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

Latent Temporal Discrepancy as Motion Prior: A Loss-Weighting Strategy for Dynamic Fidelity in T2V

潜在时间差异作为运动先验：一种用于动态保真的损失加权策略

Meiqi Wu, Bingze Song, Ruimin Lin, Chen Zhu, Xiaokun Feng, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Kaiqi Huang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里云实验室） ； Southeast University（东南大学） ； CRISE, Institute of Automation Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于潜在时间差异的损失加权策略，用于提升动态保真度，通过引入运动先验来优化模型训练，从而在运动视频生成任务中取得显著性能提升。

Comments Accepted by ICASSP 2026

PEARL: Plan Exploration and Adaptive Reinforcement Learning for Multihop Tool Use

PEARL：多跳工具使用中的计划探索与自适应强化学习

Qihao Wang, Mingzhe Lu, Jiayue Wu, Yue Hu, Yanbing Liu

机构 * Institute of Information Engineering, China（信息工程研究所，中国） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学网络安全学院，中国） 纠错

AI总结 PEARL通过两阶段方法提升LLM在多跳工具使用中的规划与执行能力，实现ToolHop 56.5%的成功率。

Comments Accepted to PRICAI25

LTS-VoiceAgent: A Listen-Think-Speak Framework for Efficient Streaming Voice Interaction via Semantic Triggering and Incremental Reasoning

LTS-VoiceAgent: 一种基于语义触发和增量推理的高效语音交互流式框架

Wenhao Zou, Yuwei Miao, Zhanyu Ma, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He, Jingwen Xu

机构 * Meituan（美团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 LTS-VoiceAgent通过语义触发和增量推理实现高效语音交互，提升流式处理的准确性和效率。

Mem2ActBench: A Benchmark for Evaluating Long-Term Memory Utilization in Task-Oriented Autonomous Agents

Mem2ActBench: 一个评估面向任务的自主代理长期记忆利用的基准

Yiting Shen, Kun Li, Wei Zhou, Songlin Hu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 Mem2ActBench是一个评估自主代理利用长期记忆执行任务能力的基准，通过合成工具使用任务验证记忆应用的有效性。

PaperAudit-Bench: Benchmarking Error Detection in Research Papers for Critical Automated Peer Review

PaperAudit-Bench: 用于关键自动化同行评审中研究论文错误检测的基准测试

Songjun Tu, Yiwen Ma, Jiahao Lin, Qichao Zhang, Xiangyuan Lan, Junfeng. Li, Nan Xu, Linjing Li, Dongbin Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Wenge Technology（文英科技） 纠错

AI总结 PaperAudit-Bench通过整合结构化错误检测与证据意识的评审生成，提升自动化同行评审的批判性评估能力，并支持轻量级模型训练以实现高效错误检测。

Fast Converging 3D Gaussian Splatting for 1-Minute Reconstruction

快速收敛的3D高斯点撒法用于1分钟重建

Ziyu Zhang, Tianle Liu, Diantao Tu, Shuhan Shen

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） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种快速收敛的3D高斯点撒方法，通过两阶段方案在1分钟内实现高保真重建，取得PSNR 28.43的优异成绩。

Comments First Rank of SIGGRAPH Asia 2025 3DGS Challenge. Code available at https://github.com/will-zzy/siggraph_asia

WaveSP-Net: Learnable Wavelet-Domain Sparse Prompt Tuning for Speech Deepfake Detection

WaveSP-Net: 基于小波域可学习稀疏提示微调的语音深度伪造检测

Xi Xuan, Xuechen Liu, Wenxin Zhang, Yi-Cheng Lin, Xiaojian Lin, Tomi Kinnunen

机构 * University of Eastern Finland（东芬兰大学） ； National Institute of Informatics（日本信息处理学会） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National Taiwan University（台湾大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 WaveSP-Net通过结合小波域稀疏提示微调与Mamba架构，提升语音深度伪造检测的性能与效率。

Comments Accepted at ICASSP 2026

Identifying and Transferring Reasoning-Critical Neurons: Improving LLM Inference Reliability via Activation Steering

识别并转移推理关键神经元：通过激活引导提升LLM推理可靠性

Fangan Dong, Zuming Yan, Xuri Ge, Zhiwei Xu, Mengqi Zhang, Xuanang Chen, Ben He, Xin Xin, Zhumin Chen, Ying Zhou

机构 * Shandong University（山东大学） ； 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） 纠错

AI总结 本文提出AdaRAS，通过识别并引导推理关键神经元提升LLM推理可靠性，实验显示在数学和编程基准测试中取得显著改进。

Component-Level Lesioning of Language Models Reveals Clinically Aligned Aphasia Phenotypes

