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用于视频字幕强化学习的声明级评分标准奖励（CuRe）
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； LLM Department, Tencent（腾讯大语言模型部）
AI总结 针对密集视频字幕强化学习的奖励设计瓶颈，提出声明级评分标准奖励框架，将奖励建模重构为细粒度声明级验证，规避传统奖励方案的固有缺陷。
TimeThink：用于视频语言模型的时间推理
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） ； OPPO AI Center, OPPO Inc.（OPPO公司OPPO人工智能中心）
AI总结 研究视频推理中模型发现时间证据的问题，提出TimeThink框架，将时间线索步骤作为优化原语，引入奖励和优化目标，构建数据集，实验表明该框架提升了时间定位和推理性能。
Comments 14 pages
DGSeg：用于推理分割的语义-空间引导预测的动态门控
机构 * 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） ； Nanjing Artificial Intelligence Research of IA（中国科学院自动化所南京人工智能研究院）
AI总结 研究推理分割问题，提出DGSeg框架，借助MLLM生成语义和空间线索，经动态门控模块自适应融合预测，抑制噪声或冲突区域，在多基准测试中表现出色。
Comments Accepted to ECCV2026
Probe-EM：通过无训练语义验证进行靶向神经元追踪
机构 * State Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化所脑认知与脑机智能技术重点实验室） ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学未来技术学院） ； 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 Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学高等研究院）
AI总结 为解决自动重建算法过分割瓶颈及传统追踪方法问题，提出无训练靶向神经元追踪框架，利用几何先验和新策略迭代重建神经元形态，集成到平台减少人工校对时间。
Comments Accepted at MICCAI 2026
机械数学智能体团队：用于数学研究的大语言模型驱动智能体
机构 * State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, CAS（中国科学院数学与系统科学研究院数学科学国家重点实验室） ； School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学高等研究院）
AI总结 针对数学研究给现有推理系统带来的挑战，提出机械数学智能体团队，设计三方架构，实例化三个专业智能体，闭环协作生成形式化认证的数学证明，经评估可在研究全周期辅助，有通用架构、系统实例及实证验证三大贡献。
HALO-WA：用于世界-动作模型的混合注意力潜在引导在线强化学习
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） ； GigaAI（字节跳动公司（推测，根据常见语境）） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对世界-动作模型在现实精度任务中易受多种误差影响的问题，提出HALO-WA框架，利用潜在特征和动作先验，通过混合注意力结构实现快速在线适应，提升动作块精度，实验验证效果显著。
OmniOpt：现代优化器的分类法、几何结构及基准测试
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai University（上海大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
AI总结 针对大规模模型训练的优化器选择受多种因素制约且方法零散，介绍OmniOpt，通过五阶段元管道、规范约束线性最小化预言机等构建统一分类法和跨域基准测试，为优化器选择提供操作坐标系。
Comments Survey & benchmark preprint V1 (91 pages)
USE：一种用于测试时提示调整的统一自集成框架
机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； NLPR & MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所国家智能机器人实验室及模式识别实验室） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 重新审视测试时提示调整（TPT），揭示其优化可视为从自生成伪标签隐式学习，在此基础上提出统一自集成框架（USE），优化时引入自集成策略，实验表明USE及其自集成策略表现出色。
Comments ICML 2026
用于恶意Python包检测的基于大语言模型增强的分层异构图表示学习
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）
AI总结 提出用于恶意Python包检测的LLM增强分层异构图表示学习框架，构建分层异构代码图，利用LLMs推理功能语义角色，开发分层异构图神经网络并结合功能级归因机制，实验表明该框架性能优越。
多域知识图谱补全的条件扩散引导知识转移
机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； UCAS（中国科学院大学）
AI总结 研究多域知识图谱补全问题，提出基于条件扩散引导的知识转移框架DMKGC，将各知识图谱视为实体信息的部分视图，通过扩散模型生成通用实体嵌入，提升尾实体预测性能。
OmniFocus：用于全模态大语言模型的查询引导模态平衡令牌压缩
机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉科学学院） ； Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所中文信息处理实验室） ； University of Limerick（利默里克大学） ； CUHK, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
AI总结 研究全模态大语言模型推理成本高的问题，提出无训练的查询引导令牌压缩方法OmniFocus，独立评估音视频重要性，实现模态对称压缩，提升性能。
PraMem：用于长时行为预测的实践衍生经验记忆
机构 * Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所中文信息处理实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Kuaishou Technology（快手科技）
AI总结 研究长时行为预测问题，针对大语言模型在该任务中的不足，提出PraMem范式，通过对历史序列预实践构建经验记忆辅助长时行为预测，实验证明其性能优于现有方法。
MAGE：基于视图引导的点云补全，具有高效模态对齐和自适应几何增强
机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS研究室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； GIPSA-lab, Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP（格勒诺布尔大学GIPSA实验室，法国国家科学研究中心，格勒诺布尔国立综合理工学院）
AI总结 提出统一几何感知框架，集成高效模态对齐与自适应几何增强，解决视图引导点云补全的跨模态几何不一致问题，含几何感知模态对齐等模块，实验证明性能优于现有方法。
MatPhaseBench：用于材料相图理解的语义引导基准测试
