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

ConPress: Learning Efficient Reasoning from Multi-Question Contextual Pressure

ConPress: 从多问题上下文压力中学习高效推理

Jie Deng, Shining Liang, Jun Li, Hongzhi Li, Yutao Xie

机构 * University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Microsoft, Beijing, China（微软） ； Tongji University, Shanghai, China（同济大学） 纠错

AI总结 提出ConPress方法，利用多问题提示诱导大推理模型自压缩推理链，通过自监督微调减少推理token使用，在保持精度的同时显著降低开销。

Dual-Anchoring: Addressing State Drift in Vision-Language Navigation

双锚定：解决视觉语言导航中的状态漂移问题

Kangyi Wu, Pengna Li, Kailin Lyu, Xi Lin, Lin Zhao, Qingrong He, Jinjun Wang, Jianyi Liu

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（视觉信息与应用国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； 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） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） 纠错

AI总结 提出双锚定框架，通过指令进度锚定和记忆地标锚定分别解决进度漂移和记忆漂移，显著提升长场景导航成功率。

Comments Accepted by ECCV26

Implicit Identity Technologies for LLMs: Fingerprinting and Watermarking across Datasets, Models, and Generated Content

LLM的隐式身份技术：跨数据集、模型和生成内容的指纹识别与水印

Bing Liu, Shunping Wang, Yufan Zhu, Xinyi Yu, Jing Huang, Linkang Du, Hongbin Pei, Wei Luo

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China（西安交通大学计算机科学与工程学院） ； State Grid Henan Marketing Service Center, Henan, China（国网河南营销服务中心） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学网络安全学院） ； School of Information Technology, Deakin University, Geelong, Australia（迪金大学信息技术学院） 纠错

AI总结 本文综述了LLM指纹识别和水印技术，提出隐式身份统一抽象，并基于生命周期分类法组织数据集、模型和生成内容的技术，建立评估框架。

Comments Accepted by IJCAI-ECAI 2026. 11 pages, 1 figure. Survey and taxonomy of LLM fingerprinting and watermarking for identity, provenance, generated-content attribution, and asset protection

A Comprehensive Study on Visual Token Redundancy for Discrete Diffusion-based Multimodal Large Language Models

基于离散扩散的多模态大语言模型中视觉标记冗余的综合研究

Duo Li, Zuhao Yang, Xiaoqin Zhang, Ling Shao, Shijian Lu

机构 * CCDS, NTU, Singapore（南洋理工大学新加坡分校） ； CCST, ZJUT, China（浙江工业大学中国分校） ； Terminus AI Lab, UCAS, China（中国科学院大学人工智能实验室） 纠错

AI总结 本研究系统分析了离散扩散多模态大语言模型中视觉标记冗余的演化规律，发现其仅出现在从头训练的模型处理长答案任务时，并验证了视觉标记剪枝会导致信息损失，而层跳过和渐进剪枝分别适用于不同架构的加速。

Comments Accepted by CVPR 2026

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Findings, 2026, pp. 2823-2833

CLAR: Learning 3D Representations for Robotic Manipulation by Fusing Masked Reconstruction with Multi-Level Contrastive Alignment

CLAR: 通过融合掩码重建与多层级对比对齐学习用于机器人操作的3D表示

Wenbo Cui, Chengyang Zhao, Yuhui Chen, Haoran Li, Zhizheng Zhang, Dongbin Zhao, He Wang

机构 * SKL-MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所SKL-MAIS） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Galbot ； CFCS, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学与技术学院CFCS） 纠错

AI总结 提出CLAR框架，融合掩码自编码与全局跨模态对比学习，并引入基于可变形注意力的局部自适应对齐机制，解决3D预训练中空间几何与语义细节的权衡问题，在视觉运动策略学习中达到最优性能。

GAPartManip: A Large-scale Part-centric Dataset for Material-Agnostic Articulated Object Manipulation

GAPartManip：面向材料无关铰接物体操作的大规模部件中心数据集

Wenbo Cui, Chengyang Zhao, Songlin Wei, Jiazhao Zhang, Haoran Geng, Yaran Chen, Haoran Li, He 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） ； CFCS, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Galbot 纠错

AI总结 提出大规模部件中心数据集GAPartManip，结合照片级材质随机化和部件级交互姿态标注，通过模块化框架提升深度估计与交互姿态预测，在仿真和真实场景中实现鲁棒的铰接物体操作。

