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

Omni-WorldBench: Towards a Comprehensive Interaction-Centric Evaluation for World Models

Omni-WorldBench：迈向全面的交互导向的世界模型评估

Meiqi Wu, Zhixin Cai, Fufangchen Zhao, Xiaokun Feng, Rujing Dang, Bingze Song, Ruitian Tian, Jiashu Zhu, Jiachen Lei, Hao Dou, Jing Tang, Lei Sun, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Zeming Liu, Kaiqi Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, UCAS（UCAS计算机科学与技术学院） ； The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, CASIA（复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, BUPT（网络与交换技术国家重点实验室） ； AMAP, Alibaba Group（阿里妈妈实验室，阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出Omni-WorldBench，一个针对4D世界模型交互响应能力的综合评估基准，通过Omni-WorldSuite和Omni-Metrics评估交互动作对状态转移的影响，分析现有模型的局限性。

MultiBind: A Benchmark for Attribute Misbinding in Multi-Subject Generation

MultiBind：多主体生成中属性误绑定的基准测试

Wenqing Tian, Hanyi Mao, Zhaocheng Liu, Lihua Zhang, Qiang Liu, Jian Wu, Liang Wang

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别新实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； The University of Chicago（芝加哥大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出MultiBind基准，用于评估多主体生成中属性误绑定问题，通过实体索引提示和混淆评估协议识别跨主体干扰模式，揭示传统指标无法检测的绑定失败。

Disentangling Speaker Traits for Deepfake Source Verification via Chebyshev Polynomial and Riemannian Metric Learning

通过切比雪夫多项式和黎曼度量学习实现深度伪造源验证的说话人特性解耦

Xi Xuan, Wenxin Zhang, Zhiyu Li, Jennifer Williams, Ville Hautamäki, Tomi H. Kinnunen

机构 * University of Eastern Finland（东芬兰大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； 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） 纠错

AI总结 本文提出SDML框架，通过切比雪夫多项式和黎曼度量学习解耦说话人特性，提升深度伪造源验证的准确性。

Comments Submitted to Interspeech 2026; The code, evaluation protocols and demo website are available at https://github.com/xxuan-acoustics/RiemannSD-Net

SemEval-2026 Task 12: Abductive Event Reasoning: Towards Real-World Event Causal Inference for Large Language Models

SemEval-2026任务12：归纳事件推理：面向大规模语言模型的现实事件因果推断

Pengfei Cao, Mingxuan Yang, Yubo Chen, Chenlong Zhang, Mingxuan Liu, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（认知与决策智能复杂系统重点实验室，自动化研究所，中国科学院，北京，中国） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（人工智能学院，中国科学院大学，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出面向现实事件因果推断的归纳事件推理任务，通过多选基准测试解决分布式证据、间接背景因素和语义相关但非因果干扰等挑战，评估了122个参与者的518份提交结果。

Comments 9 pages, 3 figures, semeval 2026 task 12 description paper

PRM-as-a-Judge: A Dense Evaluation Paradigm for Fine-Grained Robotic Auditing

PRM-as-a-Judge：细粒度机器人审计的密集评估范式

Yuheng Ji, Yuyang Liu, Huajie Tan, Xuchuan Huang, Fanding Huang, Yijie Xu, Cheng Chi, Yuting Zhao, Huaihai Lyu, Peterson Co, Mingyu Cao, Qiongyu Zhang, Zhe Li, Enshen Zhou, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang, Xiaolong Zheng

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机科学系，北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航大学） 纠错

AI总结 本文提出PRM-as-a-Judge方法，通过过程奖励模型对轨迹视频进行密集评估，引入OPD指标系统，验证了宏一致性与微分辨率特性，揭示了主流策略在长周期任务中的行为特征与失败模式。

Towards Secure Retrieval-Augmented Generation: A Comprehensive Review of Threats, Defenses and Benchmarks

迈向安全的检索增强生成：对威胁、防御和基准的全面综述

Yanming Mu, Hao Hu, Feiyang Li, Qiao Yuan, Jiang Wu, Zichuan Liu, Pengcheng Liu, Mei Wang, Hongwei Zhou, Yuling Liu

