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ProWAFT：基于FPGA的CNN加速器中工作负载感知与动态容错的ROMA-LPD实例
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 提出ProWAFT框架，通过部分重配置选择性应用三模冗余，在FPGA CNN加速器中平衡延迟、能耗与可靠性，优于静态TMR和反应式恢复。
Comments 13 pages
CPG-PAD: 概念引导提示的呈现攻击检测
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, Chinese Academy of Sciences（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） ； China Mobile Financial Technology Co., Ltd.（中移动金融科技有限公司） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science and Innovation, 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） ； School of Computer Science and Engineering, the Faculty of Innovation Engineering, Macau University of Science and Technology（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 提出概念引导提示的呈现攻击检测框架，通过可解释AI发现攻击相关视觉概念并注入提示空间，提升跨域泛化能力，在多个基准数据集上达到最优。
Comments Accepted by IEEE Transactions on Information Forensics & Security (TIFS)
HieDG: 一种用于多动物跟踪的层次化离散几何引导框架
机构 * State Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所脑认知与脑启发智能技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； School of Technology, Beijing Forestry University（北京林业大学工学院） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学前沿交叉科学学院） ； College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； C²DL, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所C²DL） ； School of Automation, Chongqing University（重庆大学自动化学院） ； Faculty of Life and Health Sciences, Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学生命健康学院） ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学未来技术学院）
AI总结 针对多动物跟踪中外观相似、密度高和运动不规则导致的身份关联困难，提出HieDG框架，通过两级残差码本将连续几何信号离散化为结构化令牌，与视觉嵌入对齐并集成到查询中，显著提升身份一致性。
Comments Accepted to ECCV 2026
可控叙事渲染以增强辅助写作
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） ； HiThink Research（海天瑞声）
AI总结 针对大语言模型在创意写作中安全编辑与无控制情节扩展的二元失败问题，提出基于叙事学故事/话语区分的Loom框架，通过三层流水线和意图中心符号链实现叙事意图与渲染密度的精确控制，在保持事实完整性的同时提升描述强度。
AeroVerse-SatAgent: 受认知神经科学双视觉通路理论启发的无人机-卫星协同空间推理
机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； 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） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机学院）
AI总结 针对单视角感知易受遮挡和视角变化影响的问题，提出受人类视觉双通路机制启发的无人机-卫星协同空间推理模型SatAgent，通过几何感知3D重建编码器、多视角拓扑语义对齐模块和一致性损失，在复杂城市环境中实现鲁棒推理，构建首个大规模协同数据集，性能超越现有模型。
Comments 21 pages, 10 figures and 8 tables
重新审视视觉-语言-动作模型中的参数冗余：从VLM到VLA适配的见解
机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院）
AI总结 通过分析VLM到VLA适配中参数差异的空间分布，设计多模块联合剪枝方案，在无需微调恢复的情况下减少12%-30%参数并保持约90%性能。
Comments 22 pages, 3 figures, ECCV 2026 Conference
通过双流双层循环优化的域自适应目标检测
机构 * School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University（中山大学网络空间安全学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； PC Laboratory（PC实验室）
AI总结 提出双流双层循环优化框架，将循环自训练扩展到目标检测的回归分支，解决伪标签不可靠、训练不稳定和损失爆炸问题，在四个跨域场景取得显著效果。
Delta-JEPA: 通过潜在差异解码学习动作敏感的世界模型
机构 * 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） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）计算机科学与技术学院） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology, Harbin（哈尔滨工业大学计算学部） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所）
AI总结 提出Delta-JEPA，一种无重建的世界模型，通过潜在差异动作解码器（LDAD）从连续观测的潜在位移中重建动作，防止表示坍塌，提升基于规划的性能。
Fleet: 少量样本引导的有效AI生成图像检测
机构 * 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）
AI总结 针对AI生成图像检测中静态特征空间泛化能力不足的问题，提出动态适应框架Fleet，通过约束路由校正实现少量样本快速适应新兴生成器，在64模型基准上将性能从20.4%提升至73.1%。
Comments 25 pages, accepted by ICML 2026
通过自主经验探索与事后经验利用赋能GUI智能体任务规划
机构 * 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复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院）
AI总结 提出PEEU方法，通过自主探索环境发现经验并利用事后经验合成严格对齐的高层训练数据，提升小型多模态大语言模型在GUI任务中的规划与跨网站泛化能力。
Comments Accepted to ACL 2026 Main
E-TTS：一种新的机器人操作具身测试时缩放框架
机构 * 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） ； Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所基础模型研究中心） ； FiveAges（五时代）
AI总结 提出E-TTS框架，通过历史感知迭代精炼和视觉语言验证器统一推理与动作缩放，解决具身任务中推理缩放和历史信息利用不足的问题，在仿真和真实场景中分别提升33.14%和26.62%的性能。
