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Anchor3R: 基于瞬态锚点的流式3D重建用于长时程视觉映射
机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学院自动化研究所） ； Horizon Robotics（Horizon机器人技术有限公司） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州））
AI总结 提出Anchor3R框架，通过将前馈重建视为当前帧坐标系下的局部测量预测而非全局回归，结合窗口相对位姿预测、闭环插入和运动平均，实现长序列上的在线3D重建与位姿估计。
PersonaTree: 面向LLM智能体人物理解的结构化生命周期记忆
机构 * School of ASEE, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学航空科学与工程学院） ； The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； School of BME, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学生物医学工程学院） ； CAIR and CECS, VinUniversity, Hanoi, Vietnam（越南河内 Vin 大学 CAIR 和 CECS）
AI总结 提出PersonaTree，一种结构化生命周期记忆框架，通过三级人物树和显式支持路径，将交互证据抽象为人物理解，在多个基准上取得领先性能。
基于物理信息的视频生成：通过混合专家潜在对齐
机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学技术大学） ； ZGCA（浙江大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； BUAA（北京航空航天大学） ； ZJU（浙江大学） ； EIT（欧洲工业技术学院）
AI总结 提出PILA框架，通过混合专家潜在对齐将物理结构化潜在引导注入预训练视频模型的冻结流匹配动力学，以提升生成视频的物理合理性。
BiNSGPS: 通过双向神经符号交互解决几何问题
机构 * MAIS, Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences（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）
AI总结 提出BiNSGPS框架，通过多模态大语言模型顾问与符号求解器之间的双向神经符号交互，动态纠正不一致的形式表示或提出辅助假设，以解决几何问题中的早期错误和符号冲突。
元智能体挑战：当前智能体能否自主开发智能体？
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） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 提出元智能体挑战（MAC）框架，评估前沿模型自主开发智能体系统的能力，发现多数元智能体难以匹敌人类设计的基线策略，且存在鲁棒性和对齐问题。
Comments Website: https://meta-agent-challenge.com/
TANDEM: 基于孪生网络的双层数据混合优化
机构 * JD.com（京东公司） ； University of Oxford（牛津大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 提出TANDEM方法，通过孪生网络（代理模型和参考模型）的差异衡量数据效用，优化领域混合比例，在数据受限和监督微调等场景中显著提升大语言模型性能。
当眼见不再为实——面向搜索辅助的视频虚假信息检测基准
机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学院大学） ； BAAI（百度人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出EVID-Bench基准，通过跨视频对比和开放网络搜索检测视频虚假信息，涵盖9种操纵类型，评估前沿多模态模型发现准确率低且面临多种挑战。
Comments 52 pages
通过双曲检索增强生成泛化图基础模型
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） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出双曲检索增强生成框架，通过双曲空间索引树状外部知识库并多粒度检索，解决图基础模型分布偏移下的泛化问题。
Comments Accepted by KDD2026
量子蒙特卡洛符号问题的神经自回归控制变量
机构 * Beijing National Laboratory for Condensed Matter Physics and Institute of Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China（北京凝聚态物理国家实验室和物理研究所，中国科学院，北京100190，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China（中国科学院大学，北京100049，中国）
AI总结 通过训练一对自回归模型构造零均值控制变量，有效缓解量子蒙特卡洛模拟中的符号问题，在三角晶格海森堡反铁磁体上实现平均符号标准误差降低一个数量级，能量估计误差降低三到五倍。
Comments 19 pages, 9 figures
好的推理产生好的示范：通过上下文强化学习进行隐式推理质量监督
机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学院）
AI总结 提出In-Context RLVR方法，利用策略模型自身的上下文学习能力衡量示范效用（Demonstration Utility），通过隐式奖励加权提升推理质量和准确性。
Comments Accepted at ACL 2026
GIFT：游戏作为通用型LLM的非正式训练
机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, 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） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出将游戏作为非正式训练环境，结合协调子任务训练（CST）方法，提升LLM在抽象推理、规划、创造力等通用能力上的泛化性能。
LaVIDE: 通过地图-图像对齐的语言提示卫星变化检测
机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Technology and Engineering Center for Space Utilization and the Key Laboratory of Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间利用技术与重点实验室） ； School of Aeronautics and Astronautics, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学航空宇航学院） ； School of Electronic Information, Wuhan University（武汉大学电子信息学院） ； College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院）
AI总结 提出LaVIDE框架，利用受限提示学习和对象感知嵌入增强，通过语言弥合高层地图类别与低层图像细节之间的语义鸿沟，实现跨模态对齐，在多类与单类变化检测任务上分别提升IoU 18.4%和5.2%。
bounded 总变差去噪在城市交通分析中的应用
机构 * 1 School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences ； LSEC, Institute of Computational Mathematics ； Scientific/Engineering Computing, Academy of Mathematics ； Systems Science, Beijing 100190, China 2 NCMIS \& LSEC, Institute of Computational Mathematics ； School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences
AI总结 本文提出利用 bounded 总变差去噪方法提升城市交通分析的准确性，通过改进的去噪算法和神经网络结合历史匹配方法，提高了交通预测和聚类的性能。
Comments 7 figures, 3 tables, to appear on East Asian Journal on Applied Mathematics
Journal ref East Asian Journal on Applied Mathematics Vol.9, No.3, pp. 622-642, 2019
局部保持投影在SPD矩阵李群上的应用：算法与分析
机构 * Academy of Mathematics（数学研究院） ； Systems Science Key Lab of MADIS Chinese Academy of Sciences（系统科学实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 本文提出在SPD矩阵李群上进行降维的算法，通过局部保持投影思想构建Laplacian矩阵，有效处理高维SPD矩阵，提升人脸识别和动作识别性能。
Comments 15 pages, 3 tables
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