语言模型组件级损伤揭示临床对齐的失语症表型

Yifan Wang, Jichen Zheng, Jingyuan Sun, Yunhao Zhang, Chunyu Ye, Jixing Li, Chengqing Zong, Shaonan Wang

机构 * Department of Computer Science, The University of Manchester, UK（曼彻斯特大学计算机科学系） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, CAS, Beijing, China（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所，北京） ； 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） ； Department of Linguistics and Translation, City University of Hong Kong, Hong Kong（香港城市大学语言学与翻译系） ； Department of Language Science and Technology, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong（香港理工大学语言科学与技术系） 纠错

AI总结 通过模块化LLM的组件级损伤模拟失语症，揭示临床相关的语言功能退化机制

DiaDem: Advancing Dialogue Descriptions in Audiovisual Video Captioning for Multimodal Large Language Models

DiaDem: 促进音频视频字幕中的对话描述以提升多模态大语言模型

Xinlong Chen, Weihong Lin, Jingyun Hua, Linli Yao, Yue Ding, Bozhou Li, Bohan Zeng, Yang Shi, Qiang Liu, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Liang Wang, Tieniu Tan

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） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 DiaDem通过合成高质量数据集和难度分区的两阶段GRPO策略，提升了音频视频字幕中的对话描述准确性，并在多种基准测试中表现出色。

Comments Project webpage: https://diadem-captioner.github.io/

Do Images Speak Louder than Words? Investigating the Effect of Textual Misinformation in VLMs

图像胜过言语吗？探讨文本误导在VLMs中的影响

Chi Zhang, Wenxuan Ding, Jiale Liu, Mingrui Wu, Qingyun Wu, Ray Mooney

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； New York University（纽约大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； AG2ai, Inc.（AG2ai公司） 纠错

AI总结 研究探讨了文本误导对视觉-语言模型（VLMs）的影响，发现模型易受误导性文本提示影响，导致性能显著下降。

Comments 24 pages, 10 figures. Accepted at EACL 2026 (main conference)

MGPC: Multimodal Network for Generalizable Point Cloud Completion With Modality Dropout and Progressive Decoding

MGPC：多模态网络用于通用点云补全与模态丢弃和渐进解码

Jiangyuan Liu, Yuhao Zhao, Hongxuan Ma, Zhe Liu, Jian Wang, Wei Zou

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） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所 multimodal 人工智能系统国家重点实验室） ； Chemical Defense Institute, Academy of Military Sciences（军事科学院化学防御研究院） ； Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所 复杂系统认知与决策智能重点实验室） 纠错

AI总结 MGPC通过多模态融合和渐进生成提升点云补全的泛化能力，构建大规模基准并验证其在现实场景中的有效性。

Comments Code and dataset are available at https://github.com/L-J-Yuan/MGPC

LLM-Specific Utility: A New Perspective for Retrieval-Augmented Generation

针对大语言模型的特定效用：检索增强生成的新视角

Hengran Zhang, Keping Bi, Jiafeng Guo, Jiaming Zhang, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（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） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Baidu Inc（百度公司） 纠错

AI总结 本文提出LLM特定效用的概念，指出不同大语言模型对证据的需求不同，提出构建基准以研究这种效用，并推动生成器定制的证据选择方法改进RAG。

Comments 13 pages, 9 figures

Token Caching for Diffusion Transformer Acceleration

扩散变换器加速的标记缓存

Jinming Lou, Wenyang Luo, Yufan Liu, Bing Li, Xinmiao Ding, Weiming Hu, Yuming Li, Chenguang Ma

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） ； School of Information and Electronic Engineering, Shandong Technology and Business University（山东科技职业大学信息与电子工程学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； PeopleAl, Inc.（PeopleAl公司） ； School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） ； Terminal Technology Department, Alipay, Ant Group（蚂蚁集团支付宝终端技术部） 纠错

AI总结 TokenCache通过标记缓存技术优化扩散变换器的计算效率，在生成质量和推理速度之间取得平衡。

AI-enabled Satellite Edge Computing: A Single-Pixel Feature based Shallow Classification Model for Hyperspectral Imaging

基于单像素特征的浅层分类模型：面向超光谱成像的AI赋能卫星边缘计算

Li Fang, Tianyu Li, Yanghong Lin, Shudong Zhou, Wei Yao

机构 * State Key Laboratory of Regional and Urban Ecology（区域与城市生态学国家重点实验室） ； Institute of Urban Environment（城市环境研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； School of Resources and Environmental Sciences（资源与环境科学学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于单像素特征的浅层分类模型，用于超光谱成像的AI赋能卫星边缘计算，解决卫星资源限制和图像质量下降问题。