机构 * State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing（数学工程与先进计算国家重点实验室） ； Information Engineering University（信息工程大学） ； Henan Key Laboratory of Information Security（河南省信息安全重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文综述了检索增强生成系统中的安全威胁、防御方法及评估基准，系统分析了数据污染、对抗攻击等核心威胁，并提出双视角的防御技术分类，为未来研究提供统一基准。

FedCVU: Federated Learning for Cross-View Video Understanding

FedCVU: 联邦学习用于跨视图视频理解

Shenghan Zhang, Run Ling, Ke Cao, Ao Ma, Zhanjie Zhang

机构 * Software College, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学软件学院） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学） 纠错

AI总结 FedCVU通过VS-Norm、CV-Align和SLA解决联邦学习在跨视图视频理解中的异质视角、分布偏差和通信开销问题，提升未见视角性能。

TTP: Test-Time Padding for Adversarial Detection and Robust Adaptation on Vision-Language Models

TTP: 视觉-语言模型上的对抗检测与鲁棒适应的测试时填充

Zhiwei Li, Yitian Pang, Weining Wang, Zhenan Sun, Qi Li

机构 * NLPR & MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（神经网络与模式识别实验室及自动化研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

AI总结 本文提出TTP框架，通过测试时填充实现对抗检测与鲁棒适应，提升视觉-语言模型在对抗攻击下的鲁棒性而不影响清洁准确性。

Comments Accepted to the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

CurES: From Gradient Analysis to Efficient Curriculum Learning for Reasoning LLMs

CurES：从梯度分析到高效课程学习以提升推理大语言模型

Yongcheng Zeng, Zexu Sun, Bokai Ji, Erxue Min, Hengyi Cai, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Haifeng Zhang, Xu Chen, 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） ； Baidu Inc.（百度公司） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 本文提出CurES方法，通过梯度优化理论分析，改进大语言模型推理任务的训练效率，实验显示其在多个数学推理基准上优于现有方法。

Comments 25 pages, 10 Figures

A Kernel Space-based Multidimensional Sparse Model for Dynamic PET Image Denoising

基于核空间的多维稀疏模型用于动态PET图像去噪

Kuang Xiaodong, Li Bingxuan, Li Yuan, Rao Fan, Ma Gege, Xie Qingguo, Mok Greta S P, Liu Huafeng, Zhu Wentao

机构 * Zhejiang Polytechnic University of Mechanical and Electrical Engineering（浙江机电职业技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥国家综合科学中心人工智能研究院） ； School of Electrical and Optical Engineering（南京理工大学电气与光学工程学院） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； School of Intelligent Science and Technology（智能科学与技术学院） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（杭州高等研究院，中国科学院大学） ； Biomedical Imaging Laboratory (BIG), Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Macau（澳门大学生物医学成像实验室） ； College of Optical Science and Engineering（光学工程学院） ； College of Biomedical Engineering and Instrument Science（生物医学工程与仪器科学学院） 纠错

AI总结 本文提出基于核空间的多维稀疏模型（KMDS）用于动态PET图像去噪，利用帧间空间相关性和帧内结构一致性，结合神经网络实现端到端的KMDS-Net，实验表明其在动态PET去噪中优于现有方法。

PlanaReLoc: Camera Relocalization in 3D Planar Primitives via Region-Based Structure Matching

PlanaReLoc：通过基于区域的结构匹配实现3D平面原语的相机重定位

Hanqiao Ye, Yuzhou Liu, Yangdong Liu, Shuhan Shen

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） 纠错

AI总结 本文提出PlanaReLoc，利用3D平面原语和地图进行轻量级6自由度相机重定位，通过深度匹配和统一嵌入空间实现可靠的跨模态结构对应。

Comments Accepted by CVPR 2026. 20 pages, 15 figures. Code at https://github.com/3dv-casia/PlanaReLoc

CAMA: Exploring Collusive Adversarial Attacks in c-MARL

CAMA：探索c-MARL中的共谋对抗攻击

Men Niu, Xinxin Fan, Quanliang Jing, Shaoye Luo, Yunfeng Lu

机构 * Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所） ； UCAS（中国科学技术大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出CAMA框架，研究c-MARL中的共谋对抗攻击，提出三种新型攻击模式，从理论和实践角度分析攻击效果，并通过实验验证其协同效应和隐蔽性。