Comments Accepted by ICRA 2025. Project page: https://pku-epic.github.io/GAPartManip/

DeepInflation: an AI agent for research and model discovery of inflation

DeepInflation：用于暴胀研究与模型发现的AI智能体

Ze-Yu Peng, Hao-Shi Yuan, Qi Lai, Jun-Qian Jiang, Gen Ye, Jun Zhang, Yun-Song Piao

机构 * School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China ； International Centre for Theoretical Physics Asia-Pacific, University of Chinese Academy of Sciences, 100190 Beijing, China Taiji Laboratory for Gravitational Wave Universe, University of Chinese Academy of Sciences, 100049 Beijing, China School of Fundamental Physics ； Mathematical Sciences, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, Hangzhou 310024, China Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences, P.O. Box 2735, Beijing 100190, China D\' e partement de Physique Th\' e orique, Universit\' e de Gen\` e ve, 24 quai Ernest-Ansermet, CH-1211 Gen\` e ve 4, Switzerland 纠错

AI总结 提出基于多智能体架构的AI智能体DeepInflation，集成大语言模型、符号回归引擎和检索增强生成知识库，自动发现与最新观测一致的单场慢滚暴胀势，并解释理论背景。

AlignDrive: Aligned Lateral-Longitudinal Planning for End-to-End Autonomous Driving

AlignDrive: 用于端到端自动驾驶的对齐横向-纵向规划

Yanhao Wu, Haoyang Zhang, Fei He, Rui Wu, Yanhu Shan, Congpei Qiu, Liang Gao, Wei Ke, Tong Zhang

机构 * School of Software Engineering, XJTU（软件工程学院，西安交通大学） ； Horizon Robotics ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出一种 cascaded 框架，通过将纵向规划转化为路径条件推理过程，提升自动驾驶的协调性和安全性。方法引入锚点回归设计和规划导向的数据增强策略，实现在 Bench2Drive 上达到 SOTA 性能。

Comments underreview

WAM-Nav: Asymmetric Latent World-Action Modeling for Unified Visual Navigation

WAM-Nav：面向统一视觉导航的非对称潜在世界-动作建模

Ning Yang, Yan Huang, Kaiwen Peng, Ziheng He, Kai Wang, Cui Miao, Kailin Lyu, Guo Li, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Jing Liu, Nianfeng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； 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） ； FiveAges ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； GigaAI 纠错

AI总结 提出WAM-Nav，一种联合学习动作生成与潜在视觉预测的非对称扩散Transformer模型，通过共享扩散Transformer实现长时程动作与短时程视觉预测的联合扩散，并引入双流上下文条件机制和目标对齐模块，在统一策略下支持图像目标、点目标和无目标导航，在ClutterScenes和InternScenes基准上分别提升15.7%和3.3%的成功率，并在真实环境中实现85%的任务成功率。

RedAct: Redacting Agent Capability Traces for Procedural Skill Protection

RedAct: 为程序技能保护而编辑智能体能力痕迹

Shuwen Xu, Zhitao He, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出RedAct框架，通过定位保护关键信息、重写痕迹并嵌入行为水印，将技能转移率降至无技能基线以下，同时保留审计证据。

An interpretable unsupervised representation learning for high precision measurement in particle physics

一种可解释的无监督表示学习用于粒子物理中的高精度测量

Xing-Jian Lv, De-Xing Miao, Zi-Jun Xu, Jian-Chun Wang

机构 * Institute of High Energy Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China（中国科学院高能物理研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出Histogram AutoEncoder（HistoAE），通过自定义直方图损失强制物理结构化的潜在空间，实现可解释的无监督学习，在硅微条探测器数据上达到电荷分辨率0.25e和位置分辨率3μm，媲美传统方法。

Comments 8 pages, 7 figures

VDE Bench: Evaluating The Capability of Image Editing Models to Modify Visual Documents

VDE Bench: 评估图像编辑模型对视觉文档进行修改的能力

Hongzhu Yi, Yujia Yang, Yuanxiang Wang, Tong Li, Zhenyu Guan, Tianyu Zong, Jiahuan Chen, Chenxi Bao, Tiankun Yang, Haopeng Jin, Yixuan Yuan, Xinming Wang, Tao Yu, Ruilin Gao, Ruiwen Tao, Haijin Liang, Jin Ma, Jinwen Luo, Yeshani, Xinyu Zuo, Jungang Xu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Tencent（腾讯） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； WashU（华盛顿大学） ； SJTU（上海交通大学） ； XDU（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出VDE Bench，一个专门评估图像编辑模型在双语中文-英文和复杂视觉文档编辑任务性能的基准，通过高质量数据集和新的评估框架，系统量化了文本修改的准确性。

