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

Pushing the Limits of LLM Tool Calling via Experiential Knowledge Integration and Activation

通过经验知识集成与激活推动LLM工具调用极限

Yupu Hao, Zhuoran Jin, Huanxuan Liao, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； 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 研究如何通过经验知识获取、激活和内化提升LLM多步工具调用性能，提出知识增强工具执行框架KATE，结合宽度扩展推理与知识感知训练，在BFCL-V3和AppWorld上显著优于基线。

Globally Localizing Lunar Rover in Pixels via Graph Alignment

通过图对齐在像素级全局定位月球车

Mao Chen, Xu Yang, Chuankai Liu, Xiangkai Zhang, Xiaoxue Wang, Zheng Bo, Zuoyu Zhang, Zhiyong Liu

机构 * The State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beijing Aerospace Control Center（北京航天飞行控制中心） ； Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间应用工程与技术中心） 纠错

AI总结 提出WARG框架，利用统一图学习和重投影图匹配解决月球车跨视角定位中的实体纠缠、视角差异和仿真到真实域偏移问题，在玉兔二号真实数据上实现1.68米定位误差。

Dirichlet-Guided Group Forecasting for Alleviating Over-smoothing in Time Series Forecasting

Dirichlet引导的群体预测：缓解时间序列预测中的过度平滑

Xingyu Zhang, Jingyao Wang, Xin Yu, Zeen Song, Jianqi Zhang, Changwen Zheng, Wenwen Qiang

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

AI总结 针对时间序列预测中的过度平滑问题，提出Dirichlet引导的群体预测（DGF）框架，通过显式建模多个模式条件预测分布及其选择概率的不确定性，并采用Dirichlet引导的分层采样和奖励优化，提升预测的准确性、多样性和动态一致性。

VeriSpace: Spatially Grounded Action Verification for Vision-Language-Action Models

VeriSpace: 面向视觉-语言-动作模型的空间基础动作验证

Guiyu Zhao, Longteng Guo, Junyou Zhu, Jun Fu, Yanghong Mei, Bin Cao, Jie Jiang, Xingjian He, Jing Liu

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） 纠错

AI总结 提出VeriSpace，一种3D感知的动作验证器，通过双路径3D注入场景编码和空间基础动作推理，在测试时选择候选动作，提升VLA模型的可靠性。

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ActiveMem: Distributed Active Memory for Long-Horizon LLM Reasoning

ActiveMem: 用于长程LLM推理的分布式主动记忆

Yunhan Jiang, Wenbin Duan, Shasha Guo, Liang Pang, Xiaoqian Sun, Huawei Shen

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出ActiveMem框架，将记忆从核心推理中解耦，通过分布式主动记忆系统积累语义要点，在长程推理任务中实现高精度和低开销。

HIPIF: Hierarchical Planning and Information Folding for Long-Horizon LLM Agent Learning

HIPIF: 面向长视界LLM智能体学习的层次化规划与信息折叠

Juncheng Diao, Zhicong Lu, Peiguang Li, Yongwei Zhou, Changyuan Tian, Qingbin Li, Rongxiang Weng, Jingang Wang, Xunliang Cai

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

AI总结 提出层次化规划与信息折叠方法，通过子目标分解和历史折叠减少长上下文干扰，结合层次化反思和子目标过程奖励，提升LLM在多轮长视界任务中的表现。

STAGE-Claw: Automated State-based Agent Benchmarking for Realistic Scenarios

STAGE-Claw：面向真实场景的基于状态的智能体自动化基准测试

Sirui Liang, Bohan Yu, Peiyu Wang, Shiguang Guo, Wenxing Hu, Pengfei Cao, Jian Zhao, Cao Liu, Ke Zeng, Xunliang Cai, Kang Liu

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学前沿交叉科学学院） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 提出STAGE-Claw框架，自动构建基于状态的个人计算环境中的真实场景任务，通过最终系统状态而非文本响应评估智能体性能，创建40个挑战性任务并分析11个前沿模型。

Beyond Static Evaluation: Co-Evolutionary Mechanisms for LLM-Driven Strategy Evolution in Adversarial Games

超越静态评估：对抗性游戏中LLM驱动策略演化的协同进化机制

Haoran Li, Zengle Ge, Ziyang Zhang, Xiaomin Yuan, Yui Lo, Qianhui Liu, Bocheng An, Dongke Rong, Jiaqun Liu, Annan Li, Jianmin Wu, Dawei Yin, Dou Shen

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

AI总结 针对LLM驱动代码进化在对抗性多智能体游戏中因评估景观变化导致停滞的问题，提出评估器协同进化、层次深度评估和弱点压力三种机制，在MCTF任务中实现最优性能和泛化能力。

Two to Tango: Coupled Task-Reference Selection for Safe LLM Fine-tuning

双人探戈：面向安全LLM微调的耦合任务-参考选择

Xinrui Chen, Jianhao Zhang, Ou Wu, Di Gao

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） 纠错

AI总结 提出DualSelect框架，通过耦合任务与安全参考选择，在微调时保持安全对齐，提升安全评分至少5.10点。