, Haonan Ge, Bowen Sun, Junsong Yuan, Yiwei Wang

机构 * University of California, Merced（加州大学梅尔德分校） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University at Buffalo, State University of New York（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

AI总结 CamReasoner通过结构化推理框架提升相机运动理解，采用O-T-A范式和大规模推理轨迹集，首次利用强化学习实现逻辑对齐，提升分类和VQA性能。

Uncovering and Aligning Anomalous Attention Heads to Defend Against NLP Backdoor Attacks

揭示并对齐异常注意力头以防御NLP后门攻击

Haotian Jin, Yang Li, Haihui Fan, Lin Shen, Xiangfang Li, Bo Li

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； State Key Laboratory of Cyberspace Security Defense（网络空间安全防御国家重点实验室） ； 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 本文提出基于注意力相似性的后门检测方法，通过检测异常注意力头相似性来防御后门攻击，结合头部微调修复污染的注意力头，有效降低攻击成功率并保持下游任务性能。

Journal ref "Proceedings of the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026)

FMASH: Advancing Traditional Chinese Medicine Formula Recommendation with Efficient Fusion of Multiscale Associations of Symptoms and Herbs

FMASH：通过高效融合症状与药材的多尺度关联来推进传统中医方剂推荐

Xinhan Zheng, Xueting Wang, Ruotai Li, Huyu Wu, Haopeng Jin, Yehan Yang, Guodong Shan

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出FMASH框架，通过融合症状与药材的多尺度关联，提升中医方剂推荐效果，实验表明其在两个数据集上均优于现有最佳模型。

From Attenuation to Attention: Variational Information Flow Manipulation for Fine-Grained Visual Perception

从衰减到注意：用于细粒度视觉感知的变分信息流操控

Jilong Zhu, Yang Feng

机构 * Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT/CAS)（智能信息处理重点实验室，计算技术研究所，中国科学院（ICT/CAS）） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT/CAS)（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院（ICT/CAS）） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出变分信息流框架，通过建模问题-答案对相关的视觉显著性作为潜在分布，解决多模态大语言模型在细粒度感知任务中的信息衰减问题，提升模型表现。

SEATrack: Simple, Efficient, and Adaptive Multimodal Tracker

SEATrack: 简单、高效且自适应的多模态跟踪器

Junbin Su, Ziteng Xue, Shihui Zhang, Kun Chen, Weiming Hu, Zhipeng Zhang

机构 * School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； School of Software, Beihang University（北航软件学院） ； Hebei Key Laboratory of Computer Virtual Technology and System Integration（河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), CASIA（多模态人工智能系统国家重点实验室（MAIS），CASIA） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； AutoLab, School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院自动化实验室） 纠错

AI总结 SEATrack通过跨模态对齐和层次混合专家机制，在RGB-T、RGB-D和RGB-E跟踪任务中实现性能与效率的平衡。

Comments Accepted as a CVPR 2026 Oral

CIA: Inferring the Communication Topology from LLM-based Multi-Agent Systems

CIA：从基于大语言模型的多智能体系统推断通信拓扑

Yongxuan Wu, Xixun Lin, He Zhang, Nan Sun, Kun Wang, Chuan Zhou, Shirui Pan, Yanan Cao

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） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） 纠错

AI总结 研究探讨了基于大语言模型的多智能体系统通信拓扑在黑盒环境下被推断的隐私风险，提出CIA攻击方法，通过构建对抗性查询和全局偏差解耦技术，验证了攻击的有效性。

Comments ACL 2026, Main

OmniFood8K: Single-Image Nutrition Estimation via Hierarchical Frequency-Aligned Fusion

OmniFood8K：通过层次化频率对齐融合实现单图像营养估计

Dongjian Yu, Weiqing Min, Qian Jiang, Xing Lin, Xin Jin, Shuqiang Jiang

机构 * School of Software, Yunnan University, China（云南大学软件学院，中国） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学，中国） 纠错

AI总结 本文提出OmniFood8K数据集和端到端框架，通过频率对齐融合模块提升单图像营养预测精度，解决中餐营养估计不足和深度传感器限制问题。

Comments Accepted by CVPR 2026 (Highlight Paper)

CoSyncDiT: Cognitive Synchronous Diffusion Transformer for Movie Dubbing

CoSyncDiT：认知同步扩散变换器用于电影配音

Gaoxiang Cong, Liang Li, Jiaxin Ye, Zhedong Zhang, Hongming Shan, Yuankai Qi, Qingming Huang

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Fudan University, Shanghai, China（复旦大学） ； Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China（杭州电子科技大学） ； Macquarie University, Sydney, Australia（麦考瑞大学） 纠错

AI总结 本文提出基于认知同步扩散变换器的电影配音框架，通过声学风格适应、细粒度视觉校准和时间感知上下文对齐，解决传统方法在唇同步和自然度上的不足，实验表明其在多个指标上达到最优性能。

SpecBound: Adaptive Bounded Self-Speculation with Layer-wise Confidence Calibration

SpecBound: 带层间置信度校准的自适应有界自我猜测

Zhuofan Wen, Yang Feng

机构 * Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（智能信息处理重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出一种新型自适应自我猜测框架，通过层间温度退火抑制虚假置信，根据token解码难度动态限制猜测长度，提升大语言模型的自回归推理效率。

Comments ACL 2026 Findings

AlphaEval: Evaluating Agents in Production

AlphaEval：生产环境中的代理评估

Pengrui Lu, Bingyu Xu, Wenjun Zhang, Shengjia Hua, Xuanjian Gao, Ranxiang Ge, Lyumanshan Ye, Linxuan Wu, Yiran Li, Junfei Fish Yu, Yibo Zhang, Ruixin Li, Manxiang Li, Xiao Han, Xiaocong Zhou, Guangyao Chi, Zisheng Chen, Kaishen Chen, Kun Wang, Qihua Xu, Fengyue Meng, Yuchen Ni, Jiajun Li, Jinxiu Liu, Danfeng Zhang, Jingru Zhao, Pengfei Liu

机构 * SII ； MiraclePlus ； SJTU（上海交通大学） ； GAIR ； HIT（哈尔滨工业大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； LangCore ； Jiqizhixin ； HunterAI ； CinoCore ； KuaFuAI ； POET 纠错

AI总结 AlphaEval 是一个基于生产环境的评估基准，包含 94 个任务，涵盖六个职业领域，通过多种评估方法评估完整代理产品，提供可复现的构建框架。

Generation-Augmented Generation: A Plug-and-Play Framework for Private Knowledge Injection in Large Language Models

生成增强生成：一种用于大语言模型私有知识注入的即插即用框架

Rongji Li, Jian Xu, Yi Chen, Xueqing Chen, Yisheng Yang, Jiayi Wang, Xingyu Chen, Chunyu Xie, Dawei Leng, Xu-Yao Zhang

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； AI Research（360人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出GAG框架，通过将私有专业知识作为辅助模态注入冻结的基础模型，解决私有知识注入中的效率与效果平衡问题，在科学和通用领域问答中均表现出色。