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

Beyond Final Scores: A Systematic Evaluation of Agents for Long-Horizon AI Research and Development

超越最终得分：面向长期人工智能研究与开发的智能体系统评估

Yiwei Li, Wanli Yang, Hexiang Tan, Xiangzhou Huang, Zhengyu Chen, Ziran Li, Borun Chen, Shanglin Lei, Huaisheng Zhu, Hao Tian, Fei Sun, Xunliang Cai, Jingang Wang

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

AI总结 本文通过新框架评估7个前沿模型在36项长期任务上的表现，发现当前智能体更像工程优化器，方案多基于已有技术，为模型训练等环节改进指明方向。

Numeracy in Large Language Models: Fundamental Limitations and Paths to Improvement

大型语言模型中的数字能力：基本局限与改进路径

Aoxin Ni

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

AI总结 本研究针对LLMs在基础数值任务中的不可靠性，提出数值基础框架（NGF）并结合三大基准评估前沿模型，给出改进数值能力的部署建议与研究方向。

UniTraffic-Agent: Unified Traffic Video Reasoning for AI City Challenge 2026 Track 3 with Two Out-of-Domain Evaluations

UniTraffic-Agent：面向2026年AI城市挑战赛第3赛道的统一交通视频推理，含两项域外评估

Peng Li, Qianqian Xu, Shilong Bao, Yangbangyan Jiang, Qingming Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Computing Technology (ICT), Chinese Academy of Sciences (CAS)（中国科学院计算技术研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京智源人工智能研究院） ； School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） 纠错

AI总结 UniTraffic-Agent是第10届AI城市挑战赛第3赛道的MR-CAS解决方案，采用观察-推理-行动-验证工作流，在TAR、FETV、PSI-VQA三项任务中取得相应排名，为交通视频推理提供了新方案。

Comments This paper has been accepted to ECCV 2026 AI City Challenge Workshop

Semantic Steering for Controllable Generation: Tuning-Free Concept Erasure in Multimodal Diffusion Transformers

语义引导用于可控生成：多模态扩散Transformer中的无调优概念擦除

Qiao Li, Xiaomeng Fu, Yuanshu Zhao, Qipeng Wang, Jiao Dai, Jizhong Han

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） 纠错

AI总结 该研究针对MM-DiTs的安全风险，提出一种无调优的概念擦除方法，通过在MM-DiT中间模块构建引导向量注入模型，实现高效鲁棒的概念擦除，性能优于现有方法。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Erase but Preserve: Controllable Removal of Copyrighted Animation Characters via Optimized Semantic Anchors

擦除但保留：通过优化语义锚点实现版权动画角色的可控移除

Qiao Li, Xiaomeng Fu, Wangjia Yu, Runze He, Baisen Wang, Jiao Dai, Jizhong Han

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） 纠错

AI总结 针对文本到图像扩散模型的动画角色版权问题，本文提出基于优化语义锚点的可控擦除方法，实现了更优的擦除效果与图像保真度，支持多目标移除与模型迁移。

Comments Accepted to ACM MM 2026

New Terms, New Toxicity: Consensus-based Chinese Neologism Toxicity Detection via Search-Augmented LLMs

新术语，新毒性：基于共识的新词毒性检测——通过搜索增强型大语言模型（LLMs）

Shiyao Cui, QingLin Zhang, Di Wang, Yida Lu, Zhexin Zhang, Jinhua Gao, Jinglin Yang, Min He, Han Qiu, Minlie Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ICT, CAS（中国科学院计算技术研究所） ； National Computer Network Emergency Response Technical Team Coordination Center of China（国家计算机网络应急技术处理协调中心） ； IIE, CAS（中国科学院工程热物理研究所） ； School of Cyber Security, UCAS（中国科学院大学网络空间安全学院） ； JCSS, Tsinghua University（清华大学软件学院） ； Science City (Guangzhou) Digital Technology Group Co., Ltd.（广州科学城数字科技集团有限公司） 纠错

AI总结 本文针对毒性新词的检测问题，提出捕捉毒性新词起源与共识标准的分类法，构建风险词表，引入搜索增强型框架SeTox，实验显示3B规模的SeTox性能优于近期大规模模型。

Comments ACL 2026

Massive Activations in Hybrid Linear Attention Large Language Models: Pre-Attention Spikes and Inter-Spike Plateaus

混合线性注意力大语言模型中的大规模激活：注意力前峰值与峰间平台期

Zunhai Su, Bohan Sun, Xialie Zhuang, Shuibai Zhang, He Xiao, Jing Xiong, Hengyuan Zhang, Zhongzhu Zhou, Tiantian Zhang, Ngai Wong, Chuan-Wei Kuo