GraphiContact: Pose-aware Human-Scene Robust Contact Perception for Interactive Systems

GraphiContact: 人体-场景鲁棒接触感知用于交互系统

Xiaojian Lin, Yaomin Shen, Junyuan Ma, Yujie Sun, Chengqing Bu, Wenxin Zhang, Zongzheng Zhang, Hao Fei, Lei Jin, Hao Zhao

机构 * Tsinghua University, China（清华大学, 中国） ； XR System Application Research Center, Nanchang Research Institute, Zhejiang University, China（浙江大学南昌研究院XR系统应用研究中心, 中国） ； Beijing University of Posts and Telecommunications, China（北京邮电大学, 中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学, 中国） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学, 新加坡） 纠错

AI总结 本文提出GraphiContact框架，结合单图像3D人体网格重建，利用重建的体几何结构进行接触推理，通过引入SIMU训练策略提升鲁棒性，在五个基准数据集上实现了接触预测和3D人体重建的提升。

Comments 15 pages, 9 figures, Accepted at ICME 2026

Vision-Language Attribute Disentanglement and Reinforcement for Lifelong Person Re-Identification

视觉-语言属性解耦与强化用于终身人物重识别

Kunlun Xu, Haotong Cheng, Jiangmeng Li, Xu Zou, Jiahuan Zhou

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University, Beijing, China（北京大学王轩计算机技术研究院，北京，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） ； School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学人工智能与自动化学院，武汉，中国） 纠错

AI总结 本文提出VLADR方法，通过视觉-语言属性解耦与强化提升跨域知识迁移，增强抗遗忘与泛化能力，实验表明在抗遗忘和泛化能力上优于现有方法。

Comments Accepted by CVPR 2026

FB-CLIP: Fine-Grained Zero-Shot Anomaly Detection with Foreground-Background Disentanglement

FB-CLIP：基于前景-背景解耦的细粒度零样本异常检测

Ming Hu, Yongsheng Huo, Mingyu Dou, Jianfu Yin, Peng Zhao, Yao Wang, Cong Hu, Bingliang Hu, Quan Wang

机构 * Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences（西安光学精密机械研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Zhongnan Hospital of Wuhan University（武汉大学中南医院） 纠错

AI总结 本文提出FB-CLIP框架，通过多策略文本表示和前景-背景分离，提升细粒度零样本异常检测的准确性和定位能力。

Guiding Diffusion-based Reconstruction with Contrastive Signals for Balanced Visual Representation

通过对比信号引导扩散重建以实现平衡的视觉表示

Boyu Han, Qianqian Xu, Shilong Bao, Zhiyong Yang, Ruochen Cui, Xilin Zhao, Qingming Huang

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） ； School of Computer Science and Tech., University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Institute of Information Engineering, CAS（信息工程研究所，中国科学院） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出通过对比信号优化扩散重建，以提升CLIP中判别能力和细节感知能力，解决传统方法在平衡视觉表示上的不足。

From Intuition to Investigation: A Tool-Augmented Reasoning MLLM Framework for Generalizable Face Anti-Spoofing

从直觉到探究：一种工具增强的推理MLLM框架用于可推广的面部反伪装

Haoyuan Zhang, Keyao Wang, Guosheng Zhang, Haixiao Yue, Zhiwen Tan, Siran Peng, Tianshuo Zhang, Xiao Tan, Kunbin Chen, Wei He, Jingdong Wang, Ajian Liu, Xiangyu Zhu, Zhen Lei

机构 * SAI, UCAS（UCAS智能科学研究院） ； MAIS, CASIA（CASIA模式识别与智能信息处理研究院） ； Baidu Inc（百度公司） ； CAIR, HKISI, CAS（HKISI CAS计算机视觉研究院） ； M.U.S.T 纠错

AI总结 本文提出TAR-FAS框架，通过整合外部视觉工具提升面部反伪装的泛化能力，采用CoT-VT范式使MLLM深入分析细微伪装线索，实验表明其在跨域协议下达到SOTA性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Multimodal Continual Instruction Tuning with Dynamic Gradient Guidance

