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

Why Multi-Step Tool-Use Reinforcement Learning Collapses and How Supervisory Signals Fix It

为什么多步工具使用强化学习会崩溃以及监督信号如何修复它

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 研究发现RL训练LLM工具使用时会出现控制token概率尖峰导致性能崩溃，而交错SFT与RL可提升稳定性，但OOD评估下降。

Agentic evolution of physically constrained foundation models

物理约束基础模型的智能体演化

Jiangwei Zhang, Wen Sun, Chong Wang, Shiyao Li, Cheng Che, Chunjing Han, Dan Meng, Jian Yang, Yu Wang, Rui Hou

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

AI总结 提出基于演化知识图谱的多智能体发现引擎，自动设计硬件兼容计算系统，在基础模型部署中演化出超越人工的压缩方法，实现大规模模型高效部署。

Comments 29 pages, 5 main figures and 4 extended data figures

Follow Your Track: Precise Skeleton Animation Controlled by 3D Trajectories

Follow Your Track: 由3D轨迹控制的精确骨骼动画

Yueting Liu, Yanqin Jiang, Nian Liu, Jingmen Zhou, Zhengjun Zha, Weiming Hu, Jin Gao

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), CASIA（多模态人工智能系统全国重点实验室（MAIS），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） 纠错

AI总结 提出ACT框架，利用骨骼表示和3D轨迹实现高效、可控的4D动画，通过路由轨迹注入器实现精确轨迹到关节映射，显著提升时间一致性和控制精度。

SurveilNav: Collaborative Object Goal Navigation with Robot and Surveillance System

SurveilNav: 机器人与监控系统协同的目标导航

Ming-Ming Yu, Qunbo Wang, Rongtao Xu, Yanghong Mei, Yirong Yang, Longteng Guo, Wenjun Wu, Jing Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； ATeam ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） 纠错

AI总结 提出SurveilNav框架，通过主动摄像头调度、联合2D/3D建图、基于VLM的价值估计和协同目标验证，融合机器人动态局部感知与监控全局视图，在HM3D数据集上实现领先的探索效率和导航成功率。

Comments Accepted by ICRA 2026

SciRisk-Bench: A Risk-Dimension-Aware Benchmark for AI4Science Safety

SciRisk-Bench：面向AI4Science安全的风险维度感知基准

Linghao Feng, Yinqian Sun, Dongqi Liang, Sicheng Shen, Chenfei Yan, Yuxuan Peng, Yilin Zhao, Haibo Tong, Kai Li, FeiFei Zhao, Yi Zeng

机构 * Brain-inspired Cognitive Intelligence Lab, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（脑启发认知智能实验室，自动化研究所，中国科学院，北京，中国） ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences, China（未来技术学院，中国科学院大学，中国） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, China（人工智能学院，中国科学院大学，中国） ； Zhongguancun Academy, China（中关村学院，中国） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment（北京安全人工智能与超对齐重点实验室） ； Gaoling School of AI, Renmin University of China（甘露人工智能学院，中国人民大学） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance (Beijing-AISI)（北京人工智能安全与治理研究院（北京-AISI）） ； School of Humanities, University of Chinese Academy of Sciences, China（人文学院，中国科学院大学，中国） 纠错

AI总结 提出SciRisk-Bench基准，从显式风险维度和科学学科两个角度评估AI4Science安全，覆盖7个学科、31个子学科和10个风险维度，实验揭示主流及科学大模型的安全薄弱环节。

PhaseWin: An Efficient Search Algorithm for Faithful Visual Attribution

PhaseWin：一种用于忠实视觉归因的高效搜索算法

Zihan Gu, Junchi Zhang, Li Liu, Xiaochun Cao, Hua Zhang

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） ； Shanghai Center for Mathematical Sciences, Fudan University（复旦大学上海数学中心） ； College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学电子科学学院） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络空间安全学院） 纠错

AI总结 提出PhaseWin算法，通过分阶段窗口搜索将视觉归因的计算复杂度从O(n²)降至O(n)，在保持接近贪心算法忠实度的同时大幅减少模型评估次数。

Comments 26 pages, 29 figures

2K Retrofit: Entropy-Guided Efficient Sparse Refinement for High-Resolution 3D Geometry Prediction

2K Retrofit: 熵引导的高效稀疏细化用于高分辨率3D几何预测

Tianbao Zhang, Zhenyu Liang, Zhenbo Song, Nana Wang, Xiaomei Zhang, Xudong Cai, Zheng Zhu, Kejian Wu, Gang Wang, Zhaoxin Fan

机构 * BUAA（北京航空航天大学） ； SJTU（上海交通大学） ； GigaAI ； XREAL ； NUST（南京理工大学） ； RUC（清华大学） ； NUDT（国防科技大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； BIBMS（北京工业大学） 纠错

AI总结 提出2K Retrofit框架，通过快速粗预测和基于熵的稀疏细化，在不修改基础模型的情况下实现高效2K分辨率几何预测，达到SOTA精度和速度。

Comments Accepted by ECCV 2026

ConPress: Learning Efficient Reasoning from Multi-Question Contextual Pressure

ConPress: 从多问题上下文压力中学习高效推理

Jie Deng, Shining Liang, Jun Li, Hongzhi Li, Yutao Xie

机构 * University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Microsoft, Beijing, China（微软） ； Tongji University, Shanghai, China（同济大学） 纠错

AI总结 提出ConPress方法，利用多问题提示诱导大推理模型自压缩推理链，通过自监督微调减少推理token使用，在保持精度的同时显著降低开销。