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能力悖论：更聪明的审计员如何使多智能体系统更不安全
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Max Planck Institute for Security and Privacy（马克斯·普朗克安全与隐私研究所） ； Henan Yinzhu Safety Technology Co., Ltd.（河南亿众安全技术有限公司） ； Harbin Institute of Technology, Faculty of Computing（哈尔滨工业大学计算机学院）
AI总结 本文研究了多智能体系统中，随着工人能力的提升，系统级攻击成功率反而上升的现象，揭示了语言确定性在攻击传播中的作用，并提出异质性集成验证作为解决方案，以降低攻击成功率。
Comments 28 pages, 6 figures
OmniAD：基于多模态推理的工业异常检测与理解
机构 * Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University（北京交通大学信息科学学院） ； Visual Intelligence + X International Joint Laboratory of the Ministry of Education（教育部视觉智能+X国际合作实验室） ； Key Laboratory of Noise and Vibration Research, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 OmniAD是融合视觉与文本推理的多模态框架，以Text-as-Mask Encoding等技术实现工业异常检测与理解，在MMAD基准性能超Qwen2.5-VL-7B等模型，代码与模型将公开。
UniMem：用于无边界任务流的互补情景到参数记忆
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）
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：在多表面知识路由上对企业代理进行基准测试
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）
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：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
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）
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：用于OmniLLMs中令牌压缩的技能驱动预算分配
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）
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。
Comments 24 pages, 8 figures
ObliCity：屋顶到地面投影位移校正的基准和基线
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）
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。
Comments 12 pages
NeuroSymActive：基于主动探索的可微神经符号推理用于知识图谱问答
机构 * University of Macau（澳门大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Juntendo University（静冈大学） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Central South University（中南大学） ； Southeast University（东南大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学）
AI总结 NeuroSymActive结合可微神经符号推理层和主动探索控制器，通过软统一流程模块和神经路径评估器提升知识图谱问答的准确性和效率。
Comments 26 pages, 7 figures
DAV-GSWT：基于扩散优先的主动视角采样用于数据高效的高斯溅射瓦片
机构 * University of Macau（澳门大学） ； Juntendo University（立命馆大学） ； Tongji University（同济大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Liverpool（利物浦大学）
AI总结 本文提出DAV-GSWT框架，利用扩散先验和主动视角采样，从少量输入观测合成高保真高斯溅射瓦片，减少数据需求并保持视觉质量和交互性能。
Comments 16 pages, 7 figures
利用神经网络从低分辨率到中等分辨率光谱进行泛化：恒星参数估计的案例研究
机构 * Department of Physics \& Astronomy, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218, USA ； Department of Astronomy, The Ohio State University, 140 West 18th Avenue, Columbus, OH 43210, USA ； Center for Cosmology ； AstroParticle Physics (CCAPP), The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA ； Department of Computer Science, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218, USA ； School of Astronomy ； Space Science, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, People's Republic of China ； National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100012, People's Republic of China ； Department of Information Systems, E\"otv\"os Lor\' ； University, Budapest 1117, Hungary ； Department of Applied Mathematics \& Statistics, Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218, USA