Learning Fair Domain Adaptation with Virtual Label Distribution

通过虚拟标签分布实现公平领域适应学习

Yuguang Zhang, Lijun Sheng, Jian Liang, Ran He

机构 * 1 School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences 2 NLPR \& MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 3 University of Science 纠错

AI总结 本文提出VILL框架，通过自适应加权和KL散度策略提升领域适应中的类别公平性，有效改善最差类别性能同时保持高准确率。

Comments ICASSP 2026

Enhancing Federated Class-Incremental Learning via Spatial-Temporal Statistics Aggregation

通过时空统计聚合增强联邦类增量学习

Zenghao Guan, Guojun Zhu, Yucan Zhou, Wu Liu, Weiping Wang, Jiebo Luo, Xiaoyan Gu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tianjin University（天津大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； State Key Laboratory of Cyberspace Security Defense, Institute of Information Engineering（信息工程研究所网络空间安全防御国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出STSA方法，通过时空统计聚合提升联邦类增量学习的性能，减少通信开销，适用于异构数据场景。

Comments WWW 2026

Self-Manager: Parallel Agent Loop for Long-form Deep Research

自管理：用于长篇深度研究的并行代理循环

Yilong Xu, Zhi Zheng, Xiang Long, Yujun Cai, Yiwei Wang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； ModelBest Inc.（ModelBest公司） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； University of California Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

AI总结 Self-Manager通过并行代理循环提升长篇深度研究的效率和灵活性，实现异步执行和上下文隔离，优于现有单代理方法。

Video Compression with Hierarchical Temporal Neural Representation

视频的分层时间神经表示

Jun Zhu, Xinfeng Zhang, Lv Tang, Junhao Jiang, Gai Zhang, Jia Wang

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

AI总结 本文提出TeNeRV，一种用于视频压缩的分层时间神经表示方法，通过整合短期和长期依赖性，提升压缩性能。

Frequency-aware Neural Representation for Videos

视频频率感知神经表示

Jun Zhu, Xinfeng Zhang, Lv Tang, Junhao Jiang, Gai Zhang, Jia Wang

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

AI总结 本文提出FaNeRV，通过解耦低频和高频成分，改进视频重建效率和质量，优于现有INR方法并具备传统编码器的竞争力。

Fluxamba: Topology-Aware Anisotropic State Space Models for Geological Lineament Segmentation in Multi-Source Remote Sensing

Fluxamba: 一种面向地质线理分割的拓扑感知各向异性状态空间模型

Jin Bai, Huiyao Zhang, Qi Wen, Shengyang Li, Xiaolin Tian, Atta ur Rahman

机构 * Technology and Engineering Center for Space Utilization, CAS, China（中国空间利用技术与工程中心，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学） ； Macau University of Science and Technology, China（澳门科学技术大学） ； University of Peshawar, Pakistan（巴基斯坦普什塔大学） 纠错

AI总结 Fluxamba通过拓扑感知各向异性状态空间模型，实现地质线理分割的高精度与高效处理。

Latent-Space Contrastive Reinforcement Learning for Stable and Efficient LLM Reasoning

潜在空间对比强化学习用于稳定高效的LLM推理

Lianlei Shan, Han Chen, Yixuan Wang, Zhenjie Liu, Wei Li

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； EvolutionLeap（进化跃迁） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本研究提出深度潜在推理（DLR），通过潜在空间对比强化学习提升LLM在复杂推理任务中的稳定性与效率。

Comments 12 pages,

Nowcast3D: Reliable precipitation nowcasting via gray-box learning

Nowcast3D: 通过灰盒学习实现可靠的降水现在预测

Huaguan Chen, Wei Han, Haofei Sun, Ning Lin, Xingtao Song, Yunfan Yang, Jie Tian, Yang Liu, Ji-Rong Wen, Xiaoye Zhang, Xueshun Shen, Hao Sun

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学光明学院人工智能学院） ； Earth System Modeling and Prediction Center, China Meteorological Administration（中国气象局地球系统建模与预测中心） ； Shanghai Typhoon Institute, China Meteorological Administration（中国气象局上海台风研究所） ； School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学大气物理学院） ； Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院大气物理研究所） ； College of Earth and Planetary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学地球与行星科学学院） ； Chinese Academy of Meteorological Sciences, China Meteorological Administration（中国气象科学研究院） ； School of Engineering Science, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学工程科学学院） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京大型模型与智能治理研究重点实验室） ； State Key Laboratory of Severe Weather Meteorological Science and Technology（severe weather meteorological science and technology state key laboratory） ； Laboratory of Climate Change Mitigation and Carbon Neutrality, Henan University（河南省气候变化缓解与碳中和实验室） 纠错

