高校专区
CAPEval：跨理解与生成的解耦式标题评估
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）
AI总结 本研究提出解耦式标题评估基准CAPEval，将标题质量分为覆盖度与精确度，发现二者分别对应理解与生成任务性能，为标题生成器的选择优化提供指导。
Comments 21 pages, 8 figures. Code and dataset will be available at https://liuzhipenggg.github.io/CAPEval/
UEmbed：统一稀疏与稠密多模态嵌入
机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Yale University（耶鲁大学）
AI总结 UEmbed是一种仅解码器的多模态嵌入模型，可单次前向传播生成稀疏与稠密表示，在MMEB-v2和BEIR上表现优异，统一了两类嵌入并支持多模态智能体应用。
学习镶嵌：通过递归谱划分生成点云
机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学）
AI总结 该研究提出自回归框架PointRSP，通过拓扑保留的递归谱划分实现点云生成，引入拓扑感知划分自编码器与双流级联生成器，在生成质量、多样性及复杂3D拓扑泛化上达最优性能。
Comments Accepted by ECCV2026, project page: https://huggingface.co/Mo-nan/PointRSP
Gecko：通过安全的公共编码器卸载实现快速私有推理
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）
AI总结 Gecko通过安全卸载公共编码器实现快速私有推理，在图像和音频任务中推理耗时0.4-2.2秒、通信量≤10.8 MB，准确率与迁移学习基线相当，且能抵御模型提取攻击。
Comments 12 pages, 10 figures, and 5 tables
参数马尔可夫模型的PAC近似与DIRECT优化
机构 * Key Laboratory of System Software (Chinese Academy of Sciences)（中国科学院系统软件重点实验室） ； 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） ； Institute of Optics and Electronics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院光电技术研究所） ； Institute of Intelligent Software Guangzhou（广州智能软件研究所）
AI总结 本文针对参数马尔可夫决策过程，采用场景方法合成PAC近似，结合统计模型检查分析黑盒参数模型，集成DIRECT算法实现无导数全局优化，在2997个基准上验证了DIRECT优化组件的性能。
消息而非令牌：用于忠实VLM压缩的基础核心集
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） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） ； Cardiff University（卡迪夫大学）
AI总结 该研究针对VLM视觉令牌压缩的现有缺陷，提出无需训练的GMC方法，通过联合分配多维度证据支持并传输被丢弃状态，在大幅减少视觉令牌的同时保持VLM性能，经多基准实验验证有效。
Comments 32 pages, 6 figures, 18 tables, including appendix
RING：用于持续大规模知识注入的检索内化生成
机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（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） ； Xiaohongshu Inc.（小红书科技有限公司）
AI总结 RING是一种将检索内化的范式，通过三阶段训练学习参数化记忆的检索策略，在自主构建的News-2025基准上，其知识注入的准确性与效率优于或匹配现有方法。
Comments 16 pages
迈向紧凑的统一多模态目标跟踪：知识蒸馏与结构剪枝的协同
机构 * The City College of New York（纽约城市学院） ； INSAIT ； Sofia University “St. Kliment Ohridski”（圣克莱门特奥赫里德斯基索非亚大学） ； Julius-Maximilians-Universität Würzburg（维尔茨堡大学） ； 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） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术研究院）
AI总结 针对统一多模态跟踪模型计算负担大的问题，提出双对齐蒸馏框架，结合知识蒸馏与结构剪枝，在五组基准上实现了高准确率与5倍速度提升的紧凑模型。
通过诱饵捷径与知识解耦缓解后门攻击
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）
AI总结 本研究提出TR防御方法，通过蜜罐捷径捕获后门知识，结合知识解耦策略与自动捷径生成，在四个基准数据集和五个模型架构上有效缓解多种后门攻击，同时保留良性性能。
Comments 19 pages; 11 figures; 14Tables; Accept by IJCAI 2026
动态环境下基于学习的运动规划：从基础算法到新兴范式
机构 * College of Information Science and Technology, Jinan University（暨南大学信息科学技术学院） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Guangzhou Maritime University（广州海事大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院） ； Wuyi University（五邑大学） ； South China University of Technology（华南理工大学）
AI总结 本综述回顾2015至2025年动态环境下基于学习的运动规划代表性研究，提出学习作用分类法，分析相关影响因素，探讨安全可验证规划等开放挑战与未来方向。
从失败到监督：用于鲁棒长视距具身规划的DynamicEnvPlan
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院）
AI总结 该研究提出DynamicEnvPlan闭环框架，通过规划、扰动与防护校正模块生成恢复轨迹并分阶段微调，在104个任务-场景组合上使具身规划成功率从33.3%升至76.2%，提升了物理世界交互的鲁棒性。
LongCrafter：通过证据图引导的指令合成实现多样化的长上下文理解
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； 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认知与决策智能复杂系统重点实验室）
AI总结 针对现有长上下文理解方法的局限，提出LongCrafter框架，结合分层任务分类法与证据管道，生成多样化长上下文SFT数据，微调后的模型在多个数据集上表现优异，能有效缓解“中间迷失”问题。
DataClaw0: 从原始流中智能定制多模态数据
