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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。
IoUPD：用于多模态大语言模型视觉定位的IoU感知特权蒸馏
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； State Key Laboratory of Communication Content Cognition（通信内容认知技术国家重点实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室）
AI总结 研究多模态大语言模型视觉定位中训练与评估不匹配问题，提出IoUPD方法，利用真实框作特权指导，训练时学生模型接收原始信息，教师模型接收增强提示，经监督微调与特权蒸馏损失训练，推理时无需额外模块，实验显示该方法有改进。
Comments 16 pages, 7 figures, 10 tables
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
不要混合奖励，要混合策略：多奖励强化学习的策略分解与优化
机构 * Fundation Model Research Center, CASIA（中国科学院自动化研究所基础模型研究中心） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； College of Automotive and Energy Engineering (CAEE), Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院）
AI总结 本研究针对多奖励RL的对齐税问题，提出PRISM框架，通过策略分解优化正、负策略，在三类任务上优于基线并具备推理可控性。
何时该放弃：诊断与训练大语言模型以中止无效推理
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） ； Weixin AI, Tencent Inc（腾讯微信人工智能）
AI总结 该研究针对大语言模型在超能力任务上产生无效推理的问题，提出CaRL方法对齐模型行为与能力边界，实验验证其可减少无效推理且不牺牲任务性能。
DART：用于越野车辆跳跃的双轴机载可达性门控扭矩反应
机构 * Research Center for Intelligent Computing Systems, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所智能计算系统研究中心） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； Dong Feng Off-Road Vehicle Co., Ltd（东风越野车有限公司）
AI总结 该研究针对越野车辆腾空着陆的碰撞风险，提出DART双轴机载控制方法，通过起飞前速度整形和飞行中扭矩调节提升着陆成功率，仿真中其性能优于RW-PD和TOBB方法。
Comments 20 pages, 9 figures
Matterhorn: 一种高效的类脑稀疏脉冲变压器架构与掩码时间到首次脉冲编码
机构 * Department of computer science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； School of Artificial Intelligence, Shandong University（山东大学人工智能学院） ； Shanghai Advanced Research Institute, Chinese Academy of Science（中国科学院上海先进研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing（中国科学院大学北京校区）
AI总结 Matterhorn通过引入掩码时间到首次脉冲编码和类比计算在内存技术，实现高效稀疏脉冲变压器架构，提升能效并达到新的准确率水平。
PerturbMap：单细胞扰动响应的跨上下文迁移
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） ； Institute of Computing Technology, CAS（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） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 PerturbMap 结合受体局部低秩基与源到受体岭专家提案，实现单细胞扰动响应跨上下文迁移，在 Perturb-CITE-seq 黑色素瘤队列上优于多种对照方法，提升了扰动效应预测精度。
Comments 14 pages, 5 figs
大型视觉语言模型（LVLMs）能否揭示视觉错觉背后的真相？感知与推理能力分析
机构 * Adelaide University（阿德莱德大学） ； 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） ； Tsinghua University（清华大学） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 本文利用IllusionReasoning基准，以视觉错觉为诊断工具评估LVLMs，发现多款LVLMs的推理能力不及宣称水平，为其优化提供了新方向。
AgentHOI：通过隐式表示对齐进行人类-物体交互视频生成的多智能体推理
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent HunYuan（腾讯混元）
AI总结 研究针对HOI视频生成中现有方法依赖显式运动控制的问题，提出AgentHOI，通过多智能体推理和隐式文本-运动对齐策略，实现文本驱动的HOI视频生成，提升了交互自然性等，改进了复杂场景下的表现。
Comments Under review. The code is available at https://github.com/bone-11/agenthoi
如果提示注入从未消失？探索智能体系统中的跨会话存储提示注入
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 Sec Lab, Beijing Chaitin Technology Co.,Ltd（北京柴坦科技有限公司AI安全实验室）
AI总结 本研究引入跨会话存储提示注入，通过持久化状态使提示注入从单会话模型级威胁转变为长期系统级漏洞，并构建了分类法、基准测试和沙箱工具以评估风险。
Comments position paper
GradMAP: 更快的层剪枝与梯度度量和投影补偿
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）
AI总结 GradMAP通过梯度度量和投影补偿实现更快的层剪枝，提升剪枝效率和性能。
Comments 19 pages
FinVault：在执行 grounded 环境中评估金融代理安全性的基准测试
机构 * SUFE（上海财经大学） ； CUHKSZ（香港中文大学） ； SUIBE（上海对外经贸大学） ； FDU（福建大学） ； XDU（西安电子科技大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； Tencent（腾讯） ； UCAS（中国科学院大学） ； PKU（北京大学） ； QuantaAlpha（量子Alpha）
AI总结 FinVault 是首个针对金融代理的执行 grounded 安全基准测试，通过31个监管案例驱动的沙盒场景和963个测试用例，评估金融代理在现实金融环境中的安全性和防御有效性。
Comments After further review of the current submission, we have identified potential legal and intellectual property concerns associated with keeping the manuscript publicly available as a preprint. In particular, there are ongoing considerations regarding institutional affiliation information, intellectual property ownership, and related compliance matters
Veritas++：面向感知增强的AIGI检测的值感知在线策略蒸馏
机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学先进交叉科学学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学人工智能学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Sangfor Technologies Inc.（深信服科技股份有限公司）
AI总结 该研究针对现有AIGI检测模型的感知瓶颈，提出Veritas++框架，通过PoRL与VaOPD机制增强感知能力，提升了检测泛化性与效率。
EvoPINN：面向物理信息神经网络可执行算法的智能体式发现框架
机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉科学学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所）
AI总结 EvoPINN是智能体式框架，将PINN开发转化为基于执行的算法发现，通过LLM智能体迭代优化，自主发明SLRC-PINN，可显著降低PDE求解的相对L₂误差，为科学计算提供新机制。
面向会话式说话人脸生成的灵活、自然、高效交互
机构 * MAIS, 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） ； CAIR, HKISI, Chinese Academy of Sciences（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心） ； SCSE, FIE, M.U.S.T（澳门科技大学创新工程学院计算机科学与工程学院）
AI总结 提出InterTalk框架，基于运动架构实现多轮多人对话的实时生成，通过显式建模对话动态、多参与者运动反馈和迭代生成策略，以及面部组件解耦，在保持30FPS实时性的同时提升交互自然性和灵活性。
Comments 17 Pages,8 figures. Project Page: https://bq-wang0511.github.io/InterTalk/
Journal ref ECCV 2026
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