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

Causal Path Alignment: Anchoring the Optimization Trajectory for Controllable In-Parameter Knowledge Editing

因果路径对齐：为可控的参数知识编辑锚定优化轨迹

Xiyu Liu, Zhengxiao Liu, Naibin Gu, Zheng Lin, Weiping Wang

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Causal Path Alignment框架，通过锚定优化轨迹来解决参数知识编辑中的主体主导记忆干扰问题，提升关系特异性并减少副作用。

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AGPO: Adaptive Group Policy Optimization with Dual Statistical Feedback

AGPO: 基于双统计反馈的自适应群体策略优化

Miaobo Hu, Shuhao Hu, Bokun Wang, Ruohan Wang, Xin Wang, Xiaobo Guo, Daren Zha, Jun Xiao

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） ； 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AGPO，一种无 critic 的 GRPO 改进方法，通过群体层面的统计信息控制更新幅度和探索。在九个英语和中文数学/STEM 基准上，Qwen2.5-14B 在相同生成 token 预算下优于 PPO/GRPO，达到 GSM8K 67.3% 和 MATH 40.5%。

SAVER: Selective As-Needed Vision Evidence for Multimodal Information Extraction

SAVER：选择性所需视觉证据用于多模态信息提取

Miaobo Hu, Shuhao Hu, Bokun Wang, Rui Chen, Xin Wang, Xiaobo Guo, Daren Zha, Jun Xiao

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） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 该研究提出SAVER框架，通过选择性视觉证据提升多模态命名实体识别和关系抽取的性能，减少计算开销并提高准确性。

IndusAgent: Reinforcing Open-Vocabulary Industrial Anomaly Detection with Agentic Tools

IndusAgent: 通过智能工具增强开放词汇工业异常检测

Rongbin Tan, Fangfang Lin, Zhenlong Yuan, Min Qiu, Kejin Cui, Mengmeng Wang, Yi Wang, Zijian Song, Zhiyuan Wang, Jiyuan Wang, Yue Wang, Shuhan Song§, Huawei Cao

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（处理器国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； LongCat Team（LongCat团队） ； Independent Researcher（独立研究者） ； New York University（纽约大学） ； Sun Yat-sen University（孙中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； 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IndusAgent框架，通过整合视觉观测、高分辨率局部片段和专家正常性先验，提升开放词汇工业异常检测的零样本性能，验证了方法的鲁棒性和泛化能力。

PULSE: Generative Phase Evolution for Non-Stationary Time Series Forecasting

PULSE: 非平稳时间序列预测的生成性相演变

Yangyou Liu, Zezhi Shao, Xinyu Chen, Hu Chen, Fei Wang, Yuankai Wu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China（四川大学计算机学院） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院计算技术研究所） ； Institute of Artificial Intelligence, University of Central Florida, Orlando, USA（佛罗里达大学人工智能研究所） 纠错

AI总结 针对非平稳时间序列预测中稳定表示与分布偏移之间的矛盾，本文提出PULSE框架，通过物理假设引导相演变，采用解耦-演化-模拟设计哲学，通过相锚解耦、相路由器和统计感知混合等方法提升模型鲁棒性，实验证明物理引导的归纳偏置比原始架构复杂度更重要。

Segment Anything with Robust Uncertainty-Accuracy Correlation

具有鲁棒不确定性和准确性相关性的分割任何东西

Hongyou Zhou, Marc Toussaint, Ling Shao, Zihan Ye

机构 * Technical University of Berlin（柏林技术大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种名为RUAC的分割方法，通过引入轻量级不确定性头和对抗性训练，提高在外观和形变转移下的像素级不确定性估计，从而提升分割质量和不确定性准确性相关性。

Comments ICML 2026

VeraRetouch: A Lightweight Fully Differentiable Framework for Multi-Task Reasoning Photo Retouching

VeraRetouch: 一个轻量级的全微分框架用于多任务推理照片修复

Yihong Guo, Youwei Lyu, Jiajun Tang, Yizhuo Zhou, Hongliang Wang, Jinwei Chen, Changqing Zou, Qingnan Fan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； vivo BlueImage Lab（vivo BlueImage实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） 纠错

AI总结 本文提出VeraRetouch，一个轻量级且全微分的多任务照片修复框架，通过使用0.5B视觉-语言模型和全微分的修复渲染器，实现了端到端的像素级训练，并引入了AetherRetouch-1M+数据集和DAPO-AE强化学习策略，以提升修复性能和泛化能力。