Momentum LMS Theory beyond Stationarity: Stability, Tracking, and Regret

超越平稳性的动量LMS理论：稳定性、跟踪与遗憾

Yifei Jin, Xin Zheng, Lei Guo

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学科学国家重点实验室） ； School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院） 纠错

AI总结 本文研究动量最小均方算法在非平稳时变线性系统中的跟踪性能与遗憾界，通过分析二阶时变随机向量差分方程，证明其快速适应和鲁棒跟踪能力。

Comments 9 pages, 3 figures

Edit Content, Preserve Acoustics: Imperceptible Text-Based Speech Editing via Self-Consistency Rewards

编辑内容，保留声学：基于自一致性奖励的不可感知文本语音编辑

Yong Ren, Jiangyan Yi, Jianhua Tao, Tao Wang, Le Xu, Zhengqi Wen

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） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学BNRist） 纠错

AI总结 提出一种在稳定语义空间中编辑内容、通过流匹配解码器保持声学连续性的框架，并利用自一致性奖励组相对策略优化实现不可感知的文本语音编辑。

Comments Accepted by Interspeech 2026

PIGEON: VLM-Driven Object Navigation via Points of Interest Selection

PIGEON: 通过兴趣点选择的VLM驱动物体导航

Cheng Peng, Zhenzhe Zhang, Xiaobao Wei, Yanhao Zhang, Heng Wang, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Cheng Chi, Shanghang Zhang, Jing Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院） ； Peking University（北京大学） ； 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 提出PIGEON框架，将物体导航建模为基于原始观测的稀疏决策问题，通过兴趣点（PoI）作为视觉决策单元，结合VLM选择关键点，实现零样本SOTA性能并迁移至主动具身问答。

RoboGPT-R1: Enhancing Robot Task Planning with Reinforcement Learning

RoboGPT-R1: 通过强化学习增强机器人任务规划

Jinrui Liu, Bingyan Nie, Boyu Li, Yaran Chen, Yuze Wang, Shunsen He, Haoran Li

机构 * Institute of Automation, CASIA（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院） ； Huawei Cloud Technology Co., Ltd（华为云技术有限公司） 纠错

AI总结 提出RoboGPT-R1两阶段微调框架，先监督学习获取基础知识，再通过强化学习提升视觉空间理解和推理能力，在EmbodiedBench上超越GPT-4o-mini 21.33%。

Journal ref Proceedings of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026), pp. 2827-2837, IFAAMAS, 2026

CatalyticMLLM: A Graph-Text Multimodal Large Language Model for Catalytic Materials

CatalyticMLLM: 一种用于催化材料的图-文本多模态大语言模型

Yanjie Li, Jian Xu, Xu-Yao Zhang, Shiming Xiang, Nian Ran, Weijun Li, Cheng-Lin Liu

机构 * AnnLab（安实验室） ； Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences（中国科学院半导体研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems（多模态人工智能系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of High Performance Ceramics（高性能陶瓷国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering（电子电气与通信工程学院） ； University of ChineseAcademy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种统一的图-文本多模态大语言模型QE-Catalytic-V2，用于催化材料的性质预测和逆向设计，通过共享的表示空间实现两者的联合建模，从而形成闭环优化流程。

Comments 71 page

QDepth-VLA: Quantized Depth Prediction as Auxiliary Supervision for Vision-Language-Action Models

QDepth-VLA：量化深度预测作为视觉-语言-动作模型的辅助监督

Yixuan Li, Yuhui Chen, Mingcai Zhou, Haoran Li, Zhengtao Zhang, Dongbin Zhao

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） ； Beijing Zhongke Huiling Robot Technology Co.（北京中科创联机器人科技有限公司） 纠错

AI总结 提出QDepth-VLA框架，通过辅助深度预测任务增强VLA模型的空间感知与推理能力，在仿真和真实任务中提升操作性能。

UAOR: Uncertainty-aware Observation Reinjection for Vision-Language-Action Models