多模态持续指令微调与动态梯度指导

Songze Li, Mingyu Gao, Tonghua Su, Xu-Yao Zhang, Zhongjie Wang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济发展实验室） ； Chongqing Research Institute of HIT（重庆哈工大研究院） ； 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） 纠错

AI总结 本文提出通过几何参数空间方向向量近似缺失梯度，结合有限回放缓冲区和伯努利采样策略，有效缓解多模态持续指令微调中的灾难性遗忘问题。

World4RL: Diffusion World Models for Policy Refinement with Reinforcement Learning for Robotic Manipulation

World4RL: 基于扩散世界模型的强化学习政策精修框架用于机器人操作

Zhennan Jiang, Kai Liu, Yuxin Qin, Shuai Tian, Yupeng Zheng, Mingcai Zhou, Chao Yu, Haoran Li, Dongbin Zhao

机构 * The State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Zhongke Huiling Robot Technology Co（北京中科创联机器人技术有限公司） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

AI总结 World4RL通过扩散世界模型提升机器人操作政策的精修效果，采用高保真模拟环境进行端到端政策优化，优于模仿学习及其他基线方法。

HISR: Hindsight Information Modulated Segmental Process Rewards For Multi-turn Agentic Reinforcement Learning

HISR: 基于 hindsight 信息的分段过程奖励用于多轮代理强化学习

Zhicong Lu, Zichuan Lin, Wei Jia, Changyuan Tian, Deheng Ye, Peiguang Li, Li Jin, Nayu Liu, Guangluan Xu, Wei Feng

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空航天信息研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文脉） ； School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出HISR方法，通过hindsight信息调节分段过程奖励，提升多轮代理强化学习中的信用分配可靠性，实验验证了方法的有效性。

Comments Submitted to ACL 2026 on Jan 5, 2026

OpenT2M: No-frill Motion Generation with Open-source,Large-scale, High-quality Data

OpenT2M：无花车运动生成：开源、大规模、高质量数据

Bin Cao, Sipeng Zheng, Hao Luo, Boyuan Li, Jing Liu, Zongqing Lu

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（乌拉尔联邦大学） ； BAAI（北京人工智能研究院） ； RUC（哈尔滨工业大学） ； PKU（北京大学） ； BeingBeyond 纠错

AI总结 OpenT2M通过大规模高质量开源数据提升文本到运动生成的泛化能力，引入2D-PRQ运动分词器实现高效运动生成。

CoPRS: Learning Positional Prior from Chain-of-Thought for Reasoning Segmentation

CoPRS：从链式思维中学习位置先验以进行推理分割

Zhenyu Lu, Liupeng Li, Jinpeng Wang, Yan Feng, Bin Chen, Ke Chen, Yaowei Wang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Meituan, Beijing（北京美团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出CoPRS模型，通过多模态链式思维生成可解释的位置先验热图，提升推理分割的可解释性和精度，实验表明其在多个数据集上表现优异。

Comments Accepted to ICLR 2026. 20 pages, 8 figures, 4 tables

UEPS: Robust and Efficient MRI Reconstruction

UEPS：鲁棒且高效的MRI重建

Xiang Zhou, Hong Shang, Zijian Zhan, Tianyu He, Jintao Meng, Dong Liang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, China（深圳先进技术研究院，中国科学院，中国） ； School of Biomedical Engineering, Shenzhen University Medical School, Shenzhen University, China（生物医学工程学院，深圳大学医学院，深圳大学，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学，中国） ； Faculty of Computer Science and Artificial Intelligence, Shenzhen University of Advanced Technology, China（计算机科学与人工智能学院，深圳先进技术大学，中国） ； State Key Laboratory of Biomedical Imaging Science and System, Chinese Academy of Sciences, China（生物医学成像科学与系统国家重点实验室，中国科学院，中国） 纠错

AI总结 本文提出UEPS框架，通过消除CSM依赖、渐进分辨率和稀疏注意力机制，提升MRI重建的鲁棒性和效率，在多种临床转移测试中表现优异。

Comments The document contains the main paper and additional experimental details in the supplementary material. Open-source code can be found at: https://github.com/HongShangGroup/UEPS