机构 * Startlux（星创公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本研究系统揭示混合线性注意力大语言模型中大规模激活的两种形态，证实其在多架构、多配置等场景下的重复性，明确其对输出门控的响应规律及机制，为相关模型优化提供依据。

Comments Under review

SCOPE-Router: Cost-Aware Open-Set VLM Routing for Execution-Oriented Tasks

SCOPE-Router：面向执行导向任务的成本感知开放集视觉语言模型路由

Tao Yu, Yifei Qu, Zhiqing Cui, Pengfei Zhou, Zhongtian Luo, Yujia Yang, Shenghua Chai, Haopeng Jin, Zhenghao Zhang, Xinming Wang, Hongzhu Yi, Wangbo Zhao, Zhenglin Wan, Yan Huang, Yeshani, Jinwen Luo, Yang You

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学院大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文提出SCOPE-Router与CRM+RCCR，构建执行导向VLM路由基准VLM-ExecRouterBench，解决现有VLM路由局限，在多基准上取得更优性能。

Do You See What You Draw? A Semantic Closed-Loop Framework for Holistic Evaluation of Unified Multimodal Models

你能看到你所绘制的内容吗？面向统一多模态模型整体评估的语义闭环框架

Hao Zhang, Jiaxin Qi, Zhijiang Tang, Jianqiang Huang

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study（杭州高等研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Computer Network Information Center（计算机网络信息中心） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

AI总结 本研究针对统一多模态模型的系统级评估缺口，提出无标注的SGU语义闭环框架，通过感知-生成-推理流程评估模型综合能力，发现高性能模型存在自生成上下文推理局限，为下一代模型开发提供基准基础。

Comments 21 pages, 8 figures, 12 tables

GeoBridge: Decoupled Semantic Conditioning for Generative Image Geolocalization

GeoBridge：用于生成式图像地理定位的解耦语义条件机制

Zhiyang Dou, Xumeng Han, Fengde Peng, Zipeng Wang, Moxuan Zhao, Zhipei Huang, Zhenjun Han

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences（先进交叉科学学院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering（电子电气与通信工程学院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） 纠错

AI总结 GeoBridge是一种解耦语义条件机制，通过连接冻结语义MLLM与黎曼流匹配头，在IM2GPS3K数据集上25/200/750公里阈值下准确率达38.67/52.89/70.37，提升了生成式图像地理定位性能，属解码侧算法贡献。

Evidence-Grounded Trustworthy Multimodal Reasoning and Evaluation Benchmark in Complex Urban Scenes

复杂城市场景中基于证据的可信多模态推理与评估基准

Zhaoyang Wei, Bowen Jiang, Xumeng Han, Jiashu Li, Xuehui Yu, Yuling Liu, Guorong Li, Zhenjun Han, Jianbin Jiao

机构 * University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） ； Tencent CDG（腾讯云与智慧产业事业群） ； Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） 纠错

AI总结 针对复杂城市场景中多模态大语言模型的推理可靠性问题，提出AD2-Bench基准与EGVOR模型，提升了不利条件下的多模态推理稳定性。

Comments Accepted by IJCV

EVIL-Detect for NLPCC 2026 Shared Task 6: LLM-Generated Text Detection

面向NLPCC 2026共享任务6的EVIL-Detect：大语言模型生成文本检测

Hongrui Bao, Hangyu Rong, Zhuoshang Wang, Yubing Ren, Yanan Cao

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） 纠错

AI总结 针对中文场景下LLM生成文本检测需求，提出带冲突感知融合的多信号集成框架EVIL-Detect，整合多类信号并校准决策边界，在NLPCC 2026共享任务6中获宏F1 0.8888且排名第一。

Comments Accepted by NLPCC 2026 Shared Tasks

Sci-VBench: Evaluating Knowledge- and Reasoning-Intensive Video Generation in Science Domains

Sci-VBench：面向科学领域知识与推理密集型视频生成的评估

Diandian Zhang, Tingyu Song, Lin Fu, Zheyuan Yang, Yilun Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Tongji University（同济大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 该研究推出Sci-VBench基准，评估科学领域视频生成，测试16个模型后发现，视觉真实感提升未转化为科学与因果动态建模能力，且专有模型性能优于开源模型。

Comments COLM 2026

NeuroRefiner: Morphology-Aware Multi-Agent Refinement for 3D Fluorescence Microscopy Neuron Segmentation

