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Muon 比 Adam 学习更鲁棒和可迁移的特征
机构 * Yale University（耶鲁大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Academy of Mathematics and Systems Science, CAS（中国科学院数学与系统科学研究院）
AI总结 本文通过鲁棒性和可迁移性视角，证明 Muon 优化器相比 Adam 和 SGD 能学习到更鲁棒、更可迁移的特征，并通过理论分析支持了经验发现。
跨物理系统的控制微分方程数据驱动发现
机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； Ningbo Key Laboratory of Advanced Manufacturing Simulation, Eastern Institute of Technology（东部理工学院宁波先进制造仿真重点实验室） ； The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University（浙江大学脑机智能全国重点实验室） ； Department of Statistics and Data Science, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系） ； Department of Chemical and Environmental Engineering, Yale University（耶鲁大学化学与环境工程系） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； School of Engineering Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学工程科学学院） ； DP Technology
AI总结 本文提出问题导向视角，通过二维相图组织方程可发现性，并引入表示-评估-优化（REO）框架抽象发现过程，旨在从数据中推断物理定律，推动理论修正与新概念形成。
迈向编译器世界模型：学习潜在动态以实现高效张量程序搜索
机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； 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）
AI总结 提出一种受世界模型启发的评估器，通过轻量级过渡模型在连续潜在空间中展开调度动作，避免昂贵AST变异和重复编码，在TVM AutoScheduler中实现比Ansor更优的延迟和测量效率。
Visual Para-Thinker++：用于视觉推理的单策略多智能体框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Tianjin University（天津大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Jilin University（吉林大学）
AI总结 提出Visual Para-Thinker++框架，通过共享MLLM策略实例化为多个角色智能体并行推理，结合多智能体能力注入和角色解耦优化，有效缓解视觉推理中的早期感知承诺和幻觉问题。
CRANE：面向推理多模态大语言模型的知识编辑
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), CASIA（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shandong University（山东大学）
AI总结 针对推理多模态大语言模型在知识编辑中出现的结构崩溃、认知失调和浅层内化三种失败模式，提出检索增强框架CRANE，无需逐编辑参数修改，通过模态感知双库检索系统和两阶段训练策略实现高成功率。
Comments 10 pages, 5 figures
超越神经坍缩：任务内在几何决定模算术中的神经表示
机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院） ； Shanghai Institute for Mathematics and Interdisciplinary Sciences (SIMIS)（上海数学与交叉学科研究院） ； Key Laboratory of Systems Health Science of Zhejiang Province, School of Life Science, Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（浙江省系统健康科学重点实验室，中国科学院大学杭州高等研究院生命科学学院）
AI总结 本文发现模加法任务中网络表示呈现二维循环几何而非神经坍缩的单纯形等角紧框架，通过层间非均匀训练、子空间锁定后的相位对齐动力学和复杂度优势分析解释了这一现象。
MaskAlign: 面向高效扩散训练的令牌子集表示对齐
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 针对扩散模型与预训练视觉模型表示对齐中令牌级信息不匹配问题，提出MaskAlign方法，通过随机采样令牌子集进行对齐，并引入预掩码令牌混合块减少信息损失，提升训练效率和生成质量。
FiberTune: 在视觉-语言-动作微调中保留动作纤维视觉残差
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hebei Key Laboratory of Cognitive Intelligence, Xiong’an Institute of Innovation（河北省认知智能重点实验室，雄安创新研究院） ； Hebei University of Technology（河北工业大学） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学）
AI总结 提出FiberTune，通过在线动作探针过滤动作预测特征方向，对齐教师视觉残差并正则化有效秩，在六个仿真和实物任务中提升VLA策略性能。
Comments Project page: https://fibertune.github.io/
利用野外流式视频
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空间安全学院） ； JD.COM（京东）
AI总结 提出Streaming Harness系统，通过Streaming-Train-248K数据集和训练目标，使视觉语言模型具备主动交互、长期记忆和实时处理能力，并构建Streaming-Eval基准评估流式视频理解。
PAEC：面向RLVR中LLM推理的位置感知熵校准
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） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； 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）
AI总结 提出位置感知熵校准（PAEC），通过局部top-p熵和top-2候选竞争构建软掩码，并施加基于锚点的下界惩罚，防止决策相关位置熵崩溃，提升数学推理性能。
Comments 22 pages, 7 figures
SAGE: 一种LLM驱动的自我反思智能体框架用于欺诈检测
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； China Mobile Communications Group（中国移动通信集团有限公司）
AI总结 提出SAGE，首个端到端LLM驱动的多智能体欺诈检测框架，通过数据诊断树和自然语言梯度优化，在五个数据集上平均F1提升40.86%。
LEGS: 拉普拉斯增强的高斯泼溅与非线性加权损失
机构 * Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院长春光学精密机械与物理研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 提出LEGS方法，利用二阶拉普拉斯结构引导和非线性权重函数改进高斯泼溅的损失函数，在保持渲染管线不变的情况下提升结构感知优化，在Tanks&Temples和Mip-NeRF360数据集上PSNR最高提升1.68 dB。
MatMind：面向材料科学的结构-活性知识驱动生成基础模型
机构 * State Key Laboratory of High Performance Ceramics（高性能陶瓷国家重点实验室） ； Shanghai Institute of Ceramics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海陶瓷研究所） ； Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学材料科学与光电子工程中心） ； School of Chemistry and Materials Science, Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州先进研究所化学与材料科学学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，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） ； Beijing Wenge Technology Co., Ltd.（北京文格科技有限公司） ； College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University（东北大学医学与生物信息工程学院）
AI总结 提出MatMind，一种基于大语言模型的晶体材料生成基础模型，通过结构-活性知识注入、双头架构和物理信息强化学习，在性质预测、无条件生成和条件生成任务上超越专用模型。
Comments 29 pages, 5 figures, including references
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