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

Human and AI collaboration for pulmonary nodule segmentation

人类与AI协作进行肺结节分割

Hongqiao Dong, Wenhao Chi, Ruobing Liang, Xiaokui Yang, Wenhua Liang, Peng Hou, Wenjun Pu, Yipeng Zhao, Ping Chen, Haiping Liu, Jianxing He, Bo Liu

机构 * State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，数学与系统科学研究院，中国科学院） ； PET/CT Center, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学第一附属医院PET/CT中心） ； Department of Thoracic Surgery and Oncology, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学第一附属医院胸外科与肿瘤科） ； Department of Mathematical Science, Tsinghua University（清华大学数学科学系） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学尤金数学科学中心） ； China State Key Laboratory of Respiratory Disease & National Clinical Research Centre for Respiratory Disease, Guangzhou, China（中国呼吸疾病国家重点实验室及呼吸疾病临床研究中心，广州，中国） ； School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院） ； National Center for Respiratory Medicine, National Clinical Research Center for Respiratory Disease, Guangzhou Institute of Respiratory Health, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（呼吸医学国家中心、呼吸疾病临床研究中心、广州呼吸健康研究院、广州医科大学第一附属医院） 纠错

AI总结 提出Hi-Seg框架，基于SAM通过人类迭代优化提示实现肺结节分割，在12中心1179例CT上平均Dice达85%，优于多种深度学习模型，并降低标注时间。

Adaptive Recurrent Message Passing for Test Time Computing on Graphs

自适应递归消息传递用于图上的测试时计算

Junshu Sun, Wanxing Chang, Qingming Huang, Shuhui Wang

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） 纠错

AI总结 针对图数据与固定架构不匹配的问题，提出自适应递归图模型AdaR，通过理论推导步依赖作为自适应收敛的充要条件，并利用归一化步信息和梯度监督实现灵活测试时计算，在归纳和直推设置中优于强基线。

Comments Accepted by ICML 2026

Enhancing LLMs for Graph Tasks via Graph-aware LoRA Generation

通过图感知的LoRA生成增强LLMs的图任务能力

Junshu Sun, Wanxing Chang, Qingming Huang, Shuhui Wang

机构 * State Key Lab. of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） 纠错

AI总结 提出GaRA模型，通过生成任务特定的低秩权重更新注入全图信息，避免信息损失，在零样本图学习任务上优于基线方法。

Comments Accepted by ICML 2026

CapRiCorn-1K: A Comprehensive Benchmark for Video Captioning and Subject Referential Consistency Across Temporal Scales

CapRiCorn-1K：面向视频字幕和时间尺度上主体指代一致性的综合基准

Xinlong Chen, Jiafu Tang, Yue Ding, Yizhuo Jia, Bozhou Li, Bohan Zeng, Yang Shi, Shihao Li, Yiyan Ji, Qiang Liu, Weihong Lin, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Liang Wang, Tieniu Tan

机构 * NLPR, CASIA（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； UCAS（中国科学院大学） ； Kling Team（Kling团队） ； NJU（南京大学） ； FDU（复旦大学） ； PKU（北京大学） 纠错

AI总结 提出CapRiCorn-1K基准，评估视频字幕质量和主体指代一致性，发现现有模型在长视频中表现下降，且指标与下游任务性能强相关。

Event Ontology Expansion via LLM-Based Conceptualization

基于LLM概念化的事件本体扩展

Weicheng Ren, Zixuan Li, Long Bai, Xiaolong Jin, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety（人工智能安全国家重点实验室） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； 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） 纠错

AI总结 提出ConceptE框架，利用LLM从句子和触发词中提取概念级语义，增强事件聚类和层次扩展，在ACE、ERE和MAVEN上显著优于现有方法。

Demystifying Numerical Instability in LLM Inference: Achieving Reproducible Inference for Mission-Critical Tasks with HEAL

揭秘LLM推理中的数值不稳定性：使用HEAL实现关键任务的可复现推理

Zhenting Zhu, Lucas Thai, Shan Yu, Yicheng Liu, Yifan Qiao, Chenxi Wang, Harry Xu, Junyi Shu

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对LLM在关键任务中因16位精度导致输出不一致的问题，提出HEAL方法，通过INT16量化和代数误差补偿，在保持FP32精度的同时减少性能开销。

