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

UniMem: Complementary Episodic-to-Parametric Memory for Boundary-Agnostic Task Streams

UniMem：用于无边界任务流的互补情景到参数记忆

Siyu Xia, Chenheng Zhang, Yanting Wu, Haoxuan Li, Jiajun Chai, Xiaohan Wang, Guojun Yin, Wei Lin, Zhouchen Lin, Haifeng Zhang, Jun Wang

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） ； State Key Lab of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Meituan（美团） ； AI Centre, Department of Computer Science, University College London（伦敦大学学院计算机科学系人工智能中心） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型在无边界任务流部署的稳定性 - 可塑性困境，提出UniMem自路由框架，用可学习路由令牌协调互补记忆路径，能按需扩展记忆，实验证明其在长周期流任务序列中优于基线并保持执行保真度。

WorkSurface-Bench: Benchmarking Enterprise Agents on Multi-Surface Knowledge Routing

WorkSurface-Bench：在多表面知识路由上对企业代理进行基准测试

Hao Liang, Meiyi Qiang, Sizhe Qiu, Linzhuang Sun, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对企业代理整合异构知识源时表面路由能力评估不足的问题，提出WorkSurface-Bench基准测试，含多种任务且答案可审计，评估多个模型主干，揭示表面选择与任务完成关系及干预效果，并发布相关资源。

DecoEvo: Score-Decoupled Co-Evolution of Solver and Rubric-Generator Skills in Text Space

DecoEvo：文本空间中求解器与评分标准生成器技能的分数解耦协同进化

Jiangwang Chen, Zixin Song, Junlin Liu, Shuaiyu Zhou, Haiyan Wu, Haihan Shi, Chenxi Zhou, Hanqing Li, Xiao Yang, Da Zhu, Guanjun Jiang, Hai Wan, Xibin Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴的通义业务部） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究文本空间优化中现有方法瓶颈，提出DecoEvo方法，通过解耦目标协同进化求解器与评分标准生成器技能，不依赖黄金评分标准，在多基准和大语言模型主干上表现优异，有显著相对增益。

OmniDelta: Skill-Driven Budget Allocation for Token Compression in OmniLLMs

OmniDelta：用于OmniLLMs中令牌压缩的技能驱动预算分配

Haoyang Huang, Wenjie Huang, Tianqi Xu, Hongyaoxing Gu, Kang Tan, Yikai Fu, Yuhao Shen, Tianyu Liu, Baolin Zhang, Jun Zhang, Xinyi Hu, Jun Dai, Shuang Ge, Lei Chen, Yue Li, Mingchen Wang, Meng Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Alibaba（阿里巴巴） 纠错

AI总结 研究针对OmniLLMs长音频-视频令牌序列成本高的问题，提出技能驱动的OmniDelta框架，通过构建技能池、结合意图与内容感知分配预算，能与现有策略结合，实验证明其在多个基准上建立新的准确性-效率前沿，减少内存并加速推理。

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ObliCity: A Benchmark and Baseline for Roof-to-Ground Projection Displacement Correction

ObliCity：屋顶到地面投影位移校正的基准和基线

Kai Li, Yupeng Deng, Ligao Deng, Zhihao Xi, Chenhao Wang, Jierui Zhang, Yingrui Ji, Yu Meng, Xiangyu Zhao

机构 * 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） ； College of Computing, Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算学院数据科学系） ； Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 研究斜视图城市遥感影像中屋顶到地面投影位移校正问题，提出将RFOV提取设为独立任务，引入数据集ObliCity，改进DragOSM为DragRoof，实验证明DragRoof性能最优，为投影位移校正奠定基础。

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