Enhancing Reinforcement Learning Fine-Tuning with an Online Refiner

通过在线细化增强强化学习微调

Hao Ma, Zhiqiang Pu, Yang Liu, Xiaolin Ai

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） 纠错

AI总结 本文提出动态约束机制，通过在线细化模型提升强化学习微调的稳定性与性能，在对话和代码生成任务中优于KL正则化和无约束基线。

Listening to the Echo: User-Reaction Aware Policy Optimization via Scalar-Verbal Hybrid Reinforcement Learning

倾听回声：通过标量-语言混合强化学习实现用户反应感知的策略优化

Jing Ye, Xinpei Zhao, Lu Xiang, Yaping Zhang, Chengqing Zong

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, CAS（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出RAPO框架，通过用户连续反应生成密集自然语言反馈，提升情感支持对话系统的性能。

Comments Updated case study figures for clarity

SQLBench: A Comprehensive Evaluation for Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models

SQLBench: 一种全面评估大型语言模型文本到SQL能力的综合评估

Bin Zhang, Yuxiao Ye, Guoqing Du, Xiaoru Hu, Zhishuai Li, Chi Harold Liu, Zhiwei Xu, Guoliang Fan, Rui Zhao, Ziyue Li, Hangyu Mao

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） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； School of Artificial Intelligence, Shandong University（山东大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； Technical University of Munich, Heilbronn Data Science Center, Munich Data Science Institute（慕尼黑技术大学，海德堡数据科学中心，慕尼黑数据科学研究所） ； Institute of Microelectronics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） 纠错

AI总结 本文提出SQLBench，通过构建新数据集和五个评估任务，全面评估不同模型在文本到SQL任务中的性能差异，并提出针对各任务的最优上下文学习方案。

Comments 25pages, 10figures, 14tables

Fine-Grained Post-Training Quantization for Large Vision Language Models with Quantization-Aware Integrated Gradients

细粒度后训练量化用于大型视觉语言模型的量化感知集成梯度

Ziwei Xiang, Fanhu Zeng, Hongjian Fang, Rui-Qi Wang, Renxing Chen, Yanan Zhu, Yi Chen, Peipei Yang, Xu-Yao Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化所） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（人工智能学院，中国科学院大学） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence, USTB（信息科学技术大学人工智能学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 本文提出细粒度后训练量化方法，通过量化感知集成梯度评估token敏感性，提升大型视觉语言模型的精度与效率。

Comments Accepted by CVPR 2026 Main Conference

NavThinker: Action-Conditioned World Models for Coupled Prediction and Planning in Social Navigation

NavThinker: 用于社交导航中耦合预测与规划的行动条件世界模型

Tianshuai Hu, Zeying Gong, Lingdong Kong, XiaoDong Mei, Yiyi Ding, Qi Zeng, Ao Liang, Rong Li, Yangyi Zhong, Junwei Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 NavThinker通过结合行动条件世界模型与on-policy强化学习，解决社交导航中机器人动作与人类运动相互影响的耦合预测-规划问题，实现未来感知的导航状态对齐与路径规划。

Revisiting Cross-Attention Mechanisms: Leveraging Beneficial Noise for Domain-Adaptive Learning

重新审视交叉注意力机制：利用有益噪声进行领域自适应学习

Zelin Zang, Yehui Yang, Fei Wang, Liangyu Li, Baigui Sun

机构 * School of Engineering, Westlake University（西lake大学工程学院） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics (CAIR), Hong Kong Institute of Science and Innovation, Chinese Academy of Sciences (HKISI-CAS)（香港科学院人工智能与机器人中心） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（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 (UCAS)（中国科学院大学人工智能学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出DACSM框架，通过引入有益噪声增强交叉注意力，结合领域翻译和尺度感知对齐，提升跨领域表示学习的鲁棒性，实验显示在VisDA-2017等数据集上取得最佳性能。

Efficient Soft Actor-Critic with LLM-Based Action-Level Guidance for Continuous Control

高效软演员-评论家与基于大语言模型的动作级指导在连续控制中的应用

Hao Ma, Zhiqiang Pu, Xiaolin Ai, Huimu Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学人工智能学院，北京，中国） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China（中国科学院自动化研究所，北京100190，中国） 纠错

AI总结 本文提出GuidedSAC算法，利用大语言模型提供动作级指导，提升连续控制中的探索效率，并通过理论分析和实验验证其收敛性和样本效率。