Seeing Before Reasoning: Decoupling Perception and Reasoning for Shortcut-Resilient Multimodal On-Policy Self-Distillation

先看后思：解耦感知与推理以实现抗捷径的多模态在策略自蒸馏

Sihan Wang, Xiyao Liu, Lianqing Liu, Zhi Han

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（机器人与智能系统国家重点实验室，沈阳自动化研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出ViGOS框架，通过解耦感知和推理，在MLLM后训练中避免文本捷径，提升图像依赖行为。

Comments 29 pages, 5 figures, 8 tables; Project page: https://oedosoldier.github.io/ViGOS/

scLLM-DSC: LLM-Knowledge Enhanced Cross-Modal Deep Structural Clustering for Single-Cell RNA Sequencing

scLLM-DSC：基于LLM知识增强的跨模态深度结构聚类用于单细胞RNA测序

Ping Xu, Pengjiang Li, Tian Du, Zaitian Wang, Jiawei Gu, Zhiyuan Ning, Ziyue Qiao, Pengfei Wang, Yuanchun Zhou

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） ； 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） ； School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾区大学计算机科学与技术学院） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工学院） 纠错

AI总结 提出scLLM-DSC框架，通过知识驱动语义视图与结构感知拓扑视图的跨模态对比对齐，利用LLM增强单细胞RNA测序数据的聚类性能，显著优于现有方法。

QueryGaussian: Scalable and Training-Free Open-Vocabulary 3D Instance Retrieval

QueryGaussian: 可扩展且无需训练的开词汇3D实例检索

Xiuyuan Zhu, Ke Lu, Zijie Yang, Chao Yue, Jian Xue, Dongming Zhang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； State Key Laboratory of Communication Content Cognition（通信内容认知国家重点实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 提出QueryGaussian，一种无需训练的开词汇3D实例检索框架，通过实例级查询机制解耦语义与几何，结合2D视觉模型和时序融合模块，在保持精度的同时降低70%以上GPU内存并加速180倍，支持城市级场景。

Comments 8 pages, 4 figures, 6 tables. Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2026)

GUMP-Net: An interpretable model-data-driven intelligent algorithm for multi-class pelvic segmentation

GUMP-Net: 一种用于多类盆腔分割的可解释模型-数据驱动智能算法

Liheng Wang, Yinghui Zhang, Licheng Zhang, Hailin Xu, Qiyong Cao, Chong Chen

机构 * State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，数学与系统科学研究院，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Department of Orthopedics, The Fourth Medical Center of Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军第四医学中心骨科部） ； National Clinical Research Center for Orthopedics, Sports Medicine and Rehabilitation（骨科、运动医学与康复临床研究中心） ； Department of Trauma and Orthopedics, People’s Hospital Peking University（北京大学人民医院创伤与骨科部） ； Department of Orthopedics and Traumatology, Beijing Jishuitan Hospital, Capital Medical University（首都医科大学北京积水潭医院骨科与创伤科） 纠错

AI总结 提出GUMP-Net，结合改进测地线活动轮廓模型与深度神经网络，实现多类盆腔分割，在小训练数据下表现更优，并提供可解释几何视角。

Comments 26 pages, 8 figures, 3 tables

DINO-Med3D: Bridging Dimension and Domain Gaps in Volumetric Segmentation via Progressive Adaptation

DINO-Med3D：通过渐进式适应弥合体分割中的维度与领域差距

Haoyu Hu, Xiyao Ma, Shiqi Liu, Linsen Zhang, Xiaoliang Xie, Xiaohu Zhou, Zeng-Guang Hou

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） 纠错

AI总结 提出两阶段渐进框架DINO-Med3D，通过多切片嵌入模块、3D适配器和并行细节恢复流，将DINOv3适配到3D医学分割，在五个数据集上超越现有方法。

Comments Accepted at MICCAI 2026. The camera-ready version and link will be made publicly available upon publication

Lost in a Single Vector: Improving Long-Document Retrieval with Chunk Evidence Aggregation

迷失在单一向量中：通过分块证据聚合改进长文档检索

Shanshan Lyu, Yiwei Wang, Yujun Cai, Jiafeng Guo, Shenghua Liu

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； State Key Laboratory of AI Safety（人工智能安全国家重点实验室） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对长文档检索中单向量编码削弱关键片段证据的问题，提出无训练的分块证据聚合策略DICE，通过独立编码分块并聚合为单一向量，在保持标准接口的同时显著提升检索性能。