AI总结 本研究利用神经网络从低分辨率到中等分辨率光谱进行泛化，通过预训练和微调策略提升恒星参数估计的准确性。
Comments 22 pages, 13 figures, 4 tables. Accepted for publication in ApJ. Comments welcome
一种用于具有非负和正交约束的优化问题的支持集算法
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science（数学科学国家重点实验室）
AI总结 研究具有非负和正交约束的优化问题，提出支持集算法，通过固定支持集提高计算效率，证明其收敛到一阶驻点且迭代复杂度为\(O (\epsilon^{-2})\)，数值结果表明该算法在实际应用中表现良好。
DopQ-ViT：面向视觉Transformer的分布友好型和离群值感知的模型后训练量化
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） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系）
AI总结 针对视觉Transformer高计算成本及后训练量化性能易降问题，提出DopQ-ViT方法，通过引入Tan量化器保留幂律分布、MAD引导的最优缩放因子选择，在分类和检测任务上优于先前PTQ方法。
Comments Accepted by Machine Intelligence Research
多轮长期规划的物理学：通过单教师和多教师策略蒸馏从预训练到训练后
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）
AI总结 研究多轮长期规划问题，通过引入统一可控环境，利用预训练、GRPO、OPD及MOPD等方法，研究规划能力在不同阶段的获取、塑造与整合，展示了多教师策略蒸馏对跨环境能力整合的作用。
从专有模型到开源模型：通过智能体搜索中的多智能体协议蒸馏弥合分布差距
机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 研究旨在弥合专有与开源模型分布差距，提出多智能体协议蒸馏（MAPD）框架，利用结构化协议作中间表示，结合蒸馏与强化学习，在问答基准测试中表现出色，有效减轻学生策略问题，优于其他竞争方法。
MemChain：为内存增强型大语言模型智能体学习可解释的内存痕迹
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学交叉科学学院） ； Memorax AI（Memorax人工智能公司） ； 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 研究针对内存增强型大语言模型智能体检索内存回答查询存在的问题，提出MemChain可训练检索后内存策略，经两阶段学习框架训练，能生成有效证据上下文，实验证明其在多种模型上性能领先且减少内存上下文。
一致证据，稳健识别：几何变换下的忠实归因正则化
机构 * School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Automation, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学自动化学院） ； Department of Mechanical Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院机械工程系） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院）
AI总结 研究针对归因方法在几何变换下的不足，提出基于图像区域子模搜索的无注释归因正则化框架，通过子模排序损失正则化归因及证据选择过程，实验表明该方法能提升归因稳定性且性能损失小。
深度搜索中的委托智能：一种用于解缠能力诊断的可控框架
机构 * UCAS（中国科学院大学） ； Renmin University of China（中国人民大学）
AI总结 研究深度搜索中委托智能，将其分解为搜索决策和信息合成与验证维度。通过开发可控合成管道构建DelegSearchBench及评估协议，实验证明仅用最终答案准确性不能充分表征深度搜索能力。
Comments Work in Progress
一种基于重构的、超越参考字幕的字幕评估框架
机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 研究不依赖参考字幕评估图像字幕对语义的忠实度问题，提出基于重构的评估原则，通过测试重构在下游视觉-语言任务中与原图匹配度得无参考字幕分数，还刻画局限性并引入CTTD替代方案。
Comments 22 pages. Code: https://github.com/ZhijiangTang/Caption-Turing-Test
VibeVoice-ASR-BitNet技术报告
机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 介绍VibeVoice-ASR-BitNet，针对边缘CPU实时推理优化。采用异构量化及渐进式量化感知训练，在ggml框架实现自定义内核和运算符，可比模型大小下速度快1.6 - 2.3倍，准确性略降。
Comments Technical Report
基于大语言模型的科学方程发现：通过物理引导的令牌正则化策略优化
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； State Key Laboratory of Aerodynamics（航空动力国家重点实验室） ； School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院）
AI总结 本文提出PiT-PO框架，通过强化学习使LLM成为适应性生成器，生成科学一致且结构简洁的方程，提升科学发现性能。
Comments Accepted at KDD 2026. Code is available at https://github.com/CAS-CLab/PiT-PO
Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Vol. 2, pp. 12195-12206, 2026
