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

SPECTRA: State-Space Exogenous Context and Temporal-Frequency Resolution Architecture for Probabilistic Energy Forecasting

SPECTRA：用于概率能源预测的状态空间外部上下文和时频分辨率架构

Hang Ye, Xinyan Jiang, Yuedong Shi, Yangxin Zhu, Jianming Wei, Tian Zheng, Xiaoying Zheng, Yongxin Zhu

机构 * Shanghai Advanced Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海先进研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Physical Science and Technology, Shanghaitech University（上海科技大学物理科学与技术学院） ； State Power Investment Corporation Limited（国家电力投资集团有限公司） ； China University of Petroleum（中国石油大学） 纠错

AI总结 针对现代电力系统概率能源预测问题，提出状态空间外部上下文和时频分辨率架构，通过自适应分离、对齐及建模等操作，实现预测。实验表明该方法在多种预测中表现出色，并支持确定性 - 随机分离为有效设计原则。

Comments 10 pages, 4 figures, 3 tables. Submitted to IEEE Transactions on Power Systems

DAPM: UAV Monocular Depth Estimation from Any Height, Pitch, Roll and FOV

DAPM：从任意高度、俯仰、横滚和视场角进行无人机单目深度估计

Tong Ling, Wenhui Diao, Yingchao Feng, Hanbo Bi, Zhongyan Hou, Xian Sun

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； 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） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术重点实验室） 纠错

AI总结 研究针对无人机单目深度估计在多样视角和大尺度深度分布下的难题，提出DAPM模型，通过建立视角定量表示，引入IGD和PQB模块，在UAPD数据集上实验，该模型在深度和相机姿态估计方面达最优性能。

MemTools: A Unified Research Framework for Interoperable Agent Memory

MemTools：用于可互操作智能体内存的统一研究框架

Chengfeng Zhao, Jinhui Chen, Sirui Liang, Shizhu He, Yequan Wang, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

AI总结 研究针对智能体内存架构碎片化问题，提出MemTools框架，通过解耦组件与环境、规范生命周期、分离数据集与协议、提供统一接口，实现跨系统组件集成等功能，为智能体内存研究提供实用可扩展基础设施。

Comments Work in progress

GroupVideo: Multi-Identity Customized Text-to-Video Generation

GroupVideo：多身份定制文本到视频生成

Xinyang Song, Libin Wang, Jianxin Sun, Qi Li, Dandan Zheng, JingDong Chen, Zhenan Sun

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 研究多身份定制文本到视频生成问题，提出GroupVideo框架，融合多模态身份对齐及相关模块，构建高质量数据集，在生成多角色视频时能保持身份一致且动作自然，优于现有方法。

CSPF: A Constrained Shared-Private Fusion Method for Non-Verifiable Preference Evaluation

CSPF：一种用于不可验证偏好评估的约束共享-私有融合方法

Hehao Zhang, Danli Wang, Xinyuan Wang, Xuange Gao

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） 纠错

AI总结 针对不可验证任务评估难问题，提出CSPF方法，将异构冻结奖励模型作互补评估器，在人类偏好监督下整合隐藏状态表示，经实验验证，该方法在主要指标上性能最佳，为不可验证偏好任务提供实用评估途径。

Comments 15 pages, 6 figures, 5 tables

OPTScientist: Multi-Agent Discovery of Typed Optimizer Programs for Transformer Pretraining

OPTScientist：用于Transformer预训练的类型化优化器程序的多智能体发现

Zhongzheng Li, Tiancan Feng, Wenhao Li, Qingsong Ran, Shikun Feng, Xiaoyuan Zhang, Yue Wang, Xiaoguang Zhao

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） ； Zhongguancun Academy（中关村科学院） 纠错

AI总结 研究针对深度学习优化器设计难题，提出OPTScientist多智能体框架，在类型化DSL中结合进化搜索与第二阶段机制，发现RS-MR优化器改进Transformer预训练，为自动优化器科学提供新路径。

Break Through the Compression Bottleneck: From Theory to Practice

突破压缩瓶颈：从理论到实践

Xiusheng Huang, Lu Wang, Yequan Wang, Jun Zhao, Kang 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） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 研究语言模型压缩瓶颈问题，通过数学证明和实验验证低秩分解与量化非正交，组合会致性能降，进而提出对角粘合方法（DAM），可有效结合二者并减轻性能损失，为相关研究奠定基础。

Comments 18 pages, 3 figures,

Beyond Relevance-Centric Retrieval: Rubric-Oriented Document Set Selection and Ranking

超越以相关性为中心的检索：面向评分标准的文档集选择与排序

Kailin Jiang, Lei Liu, Jian Xi, Hui Xu, Junlin Liu, Baochen Fu, Bin Li, Vichwang, Yu Lu, Haibo Shi

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Yuanbao Team, Tencent（腾讯元宝团队） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型和人工智能代理对搜索结果质量需求，提出评估-诊断-优化框架。设计SetwiseEvalKit评估基准，评估多种重排器。在此基础上提出Rubric4Setwise方法，无需训练，能以更少文档和搜索轮次实现最佳下游生成性能，验证了闭环有效性。

Comments Project Page: https://rubric4setwise.github.io/

PointQ-Bench: Benchmarking Diagnostic and Interpretable Point Cloud Quality Assessment

PointQ-Bench：诊断性和可解释的点云质量评估基准

Duanchu Wang, Cheng Li, Junjie Yang, Jing Huang, Zihang Cheng, Zhi Gao, Bohong Zhu, Di Wang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Ningxia University（宁夏大学） 纠错

AI总结 提出PointQ-Bench基准，通过异常感知、缺陷诊断、可用性分级和开放式质量报告任务，将点云质量评估从标量评分扩展到全面质量理解，并揭示当前模型在感知与诊断之间的差距。

SafeHarbor: Defining Precise Decision Boundaries via Hierarchical Memory-Augmented Guardrail for LLM Agent Safety

SafeHarbor：用于LLM智能体安全的分层记忆增强防护栏

Zhe Liu, Zonghao Ying, Wenxin Zhang, Quanchen Zou, Deyue Zhang, Dongdong Yang, Xiangzheng Zhang, Hao Peng

机构 * School of Cyber Science and Technology, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学网络安全学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； AI Security Lab, Beijing, China（360人工智能安全实验室） 纠错

AI总结 提出SafeHarbor框架，通过分层记忆系统和信息熵自进化机制，在保持高安全拒绝率的同时提升对良性请求的响应能力。

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