Comments Code is available at https://github.com/PunchlineAAAA/DICE

BLADE: Scalable Bi-level Adaptive Data Selection for LLM Training

BLADE: 面向LLM训练的可扩展双层自适应数据选择

Jiaxing Wang, Deping Xiang, Jin Xu, Zirui Liu, Zicheng Zhang, Guoqiang Gong, Jun Fang, Chao Liu, Pengzhang Liu, Tongxuan Liu, Ke Zhang, Qixia Jiang

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出BLADE框架，通过拉格朗日乘子将双层优化转化为单层惩罚目标，避免逆Hessian计算，实现动态参考模型，理论保证一阶收敛，实验优于现有方法。

MIDS: Detecting Stealthy Masquerade and Tampering Attacks on CAN Bus via Bidirectional Mamba

MIDS：通过双向Mamba检测CAN总线上的隐蔽伪装和篡改攻击

Qiqi Liu, Runhan Song, Lei Cui, Heng Zhang, Yuyan Sun, Limin Sun

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（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） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 针对CAN总线缺乏加密认证易受攻击的问题，提出MIDS双流框架，利用双向状态空间模型并行处理标识符和载荷，在特斯拉Model 3数据集上F1达96.94%，优于基线8个百分点以上。

MapSatisfyBench: Benchmarking Satisfaction-Aware Map Agents through Behavior-Grounded Implicit Decision Factors

MapSatisfyBench: 通过行为隐含决策因素基准测试满意度感知的地图智能体

Lubin Bai, Mengyu Cao, Sixue Wang, Zhongwei Wan, Yue Pan, Jiale Hou, Xiang Li, Xiuyuan Zhang

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） 纠错

AI总结 提出MapSatisfyBench基准，通过恢复用户行为链中的隐含决策因素来评估地图智能体的满意度感知能力，实验表明现有智能体在显式任务完成上表现良好，但在满足隐含需求方面仍有局限。

When the Same Musical Knowledge Forgets Differently: A Clean Probe of Pathway-Dependent Forgetting

当相同的音乐知识以不同方式遗忘：路径依赖遗忘的干净探测

Yu Liu, Zhiwei Yang, Wenxiao Zhang, Cong Cao, Fangfang Yuan, Kun Peng, Haimei Qin, Lei Jiang, Jin B. Hong, Hao Peng, Yanbing Liu

机构 * Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, UCAS（中国科学院大学网络空间安全学院） ； The University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出配对路径控制协议（PPCP），发现多模态模型中通过文本路径获取的知识比音频路径更易遗忘，且该效应不受架构深度影响，主要源于输入表示差异。

Seeing Is Not Screening: Multimodal Hidden Instruction Attacks on Agent Skill Scanners

看见不等于筛查：针对智能体技能扫描仪的多模态隐藏指令攻击

Xiaojun Jia, Jie Liao, Simeng Qin, Ke Ma, Wenbo Guo, Yebo Feng, Aishan Liu, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Chongqing University, China（重庆大学） ； Northeastern University, China（东北大学） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学） ； Beihang University, China（北航大学） 纠错

AI总结 针对现有技能扫描仪忽视图像中恶意指令的盲点，提出SkillCamo多模态攻击将指令隐藏于图像，并设计ExecScan执行级扫描模块，通过意图提取、行为重建等检测隐藏指令，实验证明其有效性。

ConSA: Controllable Sparsity in Hybrid Attention via Learnable Allocation

ConSA: 通过可学习分配实现混合注意力中的可控稀疏性

Yao Chen, Yinqi Yang, Junyuan Shang, Xiangzhao Hao, Simeng Zhang, Yilong Chen, Tingwen Liu, Shuohuan Wang, Dianhai Yu

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） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

AI总结 提出ConSA框架，通过L0正则化和增广拉格朗日约束学习全注意与滑动窗口注意的最优分配，实现用户指定的稀疏目标，在0.6B和1.7B规模LLM上优于规则基线，并发现底层SWA与中层FA的集中分配模式。

Dynamic Rollout Editing for Reducing Overthinking in RL-Trained Reasoning Models

动态展开编辑：减少RL训练推理模型中的过度思考

Zihao Wei, Wenjie Shi, Liang Pang, Jingcheng Deng, Shicheng Xu, Shasha Guo, Zenghao Duan, Jiahao Liu, Jingang Wang, Huawei Shen, Xueqi Cheng

