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

A Case for Agentic Tuning: From Documentation to Action in PostgreSQL

为代理调优辩护：从文档到PostgreSQL中的行动

Hongyu Lin, Mingyu Li, Weichen Zhang, Yihang Lou, Mingjie Xing, Yanjun Wu, Haibo Chen

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） ； Key Laboratory of System Software (Chinese Academy of Sciences)（中国科学院系统软件重点实验室） ； Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出通过动态行动替代静态文档进行系统调优，引入PerfEvolve工具，利用LLM代理实现版本一致性验证、工作负载特定分析和多参数联合优化，实验表明其在PostgreSQL上比现有文档驱动调优方法提升35.2%。

World-Ego Modeling for Long-Horizon Evolution in Hybrid Embodied Tasks

为混合具身体验中的长时域演化构建世界-自我模型

Zuyao Lin, Jianhui Zhang, Peidong Jia, Xiaoguang Zhao, Shanghang Zhang, Xingyu Chen

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） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种新的世界-自我建模范式，通过分解未来演化为世界和自我组件，解决混合任务中长时域具身体验中的退化问题，并通过HTEWorld基准测试验证了其有效性。

OScaR: The Occam's Razor for Extreme KV Cache Quantization in LLMs and Beyond

OScaR：LLMs及更广泛场景中的极压缩KV缓存量化之奥卡姆之刀

Zunhai Su, Rui Yang, Chao Zhang, Yaxiu Liu, Yifan Zhang, Wei Wu, Jing Xiong, Dayou Du, Xialie Zhuang, Yulei Qian, Yuchen Xie, Yik-Chung Wu, Hongxia Yang, Ngai Wong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Meituan LongCat Team（美团LongCat团队） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 本文针对LLMs中KV缓存极压缩时的量化保真问题，提出OScaR框架，通过Canalized Rotation和Omni-Token Scaling有效缓解Token Norm Imbalance，实现近无损的INT2量化性能，同时提升解码速度和吞吐量。

Comments Under review

UniRefiner: Teaching Pre-trained ViTs to Self-Dispose Dross via Contrastive Register

UniRefiner: 通过对比注册教会预训练ViTs自我处理杂质

Congpei Qiu, Zhaoyu Hu, Wei Ke, Zhuotao Tian, Yanhao Wu, Tong Zhang

机构 * Xi’an Jiaotong University, School of Software Engineering（西安交通大学软件工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 本文提出UniRefiner，一种通用 refinement 框架，通过对比注册方法教会预训练 ViT 自动处理空间敏感任务中的杂质 token，提升模型在密集预测任务中的表现。

Comments CVPR 2026

PAPO-VLA: Planning-Aware Policy Optimization for Vision-Language-Action Models

PAPO-VLA: 为视觉-语言-动作模型进行规划感知的策略优化

Peizheng Guo, Jingyao Wang, Changwen Zheng, Wenwen Qiang

机构 * Institute of Software Chinese Academy of Sciences（软件研究所中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出PAPO-VLA，一种针对视觉-语言-动作模型的规划感知策略优化方法，通过识别和优化规划动作以提高VLA策略的可靠性。

GoLongRL: Capability-Oriented Long Context Reinforcement Learning with Multitask Alignment

GoLongRL: 以能力为导向的长上下文强化学习与多任务对齐

Minxuan Lv, Tiehua Mei, Tanlong Du, Junmin Chen, Zhenpeng Su, Ziyang Chen, Ziqi Wang, Zhennan Wu, Ruotong Pan, jian Liang, Ruiming Tang, Han Li

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出GoLongRL，一种完全开源的、以能力为导向的长上下文强化学习后训练配方，通过可验证奖励（RLVR）实现。现有长上下文强化学习方法往往将数据构建视为设计越来越复杂的检索路径，导致任务覆盖同质化和奖励形式无法充分反映实际长上下文需求。本文的贡献是（1）以能力为导向的数据构建并完全开源，释放了包含23,000个RLVR样本的数据集、完整的构建流程和所有训练代码。基于长上下文能力的分类学，数据集涵盖9种任务类型，每种任务类型都配有其自然评估指标。它包含从现有语料库中精心挑选的开源样本和合成样本，其问答对是从真实源文档如书籍、学术论文和多轮对话中生成的。在相同的 vanilla GRPO 设置下，我们的数据集单独优于闭源的 QwenLong-L1.5 数据集。此外，我们的 Qwen3-30B-A3B 模型在该数据上训练后，长上下文性能与 DeepSeek-R1-0528 和 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 相当，表明更广泛的覆盖和更大的奖励多样性显著有助于长上下文能力的提升。（2）TMN-Reweight 用于异构多任务优化。为了解决异构奖励带来的优化挑战，我们提出了 TMN-Reweight，它结合了任务层面的均值归一化以实现跨任务奖励尺度对齐，以及难度自适应加权以获得更可靠的优势估计。TMN-Reweight 进一步在 vanilla GRPO 上提高了平均性能，在报告的评估中，通用能力得以保持或提升。