机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Institute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences（中国科学院金属研究所） ； China University of Geosciences（中国地质大学）
AI总结 介绍用于材料相图理解的MatPhaseBench基准测试，从文献选图与文字构建，有复杂科学图像理解、图文全面对齐、高质量人工监督文本采集三个关键特性，实验显示当前VLM距专家理解有差距。
GeoSearcher: 基于锚点引导的渐进推理遥感视觉定位与过程监督
机构 * Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Chinese Academy of Sciences（中国科学院目标认知与应用技术重点实验室） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院）
AI总结 提出GeoSearcher，通过锚点引导的渐进推理和过程监督，将遥感视觉定位转化为两阶段过程，解决小目标定位和复杂查询的挑战。
Comments 14 pages, 11 figures, 7 tables
RolloutPipe: 分离式在线策略LLM强化学习中的流水线化Rollout与训练重叠
机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
AI总结 针对分离式RLVR系统中rollout与训练阶段空闲问题，提出RolloutPipe框架，通过完整组流水线（CGP）和前沿组调度（FGD）实现训练与rollout重叠，保持在线策略正确性，减少训练等待时间30.7%-42.3%。
Comments 15 pages
Journal ref Proceedings of the 2026 International Conference on Cognitive Computing (ICCC 2026)
TryOnCrafter: 通过可渲染的4D试穿代理释放相机轨迹以实现逼真的视频虚拟试穿
机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 提出TryOnCrafter，首个基于DiT的统一框架，通过可渲染4D试穿代理解耦人体与环境，实现相机可控的视频虚拟试穿，支持任意视角合成和下游应用。
Comments Project Page: https://sunhao242.github.io/TryOnCrafter_web.github.io/
TransitNet: 一种用于低信噪比凌星盲搜索的紧凑型注意力增强深度学习框架
机构 * Shanghai Astronomical Observatory, Shanghai 200030, China（上海天文台，上海200030，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, Yanqi Lake Campus, East Road 1, Huairou, Beijing 101408, China（中国科学院大学，燕琦湖校区，东路1号，北京101408，中国） ； Science Talent Training Center, Gainesville, FL, 32606 USA（科学人才培训中心，佛罗里达州盖恩斯维尔，32606美国）
AI总结 提出紧凑型注意力增强深度学习框架TransitNet，用于低信噪比凌星盲搜索，在SNR 6-8范围内达到95.2%准确率，恢复率93.0%，远超TLS和BLS，且模型仅1.5 MB，推理速度提升12-25倍。
Comments 25 pages, 23 figures, 3 tables, submitted to A&A
CTForensics：用于人工智能生成的CT图像检测的综合数据集和方法
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） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS） ； CAIR, HKISI, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算智能研究中心） ； Sangfor Technologies Inc.（深信服技术有限公司）
AI总结 研究针对人工智能生成CT图像检测难题，介绍含75990张二维CT图像的CTForensics数据集及十种生成模型样本，提出ESF-CTFD框架，实验表明该框架性能优且抗干扰强。
Comments under review, repo: https://github.com/liyih/CTForensics
SharpNet: 增强MLP以表示具有受控非可微性的函数
机构 * Key Laboratory of System Software (CAS), Institute of Software, Chinese Academy of Sciences Beijing China University of Chinese Academy of Sciences Beijing China（中国科学院软件研究所系统软件重点实验室，中国科学院北京大学，中国）
AI总结 提出SharpNet架构，通过引入基于泊松方程跳跃Neumann边界条件的辅助特征函数，使MLP能够精确控制非可微性位置，从而在保持全局平滑的同时准确恢复尖锐特征。
R$^2$PO：用于大语言模型推理的解耦展开与推理策略
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） ； National University of Singapore（新加坡国家大学）
AI总结 研究指出强化学习方法中训练轨迹与推理响应策略耦合的问题，提出R$^2$PO解耦二者，在训练时多样化展开，保持推理生成不变，实验表明其性能优于基线。
基于大语言模型的人类模拟尚不可靠
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 研究指出基于大语言模型（LLM）的人类模拟不可靠，通过系统回顾找出其在多领域模拟中的问题源于LLM局限与设计缺陷，提出强化数据、提升模型能力及稳健设计的解决框架与算法。
AutoMathKG：基于LLM和向量数据库的自动化数学知识图谱
机构 * Academy of Mathematics and Systems Science（数学与系统科学研究院） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； School of Mathematical Sciences（数学科学学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； AMSS Center for Forecasting Science（数学与系统科学研究院预测科学中心） ； State Key Laboratory of Mathematical Science（数学科学国家重点实验室）
AI总结 本文提出AutoMathKG，一种高质、广覆盖、多维度的数学知识图谱，通过LLM和向量数据库实现自动更新与知识融合，实验显示其在可达性查询和数学推理方面表现优异。
Journal ref Computational Intelligence, vol. 41, no. 4 (2025): e70096
AnyDesign：通过无掩码扩散实现通用区域时尚编辑
机构 * Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所基础模型研究中心） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究所） ； Wuhan University（武汉大学）
AI总结 研究时尚图像编辑，扩展数据集涵盖更多服装和复杂背景，提出基于扩散的AnyDesign方法，通过融合服装类型和特征实现无掩码编辑，实验表明该方法优于当代文本引导时尚编辑方法。
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