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） 纠错

AI总结 针对GRPO强化学习训练中模型在得出正确答案后继续生成不必要推理的过度思考问题，提出动态展开编辑（DRE）方法，通过编辑成功轨迹中答案出现后的思考部分，削弱对不必要思考的偏好信号，实验证明其有效性。

Comments 21 pages, 10 figures, 2 tables

MGUP: A Momentum-Gradient Alignment Update Policy for Stochastic Optimization

MGUP：一种用于随机优化的动量-梯度对齐更新策略

Da Chang, Ganzhao Yuan

机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出MGUP机制，通过按固定比例选择参数施加大步长、其余参数用小步长，增强动量优化器，理论保证收敛，实验表明提升训练效率与稳定性。

Comments Published in NeurIPS 2025

MODE: Modality-Decomposed Expert-Level Mixed-Precision Quantization for MoE Multimodal LLMs

MODE: 面向MoE多模态大语言模型的模态分解专家级混合精度量化

Yuanteng Chen, Peisong Wang, Zhilei Liu, Nanxin Zeng, Yuantian Shao, Shiqiang Lang, Tao Liu, Chuangyi Li, Qinghao Hu, Gang Li, Jing Liu, Jian Cheng

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） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 针对MoE多模态大语言模型在专家重要性估计中存在的跨模态和视觉内偏差，提出模态分解的专家级混合精度量化框架MODE，通过分解选择频率、过滤冗余视觉令牌并评估模态敏感性，在给定预算下分配比特宽度，在W3A16下平均性能损失控制在2.9%以内。

Comments 18 pages, 8 figures

ExoTraj: A General Lower-limb Exoskeleton Assistance Policy for Complex Environments

ExoTraj：面向复杂环境的通用下肢外骨骼辅助策略

Xiao-Yin Liu, Guotao Li, Long Sun, Xu Liang, Zeng-Guang Hou

机构 * The 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） ； The School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； CASIA-MUST Joint Laboratory of Intelligence Science and Technology, Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学系统工程研究所中科院自动化所-澳门科技大学智能科学与技术联合实验室） ； The School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University（北京交通大学自动化与智能学院） 纠错

AI总结 提出ExoTraj统一策略，通过快速流匹配实现多模态特征到轨迹的精确预测，并利用模型预测控制优化力矩，在复杂户外场景中实现自适应辅助，无需昂贵运动捕捉系统。

Comments 28 pages, 19 figures, project page: https://xiaoyinliu0714.github.io/Home_ExoTraj/

Sinkhorn-CPD: Robust point cloud registration via unbalanced entropic optimal transport

Sinkhorn-CPD：通过非平衡熵最优传输实现鲁棒点云配准

Jin Zhang, Mingyang Zhao, Bing Liu, Xin Jiang

机构 * LMIB & School of Mathematical Sciences, Beihang University（北京航空航天大学数学科学学院与LMIB） ； State Key Laboratory of Mathematical Sciences, 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数学科学国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Artificial Intelligence Innovation and Application in the Machine Tool Industry, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院北京市机床行业人工智能创新与应用重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出Sinkhorn-CPD，用双KL散度惩罚替代CPD的目标边际约束，通过非平衡熵最优传输和广义Sinkhorn迭代实现鲁棒点云配准，方差自动退火无需手动调参。

Comments 14 pages, 10 figures; journal version published in Computer-Aided Design

Journal ref Computer-Aided Design 199 (2026) 104104

DifferAD-R1: A Difference-Guided IndustrialAnomaly Localization with Multimodal LargeLanguage Models

DifferAD-R1: 基于差异引导的多模态大语言模型工业异常定位

Dingrong Wang, Xian Tao, Zhen Qu, Hengliang Luo, Xinyi Gong, Fei Shen, Zhengtao Zhang, Guiguang Ding

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CAS)（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） ； CASI Vision Technology Co., Ltd.（中科慧远视觉技术有限公司） ； Shandong Laboratory of Aluminum Advanced Manufacturing in Binzhou (SLAAMB), Binzhou Institute of Technology, Weiqiao-UCAS Science and Technology Park（山东省滨州市铝先进制造实验室（SLAAMB），滨州技术学院，魏桥国科科技园） ； Space Information Research Institute, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学空间信息研究院） ； School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） 纠错

