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

HTAM: Hierarchical Transition-Attended Memory for Operator Optimization

HTAM: 用于算子优化的层次化过渡注意力记忆

Yining Zhang, Mingyang Yi, Chen Wang, Xuwen Xiang, Tianhe Jia, Zedong Dan, Chengqing Zong, Yue Wang

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） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 提出HTAM框架，通过构建层次化过渡图（HTG）组织粗粒度全局方向和细粒度局部策略，解决LLM在GPU算子优化中粒度不匹配问题，显著提升正确率和加速比。

Comments 24 pages, 5 figures

Mind-Omni: A Unified Multi-Task Framework for Brain-Vision-Language Modeling via Discrete Diffusion

Mind-Omni：通过离散扩散实现脑-视觉-语言建模的统一多任务框架

Yizhuo Lu, Changde Du, Qingyu Shi, Hang Chen, Jie Peng, Liuyun Jiang, Shuangchen Zhao, Huiguang He

机构 * NeuBCI Lab, State Key Laboratory of Brain Cognition ； Brain-inspired Intelligence Technology, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China ； Zhongguancun Academy, Beijing, China ； Peking University, Beijing, China 纠错

AI总结 提出Mind-Omni框架，利用离散扩散范式统一七种编码与解码任务，通过脑分词器将连续脑信号转化为离散令牌，实现多模态交互，并构建脑问答指令调优数据集，在多项任务上达到或超越专用模型性能。

GaussianDream: A Feed-Forward 3D Gaussian World Model for Robotic Manipulation

GaussianDream：用于机器人操作的前馈3D高斯世界模型

Zijian Zhang, Yuqing Jiang, Qian Cheng, Xiaofan Li, Si Liu, Ding Zhao, Ping Luo, Weitao Zhou, Haibao Yu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出GaussianDream，一种前馈3D高斯世界模型插件，通过可学习查询编码当前帧3D空间结构和短期未来演化，在训练时用静态重建和未来预测头监督，推理时仅保留查询条件化动作生成，在多个机器人操作基准上达到最先进性能。

Comments 19 pages, 9 figures

SDF-Net: Structure-Aware Disentangled Feature Learning for Opticall-SAR Ship Re-identification

SDF-Net：面向光学-SAR船舶重识别的结构感知解耦特征学习

Furui Chen, Han Wang, Yuhan Sun, Jianing You, Yixuan Lv, Zhuang Zhou, Hong Tan, Shengyang Li

机构 * Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间利用技术与工程中心） ； Key Laboratory of Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间利用重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Software, Beihang University（北航软件学院） 纠错

AI总结 针对光学与SAR图像间辐射差异导致的船舶重识别挑战，提出SDF-Net，通过结构一致性约束和解耦特征学习，实现模态不变的身份特征提取，在HOSS-ReID数据集上达到最优性能。

LiteCoder-Terminal: Scaling Long-Horizon Terminal Environments for Learning Language Agents

LiteCoder-Terminal: 扩展用于学习语言代理的长时程终端环境

Xiaoxuan Peng, Kaiqi Zhang, Xinyu Lu, Boxi Cao, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun

机构 * Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所信息处理实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出零依赖合成框架LiteCoder-Terminal-Gen，自动生成可执行且可验证的终端训练环境，构建大规模SFT和RL数据集，通过监督微调和直接多轮偏好优化显著提升语言代理在终端任务上的性能。

Resolving Endpoint Underfitting in Diffusion Bridges via Noise Alignment

通过噪声对齐解决扩散桥中的端点欠拟合

Yurong Gao, Zicheng Zhang, Congying Han, Tiande Guo, Xinmin Qiu

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

AI总结 针对扩散桥模型在目标端点附近出现的欠拟合问题，提出噪声对齐扩散桥（NADB），通过均值网络和噪声对齐映射解决噪声不匹配，在图像恢复和翻译任务中验证有效性。

Comments Accepted by CVPR2026

TaxDistill: Improving Metagenomic Taxonomic Annotation via Distilled Genomic Foundation Models

TaxDistill：通过蒸馏基因组基础模型改进宏基因组分类注释

Rongye Ye, Lun Li, Zheng Luo, Yiran Zhan, Shuhui Song

机构 * National Genomics Data Center, China National Center for Bioinformation（中国生物信息中心国家基因组数据中心） ； Beijing Key Laboratory of Intelligent Governance and Application of Biological Big Data, China National Center for Bioinformation（北京生物大数据智能治理与应用重点实验室，中国生物信息中心） ； Beijing Institute of Genomics, Chinese Academy of Sciences（北京基因组研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出TaxDistill知识蒸馏框架，利用500M参数的基因组基础模型GenomeOcean作为教师网络生成软标签，以减轻初始检索工具引入的标签噪声，从而提升宏基因组序列分类性能。

Comments The manuscript contains 14 pages, 7 figures, and 3 tables

SCOPE: Simulating Cross-game Operations in Playable Environments for FPS World Models

SCOPE: 在可玩环境中模拟跨游戏操作以构建FPS世界模型

Zizhao Tong, Yeying Jin, Hongfeng Lai, Zeqing Wang, Zhaohu Xing, Kexu Cheng, Haoran Xu, Zhao Pu, Shangwen Zhu, Ruili Feng, Jian Zhao, Yan Zhang, Hao Tang, Ling Shao

机构 * UCAS-Terminus AI Lab, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学Terminus AI实验室） ； Tencent（腾讯） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Waterloo（多伦多大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出SCOPE方法，通过在每个Transformer块中插入条件模块，将特征重塑为逐像素时间序列，以分离FPS游戏中局部作用域（scope）内的操作效果与全局生成，并引入跨游戏数据集CrossFPS，实现零样本迁移。

Comments Project page: https://z2tong.github.io/SCOPE/. Code is available at https://github.com/z2tong/SCOPE

Evaluating and Rewarding LALMs for Expressive Role-Play TTS via Mean Continuation Log-Probability

评估与奖励基于平均延续对数概率的表达性角色扮演TTS的LALM

Yong Ren, Jingbei Li, Haiyang Sun, Yujie Chen, Cheng Yi, Yechang Huang, Hao Gu, Ye Bai, Xuerui Yang

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） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出平均延续对数概率（MCLP）作为评估指标和奖励信号，用于提升大型音频语言模型在角色扮演文本转语音任务中的风格一致性。

Comments Accepted by ICML 2026

HaluNet: Learning Hallucination Risk from Internal Signals in LLM Question Answering

HaluNet：从LLM问答内部信号学习幻觉风险

Chaodong Tong, Qi Zhang, Zhuojun Jiang, Lei Jiang, Yanbing 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） ； China Industrial Control Systems Cyber Emergency Response Team（中国工业控制系统网络应急响应团队） 纠错

AI总结 提出HaluNet，利用单次生成的内部信号（token似然、预测熵和隐藏状态）估计答案级幻觉风险，通过LLM-as-a-Judge弱监督训练，在多个QA数据集上显著提升风险排序和错误检测率。

Comments 16 pages, 12 tables, and 11 figures. This version includes a major revision of the manuscript and updates the author list with the consent of all involved authors

Mindscape-Aware Retrieval Augmented Generation for Improved Long Context Understanding

心智景观感知的检索增强生成以改进长上下文理解

Yuqing Li, Jiangnan Li, Zheng Lin, Ziyan Zhou, Junjie Wu, Weiping Wang, Jie Zhou, Mo Yu

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） ； WeChat AI, Tencent（腾讯微信AI） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 提出MiA-RAG框架，通过层次化摘要构建心智景观并统一检索与生成的条件，实现全局语义表示指导下的长上下文检索与推理。