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出DataClaw0模型，通过两阶段流水线将生成语义合成锚定于确定性事实锚点，结合SFT与GRPO实现复杂数据精炼意图的对齐，首个数据精炼基准验证其高效性。
Comments add base model: Qwen3.5-27B
DELOS: 使用对比学习框架检测开普勒测光中的浅凌星
机构 * Shanghai Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200030, China（上海天文台，中国科学院，上海200030，中国） ； School of Astronomy and Space Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China（中国科学院大学天文与空间科学学院，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 USA）
AI总结 提出基于对比学习的DELOS框架，通过GPU加速折叠和卷积编码器检测低信噪比浅凌星，性能优于BLS和TLS。
Comments 25 pages, 19 figures, 1 table, submitted to AJ
一种用于高效大语言模型的通用张量结构压缩方案
机构 * School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学物理科学学院） ； Kavli Institute for Theoretical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学理论科学研究院） ； Center for Quantum Physics and Intelligent Sciences, Department of Physics, Capital Normal University（首都师范大学量子物理与智能科学中心） ； Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院理论物理研究所）
AI总结 提出张量混合（MixT）方案，通过将密集线性层替换为张量算子混合体，在保持MMLU准确率的同时大幅减少参数、FLOPs和内存。
Comments 10 pages, 4 figures
基于回合的结构性触发器：多轮LLM中的无提示后门
机构 * School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 提出一种利用对话结构（回合索引）作为触发器的后门攻击方法TST，无需用户输入即可激活，实现高攻击成功率并绕过提示中心防御。
大型音频语言模型综述：通用性、可信度与展望
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； 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） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fortemedia Singapore（富媒体新加坡） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
AI总结 本文综述了大型音频语言模型的通用性、可信度及未来发展方向，探讨了其架构创新、对齐算法及安全风险，并提出了防御深入、因果音频世界建模等策略以提升音频智能的可信度。
缺失-by-设计：可撤销多模态情感分析的可验证模态删除
机构 * University of Macau（澳门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Juntendo University（立命馆大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 本文提出MBD框架，通过结构化表示学习和可验证参数修改流程，实现可撤销多模态情感分析中的模态删除，实验表明其在不完整输入下具有强预测性能，并实现隐私与效用的平衡。
Comments 21 pages, 6 figures. In the previous version, Juntendo University was erroneously listed as the affiliation; we must clarify that this paper has absolutely no relation to Juntendo University. Therefore, we have replaced this affiliation in the new version
MMPhysVideo: 通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性
机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（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） ； StepFun（阶跃星辰） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（多模态信息超级智能安全北京市重点实验室） ； School of Information Science and Technology, Shanghai Tech University（上海科技大学信息科学与技术学院）
AI总结 MMPhysVideo通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性，将感知线索统一为伪RGB格式，提出双向控制教师架构以减少跨模态干扰，并通过MMPhysPipe构建物理丰富的多模态数据集，提升物理合理性和视觉质量。
Comments Project Page: https://shubolin028.github.io/MMPhysVideo-Page
FinToolBench：评估LLM代理在真实金融工具使用中的表现
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Hunan University（湖南大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Tencent（腾讯） ； UCAS（中国科学技术大学） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 FinToolBench是首个评估金融工具学习代理真实世界表现的基准，通过760个可执行金融工具和295个严格查询，评估时效性、意图类型和合规性等关键维度。
SiamGM：基于几何感知和运动引导的实时卫星视频目标跟踪网络
机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航天信息研究所） ； Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, Chinese Academy of Sciences（中国科学院地理空间信息处理与应用系统技术重点实验室） ； 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 SiamGM通过几何感知和运动引导的孪生网络，实现高精度实时卫星视频目标跟踪，无需额外计算开销，达到每秒130帧的跟踪速度。
Comments This work has been submitted to Elsevier for possible publication
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