AI总结 提出DifferAD-R1框架，通过差异引导双图像范式将异常定位转化为一次性差异定位问题，并设计双一致性定位奖励和难度感知策略，在AD-DualDiff数据集上优于现有方法。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology

Steering Emotional Dynamics for Art Therapy: Controllable Narrative Script Generation through Hierarchically Guided LLM Agents

引导艺术治疗的情感动态：通过分层引导的LLM智能体实现可控叙事脚本生成

Suqing Wang, Qinghai Miao, Chao Guo, Yisheng Lv

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） 纠错

AI总结 提出EC-Script框架，通过分层控制情感轨迹生成叙事脚本，实现情感轨迹规划、场景驱动和局部情感调节，显著优于基线方法。

Phase-Aware Guidance Injection for Recurrent MAPPO in Assembly-Line Disruption Recovery

装配线中断恢复中面向阶段的引导注入用于循环MAPPO

Xin Huang, Yongcai Wang, Fengyi Zhang, Zhikun Tao, Yunjun Han, Naiqi Wu

机构 * School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） ； 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） ； The Information Science Academy, China Electronics Technology Group Corporation（中国电子科技集团公司信息科学研究院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； The Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学系统工程研究所） 纠错

AI总结 提出面向阶段的引导注入框架，在评估时通过logit级动作偏置增强训练好的循环MAPPO调度策略，利用规则、回放和在线LLM引导减少异常恢复时间并保持准时交付。

Comments 6 pages, 4 figures, accepted by the 2026 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2026)

PAL-Bench: Evidence-Grounded Profile Reconstruction from Longitudinal Personal Albums

PAL-Bench: 基于纵向个人相册的证据驱动画像重建

Qiwei Yan, Zhiqiang Yuan, Zexi Jia, Nanxing Hu, Kailin Lyu, Jie Zhou, Jinchao Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； 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） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出PAL-Bench基准，通过合成用户和隐私保护审计，评估从纵向个人相册中重建用户画像、社交关系和身份映射的能力，发现现有系统在身份解析和证据引用方面存在不足。

On-Policy Distillation with Curriculum Turn-level Guidance for Multi-turn Agents

基于课程回合级指导的在线策略蒸馏用于多轮智能体

Gengsheng Li, Mao Zheng, Mingyang Song, Ruiqi Liu, Tianyu Yang, Jie Sun, Qiyong Zhong, Haiyun Guo, Junfeng Fang, Dan Zhang, Jinqiao Wang

机构 * 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） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） 纠错

AI总结 针对多轮智能体在线策略蒸馏中错误累积导致教师监督失效的问题，提出混合教师和学生生成回合的Guided-OPD算法，通过课程式衰减教师干预概率，在ALFWorld等任务上平均提升21.1%得分和25.5%成功率。

M-CTX: Exact and Scalable Spatial Context Retrieval for Trajectory Analytics

M-CTX：用于轨迹分析的精确保可扩展空间上下文检索

Kun Ma, Qilong Han, Chengjing Song, Jingzheng Yao, Xiao Han, Yuee Zhou, Changmao Wu

机构 * Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出M-CTX框架，将空间上下文构建转化为空间数据库查询，通过索引加速实现226倍加速，解决轨迹预测中上下文构建的系统瓶颈。

Comments 14 pages, 10 figures, 12 tables. Submitted to ICDE 2027

Visual-Seeker: Towards Visual-Native Multimodal Agentic Search via Active Visual Reasoning

Visual-Seeker：通过主动视觉推理实现视觉原生多模态智能搜索

Zhengbo Zhang, Changtao Miao, Jinbo Su, Zhaowen Zhou, Chunxia Zhang, Xukai Wang, Ruiqi Liu, Kaiyuan Zheng, Jiansheng Cai, Bo Zhang, Zhe Li, Shiming Xiang, Ying Yan

机构 * School of Artificial Intelligence UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation CAS（中国科学院自动化研究所） ； Ant Digital Technologies Ant Group（蚂蚁数字科技蚂蚁集团） ； RUC（中国人民大学） ； BIT（北京理工大学） 纠错

AI总结 提出Visual-Seeker，一种通过主动视觉推理进行视觉原生多模态深度搜索的智能体，在五个基准上达到最先进性能，甚至超越专有模型。