代理奖励建模：通过在线主动交互验证GUI代理
机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences ； School of Computer Science \& Technology, Beijing Jiaotong University
AI总结 VAGEN通过引入代理交互验证范式，解决GUI代理评估中的视觉限制问题，提升评估准确性与性能。
Comments 25 pages, 12 figures
基于字节前缀边缘化的跨分词器策略内蒸馏
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； KwaiKAT Team（快手KwaiKAT团队） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 研究如何通过策略内蒸馏整合不同家族语言模型，提出字节前缀边缘化方法，在共享字节空间重表达教师下一个令牌分布，在数学和编程基准测试中，该方法优于现有跨分词器方法，提升了平均准确率。
Comments Project page: https://bpm-opd.github.io/
dRAE：具有超球面码的表示自编码器
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 研究旨在解决高维视觉表示离散化难题，提出超球面量化（HSQ），其离散表示自编码器（dRAE）能解耦语义与特征幅度，防止码本坍缩，实现高保真重建，实验证明性能提升、码本利用率高且训练流程简化。
Comments Preprint. Project Page: https://drae-hsq.github.io
InnoText：一种用于视觉文本生成和编辑的统一模型
机构 * JD.com, Inc.（京东公司） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Chongqing University of Post and Telecommunications（重庆邮电大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对视觉文本生成和编辑的挑战，提出基于DiT的统一框架InnoText，通过引入字体大小感知调制模块等策略，构建双语数据集，实现了在单个模型中进行文本生成和编辑，提升了生成精度和编辑质量。
Comments Accepted by ECCV 2026
过犹不及：强化学习如何减轻大语言模型中任务冲突的综合分析
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） ； Baidu Inc.（百度公司）
AI总结 研究对比强化学习与监督微调训练的大语言模型的合并行为，经五项任务评估发现强化学习能减少任务冲突及合并后性能下降。通过实验和分析揭示三个关键因素，表明强化学习在模型合并中更具优势。
Comments Published in ICLR 2026
SCOPE和SCION：用于文本模式归纳与融合的基准和可审计参考管道
机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（信息工程研究所，中国科学院，北京，中国） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（网络安全学院，中国科学院大学，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）
AI总结 研究针对模式图这一信息提取瓶颈，提出SCOPE基准和SCION参考管道。通过从训练文本构建候选空间，经严格JSON合同进行相关操作。在SCOPE核心套件上，SCION-lite表现最佳，SCION-RL减少对专有工程师依赖，还给出标准化结果及相关发布内容。
VTM-Nav：用于跨情节对象目标导航的分层视觉拓扑记忆
机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学交叉科学学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 研究跨情节对象目标导航问题，提出无训练的VLM导航框架\method，其带有分层视觉拓扑记忆，通过粗到细匹配检索经验，在三个基准测试中性能最佳，证明跨数据集结构化视觉拓扑经验复用有效且鲁棒。
突破学习符号计算的数据障碍：变量顺序建议的圆柱代数分解案例研究
机构 * School of Mathematical Sciences, Jiangsu University（江苏大学数学科学学院） ； Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院重庆绿色智能技术研究所） ； Chongqing School, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学重庆学院）
AI总结 本研究通过预训练和微调Transformer模型，改进了圆柱代数分解中变量顺序建议的效率，提升了符号计算的性能。
深入探究视频VAE的潜在频谱偏置以实现更优的可扩散性
机构 * Zhipu AI, Beijing, China（智谱AI，北京，中国） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国）
AI总结 本文通过统计分析发现视频VAE潜在空间的频谱特性对扩散训练至关重要，提出局部相关正则化和潜在掩码重建两种轻量级正则化器，实现3倍收敛加速和10%视频奖励提升。
MedKGent：用于构建随时间演变的医学知识图谱的大语言模型智能体框架
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德大学人工智能学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Kyoto University（京都大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology（脑科学与智能技术卓越中心） ； Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院布里特妇女医院） ； GenBio AI
AI总结 研究针对医学文献增长带来的知识结构化挑战，引入MedKGent框架，利用PubMed摘要通过两个智能体每日增量构建医学知识图谱，经评估其三元组有效性高，能显著改进大语言模型在医学问答基准上的检索增强生成。
Comments Accepted by Npj Digital Medicine
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