NeuroRefiner：面向3D荧光显微镜神经元分割的形态感知多智能体细化方法

Haiyang Yan, Jinyue Guo, Yanchao Zhang, Bingqing Wang, Zhenchen Li, Jing Liu, Jiazheng Liu, Linlin Li, Hua Han

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） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

AI总结 针对3D荧光显微镜神经元分割的拓扑与细节保留难题，本文提出NeuroRefiner多智能体系统结合TopoRefineNet工具，在多数据集上实现优于现有方法的分割性能，ZBFWB数据集F1分数提升3.02%。

Comments Accept by ECCV 2026

HarnessWAM: Bridging Prediction and Deliberation in World Action Models

HarnessWAM：弥合世界动作模型中的预测与审议差距

Zhaopeng Gu, Bingke Zhu, Tianxi Lin, Guibo Zhu, Yingying Chen, Kai Wang, Tingyu Yuan, Chaoyang Zhao, Zhaowen Li, Peng Su, Jinqiao 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） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银湾智能科技有限公司） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） 纠错

AI总结 针对世界动作模型的预测-审议差距，提出HarnessWAM框架，通过双时间尺度反馈环等机制，在两个基准数据集上取得最优任务成功率，扩展了WAMs的具身任务执行能力。

GRASP: Granularity-Aware Region Alignment and Semantic Prototype Learning for Fine-Grained Cross-Modal Understanding in Drone Views

GRASP：面向无人机视角细粒度跨模态理解的粒度感知区域对齐与语义原型学习

Jiahui Cui, Yan Zhao, Kan Wei, Enze Zhu, Peirong Zhang, Lei Wang, Yiru Wang

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） 纠错

AI总结 针对无人机视角细粒度跨模态理解的背景杂波干扰与视觉同构歧义问题，提出GRASP框架，通过RFA和SPEM策略提升性能，在相关基准数据集上验证了有效性。

Comments Accepted at the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM Multimedia 2026, MM '26). 10 pages, 6 figures

UnsDrive: Towards Robust End-to-End Autonomous Driving in Unstructured Scenes

UnsDrive：面向非结构化场景的鲁棒端到端自动驾驶

Nanxin Zeng, Ruiqi Song, Xiangyu Guo, Baiyong Ding, Yunfeng Ai

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） ； Waytous Inc.（文远知行公司） 纠错

AI总结 针对非结构化采矿环境自动驾驶泛化差的问题，提出UnsDrive规划器，结合未知感知占用表示与流匹配规划器，引入专用损失和评分器，辅以MineLoop模拟器验证，性能优于基线。

Comments 9 pages, 4 figures, conference

Journal ref the 34th ACM International Conference on Multimedia, 2026

Personalized Lower-limb Exoskeleton Assistance via Preference-based Bayesian Optimization

基于偏好的贝叶斯优化实现个性化下肢外骨骼助力

Xiao-Yin Liu, Guotao Li, Weiqun Wang, Zeng-Guang Hou

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） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） 纠错

AI总结 本文提出偏好贝叶斯优化（PbBO）方法，结合分层控制器，实现个性化下肢外骨骼助力，经20次迭代以90.7%准确率收敛最优参数，实验显示可显著降低用户代谢率、心率及肌肉激活度。

Comments 20 pages, 15 figures, https://youtu.be/8X1SFqUU4G4

Quantization Degradation in Large Language Models: A Signal-Noise Perspective

大语言模型中的量化退化：一种信号-噪声视角

Chenxi Zhou, Pengfei Cao, Jinyu Ye, Bohan Yu, Haida Yu, Jiang Li, Jun Zhao, Kang Liu

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） ； Inner Mongolia University（内蒙古大学） 纠错

AI总结 该研究从信号-噪声视角，系统分析了不同位宽、量化方法等因素下大语言模型量化退化的规律，揭示了退化源于源端误差产生与跨层累积的共同作用。

Advantage-Guided Gate: Reshaping Open-Ended Reasoning for Vision-Based Spatial Intelligence

优势引导门：重塑基于视觉的空间智能的开放式推理

Ling Lin, Yang Bai, Congcong Zhu, Jiangming Shi, Meng Wang, Yang Long, Jingrun Chen, Ling Shao, Huazhu Fu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, USTC（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； Institute of Advanced Intelligence and Computing (IAIC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局高级智能与计算研究所） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Durham University（杜伦大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文针对MLLMs开放式推理易出错的问题，提出优势引导门框架，结合蒙特卡洛价值评估与两类优势门，构建Reasoning-Tree-160k数据集并经两阶段学习，有效提升了基准MLLMs的视觉空间推理性能。

