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

Exploring the System 1 Thinking Capability of Large Reasoning Models

探索大型推理模型的系统1思维能力

Wenyuan Zhang, Shuaiyi Nie, Xinghua Zhang, Zefeng Zhang, Tingwen Liu

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） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） 纠错

AI总结 本文研究大型推理模型的系统1思维能力，提出S1-Bench基准测试，发现现有模型在简单问题上存在准确率低和效率差的问题，揭示了模型对问题难度的隐含编码。

Comments Accepted by IJCAI 2026 (Main Track)

SC-Taxo: Hierarchical Taxonomy Generation under Semantic Consistency Constraints using Large Language Models

SC-Taxo：基于语义一致性约束的层次化分类生成方法

Shiqiang Cai, Nianhong Niu, Shizhu He, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； 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 本文提出SC-Taxo框架，利用大语言模型和层次化优化机制，解决现有分类生成方法在结构一致性和语义对齐上的不足，提升分类体系的层次性和准确性。

Comments 12 pages, 5 figures, 2 tables

Online Self-Calibration Against Hallucination in Vision-Language Models

在线对抗幻觉的视觉-语言模型自我校准

Minghui Chen, Chenxu Yang, Hengjie Zhu, Dayan Wu, Zheng Lin, Qingyi Si

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 本文提出OSCAR框架，通过蒙特卡洛树搜索和双粒度奖励机制在线校准视觉-语言模型，减少幻觉并提升多模态能力。

Comments IJCAI 2026

Intern-Atlas: A Methodological Evolution Graph as Research Infrastructure for AI Scientists

Intern-Atlas：一种方法论进化图作为人工智能科学家的研究基础设施

Yujun Wu, Dongxu Zhang, Xinchen Li, Jinhang Xu, Yiling Duan, Yumou Liu, Jiabao Pan, Qiyuan Zhu, Xuanhe Zhou, Jingxuan Wei, Siyuan Li, Jintao Chen, Conghui He, Cheng Tan

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai University（上海大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 Intern-Atlas通过构建方法论进化图，自动识别方法实体，推断方法间的关系，并捕捉驱动创新过渡的瓶颈，为AI研究提供因果网络支持。

Comments 25 pages, 5 figures, 8 tables

Certain Head, Uncertain Tail: Expert-Sample for Test-Time Scaling in Fine-Grained MoE

某些头部，不确定尾部：专家-样本用于测试时缩放在细粒度MoE

Yuanteng Chen, Peisong Wang, Nanxin Zeng, Yuantian Shao, Shuang Qiu, Gang Li, Jing Liu, Jian Cheng

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） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； Nanjing University of Science（南京理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文研究细粒度MoE在测试时缩放中的性能优化，提出Expert-Sample方法通过保留高置信度选择并引入可控随机性提升生成多样性。

Comments 25 pages, 13 figures

Journal ref International Conference on Machine Learning (ICML), 2026

VGR: Visual Grounded Reasoning

VGR：视觉基础推理

Jiacong Wang, Zijian Kang, Haochen Wang, Haiyong Jiang, Jiawen Li, Bohong Wu, Ya Wang, Jiao Ran, Xiao Liang, Chao Feng, Jun Xiao

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） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） 纠错

AI总结 本文提出VGR，一种增强视觉感知的多模态大语言模型，通过图像区域检测与回放提升多模态推理能力，在多个基准测试中表现优异。

Comments 9 pages, 4 figures

APCoTTA: Continual Test-Time Adaptation for Semantic Segmentation of Airborne LiDAR Point Clouds

APCoTTA: 用于空中激光雷达点云语义分割的连续测试时间适应

Yuan Gao, Shaobo Xia, Sheng Nie, Cheng Wang, Xiaohuan Xi, Bisheng Yang

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空航天信息研究所） ； International Research Center of Big Data for Sustainable Development Goals（可持续发展目标大数据国际研究中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The Department of Geomatics Engineering, Changsha University of Science and Technology（长沙理工大学测绘工程系） ； The 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） 纠错

AI总结 本文提出APCoTTA框架，针对空中激光雷达点云语义分割中的持续领域偏移问题，通过梯度驱动层选择、熵一致性损失和随机参数插值机制提升适应性能，并构建两个基准数据集。

Comments 18 pages,12 figures

Journal ref ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Volume 237, July 2026, Pages 339-354