UAOR: 面向视觉-语言-动作模型的不确定性感知观测重注入

Jiabing Yang, Yixiang Chen, Yuan Xu, Peiyan Li, Zichen Wen, Bowen Fang, Tao Yu, Xiangnan Wu, Qisen Ma, Kai Wang, Ziheng He, Yingda Li, Zhengbo Zhang, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

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） ； New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别新技术实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； FiveAges（五代） 纠错

AI总结 提出UAOR模块，通过动作熵检测不确定性，在语言模型高不确定层重注入观测信息，无需额外训练或数据，提升VLA模型在仿真和真实任务中的性能。

Enhancing Spatial Reasoning in Large Language Models for Metal-Organic Frameworks Structure Prediction

增强大型语言模型在金属有机框架结构预测中的空间推理能力

Mianzhi Pan, JianFei Li, Peishuo Liu, Botian Wang, Yawen Ouyang, Yiming Rong, Hao Zhou, Jianbing Zhang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Institute of AI Industry Research (AIR)（人工智能产业研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； ChemBIC（化学信息学中心） 纠错

AI总结 针对MOF结构预测中原子数量多、复杂度高的问题，提出MOF-LLM框架，通过空间感知持续预训练、结构监督微调和匹配驱动强化学习，增强Qwen-3 8B模型的空间推理能力，实现35.78%匹配率和0.04秒/结构的采样效率。

Comments KDD 2026

AMix-1: A Pathway to Test-Time Scalable Protein Foundation Model

AMix-1: 迈向测试时可扩展的蛋白质基础模型

Changze Lv, Jiang Zhou, Siyu Long, Lihao Wang, Jiangtao Feng, Dongyu Xue, Yu Pei, Hao Wang, Zherui Zhang, Yuchen Cai, Zhiqiang Gao, Ziyuan Ma, Jiakai Hu, Chaochen Gao, Jingjing Gong, Yuxuan Song, Shuyi Zhang, Xiaoqing Zheng, Deyi Xiong, Lei Bai, Wanli Ouyang, Ya-Qin Zhang, Wei-Ying Ma, Bowen Zhou, Hao Zhou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Generative Symbolic Intelligence Lab (GenSI), Tsinghua University（生成符号智能实验室（GenSI），清华大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； 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） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 提出基于贝叶斯流网络的蛋白质基础模型AMix-1，通过预训练缩放律、涌现能力分析、上下文学习机制和测试时缩放算法，实现1.7B参数模型，并设计出活性提高50倍的AmeR变体。

SPIRONet: Spatial-Frequency Learning and Graph-based Channel Interaction Network for Vessel Segmentation

SPIRONet：用于血管分割的空间-频率学习与基于图的通道交互网络

De-Xing Huang, Xiao-Hu Zhou, Xiao-Liang Xie, Shi-Qi Liu, Shuang-Yi Wang, Zhen-Qiu Feng, Mei-Jiang Gui, Hao Li, Tian-Yu Xiang, Bo-Xian Yao, Zeng-Guang Hou

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） 纠错

AI总结 提出SPIRONet，通过双空间-频率编码器、交叉注意力融合和基于图的通道交互模块，解决低信噪比、细小血管和强干扰下的血管分割难题，在五个数据集上取得最优性能。

Comments Accepted by Biomedical Signal Processing and Control. 15 Pages, 9 Figures, 13 Tables

The Latent Space: Foundation, Evolution, Mechanism, Ability, and Outlook

潜空间：基础、演化、机制、能力与展望

Xinlei Yu, Zhangquan Chen, Yongbo He, Tianyu Fu, Guanting Dong, Cheng Yang, Chengming Xu, Yue Ma, Xiaobin Hu, Zhe Cao, Jie Xu, Guibin Zhang, Jiale Tao, Jiayi Zhang, Siyuan Ma, Kaituo Feng, Haojie Huang, Youxing Li, Ronghao Chen, Huacan Wang, Chenglin Wu, Zikun Su, Xiaogang Xu, Kelu Yao, Kun Wang, Chen Gao, Yue Liao, Ruqi Huang, Tao Jin, Zhucun Xue, Cheng Tan, Jiangning Zhang, Wenqi Ren, Yanwei Fu, Yong Liu, Yu Wang, Xiangyu Yue, Yu-Gang Jiang, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； DeepWisdom（深智科技） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiatong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文深） ； QuantaAlpha（量子阿尔法） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 本文综述潜空间在语言模型中的基础、演化、机制与能力，指出其克服显式空间计算的结构性限制，并展望未来研究方向。