Comments Accepted to ECCV 2026. 44 pages, 11 figures. Project page: https://27yw.github.io/E-TTS-Web/
fTNN：用于分数阶偏微分方程的张量神经网络
机构 * Central China Normal University（华中师范大学） ； Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 提出fTNN，一种确定性张量神经网络子空间方法，通过几何自适应积分分裂和边界奇异性感知试函数求解分数阶拉普拉斯问题，在强边界奇异性和长时间模拟中显著优于fPINN和蒙特卡洛方法。
Comments 30 pages,11 figures and 12 tables
ForesightSafety-VLA：视觉-语言-动作模型的统一诊断安全基准
机构 * Brain-inspired Cognitive AI Lab, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所类脑认知智能实验室） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment（北京市安全人工智能与超级对齐重点实验室） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance（北京人工智能安全与治理研究所） ； Gaoling School of AI, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学）
AI总结 提出ForesightSafety-VLA基准，通过13类安全分类和三维变量控制，诊断VLA模型在物理交互、指令和感知侧的安全风险，并引入累积安全成本和风险暴露时间等过程级指标。
Comments 8 pages, 5 figures, 4 tables. Submitted to IROS 2026
通过结构化阶段和关键帧监督改进视觉-语言-动作模型微调
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), State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (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（NLPR）多模态人工智能系统国家重点实验室（MAIS）） ； FiveAges
AI总结 提出StaKe框架，通过从演示中自动提取阶段分类器和关键帧预测器作为辅助监督，提升VLA模型在长时域操作任务中的微调效果，成功率相对提升14%-56%。
用于高维物理系统中自主科学发现的苏格拉底式智能体
机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study（杭州高等研究 institute） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics（上海光学精密机械研究所） ； Department of Thoracic Surgery（胸外科部门） ； Shanghai Pulmonary Hospital（上海 pulmonary 医院） ； School of Medicine（医学院） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 提出多智能体AI科学家AHOIS，通过苏格拉底式诘问实现闭环实验中的自主科学发现，在高维多模光纤平台上自主验证随机干涉编码假设、发现自适应稀疏测量策略并诊断故障模式。
Comments 27 pages,5 figures
AI生成的望远镜调度决策的多级验证与可追溯性框架
机构 * Yunnan Observatories, Chinese Academy of Sciences（云南天文台，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Key Laboratory of the Structure and Evolution of Celestial Objects, Chinese Academy of Sciences（中国科学院天文结构与演化重点实验室） ； Yunnan Key Laboratory of Solar Physics and Space Science（云南太阳物理与空间科学重点实验室） ； Center for Astronomical Mega-Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院天文大科学中心）
AI总结 提出多级验证与可追溯推理框架，通过数据引用验证、逻辑一致性检查和约束验证，提高AI调度决策的可执行性和可靠性，减少瞬态机会损失。
Comments 25 pages, 8 figures, Published in Universe
Journal ref Universe, Volume 12, Issue 6, 172 (2026)
基于噪声监督的卫星图像树木计数
机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； University of Rwanda（卢旺达大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； Stony Brook University（石溪大学） ； LIGM, CNRS, Univ Gustave Eiffel, ENPC, IPP（LIGM，CNRS，古斯塔夫·埃菲尔大学，ENPC，IPP）
AI总结 针对卫星图像中树木计数任务，提出基于非平衡最优传输的空间密度匹配方法，并引入自校正机制利用传输残差逐步优化噪声监督，在跨三大洲的TinyTrees基准上优于检测、回归和传输匹配基线。
为什么多步工具使用强化学习会崩溃以及监督信号如何修复它
机构 * 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复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院）
AI总结 研究发现RL训练LLM工具使用时会出现控制token概率尖峰导致性能崩溃，而交错SFT与RL可提升稳定性，但OOD评估下降。
物理约束基础模型的智能体演化
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 提出基于演化知识图谱的多智能体发现引擎，自动设计硬件兼容计算系统，在基础模型部署中演化出超越人工的压缩方法，实现大规模模型高效部署。
Comments 29 pages, 5 main figures and 4 extended data figures
Follow Your Track: 由3D轨迹控制的精确骨骼动画
机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), CASIA（多模态人工智能系统全国重点实验室（MAIS），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 提出ACT框架，利用骨骼表示和3D轨迹实现高效、可控的4D动画，通过路由轨迹注入器实现精确轨迹到关节映射，显著提升时间一致性和控制精度。
SurveilNav: 机器人与监控系统协同的目标导航
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； ATeam ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院）
AI总结 提出SurveilNav框架，通过主动摄像头调度、联合2D/3D建图、基于VLM的价值估计和协同目标验证，融合机器人动态局部感知与监控全局视图，在HM3D数据集上实现领先的探索效率和导航成功率。
Comments Accepted by ICRA 2026
SciRisk-Bench：面向AI4Science安全的风险维度感知基准