Exposing Functional Fusion: A New Class of Strategic Backdoor in Dynamic Prompt Architectures

揭示功能融合：动态提示架构中一种新的战略后门类别

Zeyao Liu, Zhendong Zhao, Xiaojun Chen, Xin Zhao, Yuexin Xuan, Xiaoshuang Ji

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） ； PetroChina (Beijing) Digital Intelligent Research Institute Co., Ltd.（中石油北京数字智能研究院有限公司） 纠错

AI总结 本文提出VIPER攻击框架，揭示动态提示架构中通过功能融合产生的新风险，该框架在轻量级动态视觉提示生成器上实现，展示了恶意逻辑与良性任务功能的紧密融合，从而在剪枝时破坏良性性能，同时保持高ASR和低延迟。

Selective, Regularized, and Calibrated: Harnessing Vision Foundation Models for Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation

选择性、正则化和校准：利用视觉基础模型进行跨域少样本语义分割

Junyuan Ma, Xunzhi Xiang, Wenbin Li, Qi Fan, Yang Gao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出HERA框架，通过选择性、正则化和校准的方法，有效利用视觉基础模型进行跨域少样本语义分割，提升了模型在新领域中的适应能力，并在多个基准上取得了更高的mIoU成绩。

Comments 20 pages, 11 figures, 13 tables. Accepted to CVPR 2026

ContextFlow: Hierarchical Task-State Alignment for Long-Horizon Embodied Agents

ContextFlow：长周期具身智能体的分层任务-状态对齐

Shuhan Guo, Kun Zhang, Haifei Liu, Xingyu Gao, Yongqi Zhang, Yaqing Wang, Quanming Yao

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Qiuzhen College, Tsinghua University（清华大学启祯学院） ； Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications（北京数学科学研究院） ； Department of Data Science and Analytics Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）数据科学与分析部门） ； Institute of Microelectronics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文研究了长周期具身智能体中任务-状态不一致问题，提出ContextFlow框架通过显式合同表示阶段、运行时观测转为证据包以及应用作用域更新来实现任务前沿对齐，提高任务执行的连贯性和可审计性。

Locate-then-Sparsify: Attribution Guided Sparse Strategy for Visual Hallucination Mitigation

定位后再稀疏化：基于归因的视觉幻觉缓解稀疏策略

Tiantian Dang, Chao Bi, Shufan Shen, Jinzhe Liu, Qingming Huang, Shuhui Wang

机构 * State Key Lab. of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（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） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉科学学院） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种名为Locate-Then-Sparsify for Feature Steering (LTS-FS)的框架，通过定位和稀疏化策略，根据每层与幻觉的相关性调整特征引导强度，从而有效缓解视觉语言模型中的幻觉问题，同时保持良好的性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Less is More: Efficient Black-box Attribution via Minimal Interpretable Subset Selection

少即是多：通过最小可解释子集选择实现高效的黑盒属性分析

Ruoyu Chen, Siyuan Liang, Jingzhi Li, Shiming Liu, Li Liu, Hua Zhang, Xiaochun Cao

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学人工智能学院） ； Department of Mechanical Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院机械工程系） ； Center for Machine Vision and Signal Analysis (CMVS), University of Oulu（奥卢大学机器视觉与信号分析中心） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种高效的黑盒属性分析方法LiMA，通过将重要区域的属性分析转化为子模函数子集选择的优化问题，以更少的区域提供更准确的解释，并在多个基准模型上展示了显著的改进。

Theory-optimal Quantization Based on Flatness

基于平坦度的理论最优量化

Xiusheng Huang, Zhe Li, Xuanwu Yin, Lu Wang, Yequan Wang, Dong Li, Emad Barsoum, Kang Liu

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（认知与决策智能复杂系统重点实验室，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 Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； AMD ； Ritzz-AI 纠错

AI总结 本文提出了一种基于平坦度的理论最优量化方法，通过分析量化误差与异常值之间的数学关系，引入了平坦度指标来量化异常值分布，并提出了双向对角量化框架BDQ，有效分散异常值模式，提升了大语言模型在低比特精度下的性能。

Comments 16 pages, 2 figures