AI总结 Nowcast3D通过灰盒学习实现可靠的三维降水现在预测，结合物理约束的神经算子和条件扩散模型，提供高精度的实时预报并优于现有方法。

Understanding Parametric Knowledge Injection in Retrieval-Augmented Generation

理解检索增强生成中的参数化知识注入

Minghao Tang, Shiyu Ni, Jingtong Wu, Zengxin Han, Keping Bi

机构 * State Key Laboratory of AI Safety（人工智能安全国家重点实验室） ； ICT, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息科技研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文研究了参数化RAG中的知识注入，发现结合传统和参数化方法（PT-RAG）在性能上最佳，同时揭示了其在知识冲突和鲁棒性方面的优势。

EMORL-TTS: Reinforcement Learning for Fine-Grained Emotion Control in LLM-based TTS

EMORL-TTS：基于强化学习的LLM-TTS细粒度情感控制

Haoxun Li, Yu Liu, Yuqing Sun, Hanlei Shi, Leyuan Qu, Taihao Li

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（杭州高等研究 institute，中国科学院大学） 纠错

AI总结 EMORL-TTS通过强化学习实现基于LLM的TTS系统中细粒度情感控制，提升情感准确性与强度区分度。

Comments Accepted by ICASSP 2026

MSF-SER: Enriching Acoustic Modeling with Multi-Granularity Semantics for Speech Emotion Recognition

MSF-SER：通过多粒度语义增强语音情感识别的声学建模

Haoxun Li, Yuqing Sun, Hanlei Shi, Yu Liu, Leyuan Qu, Taihao Li

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（杭州高等研究所，中国科学院大学） 纠错

AI总结 MSF-SER通过多粒度语义融合提升语音情感识别的声学建模效果，解决传统方法在情感表达细节和高层解释性线索方面的不足。

Comments Accepted by ICASSP 2026

Jailbreak-as-a-Service++: Unveiling Distributed AI-Driven Malicious Information Campaigns Powered by LLM Crowdsourcing

Jailbreak-as-a-Service++：揭示由LLM众包驱动的分布式恶意信息活动

Yu Yan, Sheng Sun, Mingfeng Li, Yunlong Song, Xingzhou Zhang, Linran Lu, Zhifei Zheng, Min Liu, Qi Li

机构 * 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） ； China People’s Public Security University（中国人民公安大学） ； Tongji University（同济大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； Tsing Hua University（清华大学） 纠错

AI总结 Jailbreak-as-a-Service++研究通过LLM众包技术揭示分布式恶意信息活动，提出PoisonSwarm方法提升恶意任务生成效率并提出生态系统级防御需求。

MathMixup: Boosting LLM Mathematical Reasoning with Difficulty-Controllable Data Synthesis and Curriculum Learning

MathMixup: 通过难度可控的数据合成与课程学习提升LLM的数学推理能力

Xuchen Li, Jing Chen, Xuzhao Li, Hao Liang, Xiaohuan Zhou, Taifeng Wang, Wentao Zhang

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； ZGCA（浙江大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； PKU（北京大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 MathMixup通过难度可控的数据合成与课程学习策略，提升LLM的数学推理能力，实验显示其在多个基准测试中表现优于现有方法。

Comments Preprint, Under review

Deep Variational Free Energy Calculation of Hydrogen Hugoniot

氢激波曲线的深度变分自由能计算

Zihang Li, Hao Xie, Xinyang Dong, Lei Wang

机构 * Beijing National Laboratory for Condensed Matter Physics ； Institute of Physics, \ Academy of Sciences, Beijing 100190, China ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China ； Department of Astrophysics, University of Zürich, Winterthurerstrasse 190, 8057 Zürich, Switzerland 纠错

AI总结 本文提出了一种深度变分自由能方法，用于计算氢在暖致密物质区域的方程，通过三种生成模型联合优化，填补了高温和低温计算方法之间的空白。

Comments 8+18 pages, 4+12 figures, for source code and raw data, see https://github.com/fermiflow/Hugoniot, https://github.com/ZihangL/hqc, https://huggingface.co/datasets/Kelvin2025q/hugoniot

EmbedAgent: Benchmarking Large Language Models in Embedded System Development

EmbedAgent: 在嵌入式系统开发中评估大型语言模型

Ruiyang Xu, Jialun Cao, Mingyuan Wu, Wenliang Zhong, Yaojie Lu, Ben He, Xianpei Han, Shing-Chi Cheung, Le Sun

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

AI总结 本文提出EmbedAgent和Embedbench，用于评估LLMs在嵌入式系统开发中的能力，发现通用LLMs在特定任务中表现不佳，提出检索增强生成和编译器反馈策略以提升性能。

Comments 12 pages, accepted by International Conference on Software Engineering (ICSE)