机构 * Brain-inspired Cognitive Intelligence Lab, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（脑启发认知智能实验室，自动化研究所，中国科学院，北京，中国） ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences, China（未来技术学院，中国科学院大学，中国） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, China（人工智能学院，中国科学院大学，中国） ； Zhongguancun Academy, China（中关村学院，中国） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment（北京安全人工智能与超对齐重点实验室） ； Gaoling School of AI, Renmin University of China（甘露人工智能学院，中国人民大学） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance (Beijing-AISI)（北京人工智能安全与治理研究院（北京-AISI）） ； School of Humanities, University of Chinese Academy of Sciences, China（人文学院，中国科学院大学，中国）
AI总结 提出SciRisk-Bench基准，从显式风险维度和科学学科两个角度评估AI4Science安全，覆盖7个学科、31个子学科和10个风险维度，实验揭示主流及科学大模型的安全薄弱环节。
PhaseWin：一种用于忠实视觉归因的高效搜索算法
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） ； Shanghai Center for Mathematical Sciences, Fudan University（复旦大学上海数学中心） ； College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学电子科学学院） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络空间安全学院）
AI总结 提出PhaseWin算法，通过分阶段窗口搜索将视觉归因的计算复杂度从O(n²)降至O(n)，在保持接近贪心算法忠实度的同时大幅减少模型评估次数。
Comments 26 pages, 29 figures
ActiveScope: 主动寻求和纠正MLLMs的感知
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； State Key Lab of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，北京，中国） ； Harbin Institute of Technology (Weihai)（哈尔滨工业大学（威海））
AI总结 提出ActiveScope框架，通过语义锚点定位和干扰抑制细化模块，解决MLLMs在高分辨率图像中的细粒度感知问题，在V* Bench上达到96.34%准确率。
Comments ICML 2026
NavWM：一种用于前瞻性规划的统一导航世界模型
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院）
AI总结 提出NavWM统一导航世界模型，通过潜在世界令牌提取几何与语义先验，结合锚点多模态轨迹预测框架生成多样化动作空间，利用视觉前瞻评估最优路径，在多种机器人数据集上显著提升未来状态生成与零样本导航成功率。
Comments 13 pages, 5 figures, accepted to ECCV 2026
VeriPilot：一个基于LLM的Verilog调试框架
机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所国家专用集成电路设计实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学）
AI总结 提出VeriPilot框架，利用黄金参考模型和LLM实现细粒度Verilog调试，通过内部变量语义对齐和CDFG信号追踪定位并修复错误，在CVDP基准上将GPT-4o修复成功率从54.3%提升至85.71%。
Comments 13 pages, 6 figures
可扩展的物理启发式Transformer用于自旋玻璃
机构 * Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China（基础与前沿科学研究院，电子科技大学） ； School of Physical Science and Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications（物理科学与技术学院，北京邮电大学） ； Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences（理论物理研究所，中国科学院） ； School of Fundamental Physics and Mathematical Sciences, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS（基础物理与数学科学学院，杭州先进研究院，UCAS） ； School of Physics, University of Electronic Science and Technology of China（物理学院，电子科技大学） ； Key Laboratory of Quantum Physics and Photonic Quantum Information, Ministry of Education, University of Electronic Science and Technology of China（量子物理与光量子信息重点实验室，教育部，电子科技大学） ； Non-classical Information Science Basic Discipline Research Center of Sichuan Province, University of Electronic Science and Technology of China（四川省非经典信息科学基础学科研究中心，电子科技大学）
AI总结 针对受阻自旋玻璃中玻尔兹曼分布采样效率低的问题，提出一种具有可解释稀疏注意力和自旋定制位置嵌入的物理启发式Transformer，利用FlashAttention实现并行祖先采样，在单GPU上实现前所未有的系统规模模拟，并解决现有方法在特定温度下的局限性。
ReasoningLens：大型推理模型的分层可视化与诊断审计
机构 * Chinese Information Processing Laboratory（中国信息处理实验室） ； 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）
AI总结 提出ReasoningLens框架，通过分层结构、智能审计和系统分析，将长思维链转化为可操作洞察，用于解释、调试和优化大型推理模型。
Comments Our project is available at https://github.com/icip-cas/ReasoningLens
正交表示编辑：解耦大型语言模型批量知识编辑中的语义纠缠
机构 * School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） ； Kexin Technology（可心科技） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； College of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机学院）
AI总结 针对批量知识编辑中语义表示纠缠导致性能下降的问题，提出正交表示编辑（ORE），通过构建通用语义子空间并对编辑向量施加正交约束来解耦纠缠，并引入门控非线性表示头自适应学习编辑位置，实验表明ORE在跨语言场景中表现优异。
Comments Accepted to Findings of ACL 2026
轻看，重思：多模态思维链推理能做什么和不能做什么
机构 * The 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复杂系统认知与决策智能实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院）
AI总结 本文系统探究多模态思维链推理在12个感知与推理任务上的表现，发现CoT对感知任务有副作用，但对数学、科学等多图像推理有效，且现有开源多模态推理模型提升有限，视觉推理仍是瓶颈。
Comments ACL 2026
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