Same Attention, Different Truths: Put Logit-Lens over Visual Attention to Detect and Mitigate LVLM Object Hallucination

相同注意力，不同真相：在视觉注意力上应用Logit-Lens检测并缓解LVLM的物体幻觉

Zichuan Wang, Songlin Yang, Bo Peng, Zhenchen Tang, Yang Li, Beibei Dong, Jing Dong

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 Science（中国科学院自动化研究所） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 该研究针对LVLM的物体幻觉问题，通过Logit Lens分析视觉注意力，揭示两种幻觉机制，提出无需训练的Detect-Mitigate框架，在多个基准上实现最优结果。

Comments CVPR2026 Highlight

PHASE-Tree: Modeling Character-State Evolution in Long-Horizon Role-Playing Dialogue

PHASE-Tree：建模长回合角色扮演对话中的角色状态演化

Bo Tang, Jianan Yang, Junyi Zhu, Yiquan Wu, Rui Zhao, Zhengyu Yang, Yang Zhang, Feiyu Xiong, Zhiyu Li, Jiajun Shen

机构 * MemTensor (Shanghai) Technology（MemTensor（上海）科技） ； KU Leuven（鲁汶大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Sinar Mas Paper (China) Investment Co., Ltd（金光纸业（中国）投资有限公司） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 针对长回合角色扮演对话的角色状态演化问题，提出多时间尺度角色状态树模型PHASE-Tree，构建基准LongEvoRoleBench并验证其在角色生成任务上的性能优势。

Science Edge Evaluation: SEE the Missing Step Toward Real Scientific Discovery

科学边缘评估：SEE——迈向真实科学发现的缺失环节

Taolin Han, Yuchen Zhang, Jinghang Wang, Yun Wu, Wai Yuet Chiu, Zhaohai Li, Yifei Zhang, Jinxin Wang, Yuhao Zhou, Chen Zhao, Jiajia Li, Jiaxin Li, Qile Jin, Kewei Sun, Shuang Wu, Weiqi Zhai, Renquan Lv, Junchao Li, Ruodan Chen, Qingteng Chen, Zhibo Yang, Hu Wei, Lin Qu, Shuai Bai, Bing Zhao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 该研究构建多模态基准SEE评估19个MLLMs，发现其仅达48.7%准确率，通用模型优于专用模型，工具使用可提至52.7%但仍难实现科学发现所需的证据约束推断，需从解释转向推导。

Autonomy-of-Heads: Data-Free Sparse Attention from Frozen Query-Key Geometry

头自主性：基于冻结查询-键几何的无数据稀疏注意力

Yehan Yang, Junyuan Shang, Yang Li, Guanqun Zhao, Shuohuan Wang, Dianhai Yu

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） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

AI总结 本研究提出无数据稀疏注意力方法 AoH，通过查询-键投影谱几何识别检索头与流头，在 50% 稀疏度下平均保留全注意力 96.5% 性能，同时显著降低 LLM 的计算延迟与 KV-cache 内存。

BioM-JEPA: joint-embedding prediction of graph-connected gene blocks in single cells

BioM-JEPA：单细胞中基于图连接基因块的联合嵌入预测

Yuhao Wang, Zelin Zang, Yuxuan Liu, Zhen Lei, Stan Z. Li

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics (CAIR), Hong Kong Institute of Science & Innovation, Chinese Academy of Sciences (HKISI-CAS)（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） 纠错

AI总结 BioM-JEPA通过预测图连接基因块的聚合表示学习单细胞嵌入，在CellBench任务中实现最低扰动响应误差，微调与保留嵌入吞吐量优于scFoundation，为单细胞表示学习提供新预测单元。

Comments 34 pages, 6 figures, and 13 supplementary tables (Tables S1-S13); includes Supplementary Information with detailed training and evaluation protocols. Numerical source data for all figures are provided as ancillary files; training code and the BioM-JEPA checkpoint will be released via GitHub

Once a Response, Always a Response: Detecting LLM-generated Text via Latent Prompt Restoration

一次响应，始终是响应：通过潜在提示恢复检测大语言模型生成的文本

Hongrui Bao, Yubing Ren, Yanan Cao, Jinhan You, Fang Fang, Shi Wang

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） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

AI总结 针对现有零样本LLM生成文本检测器未考虑LLM训练过程的问题，提出无训练检测器EchoPrompt，通过潜在提示恢复实现零样本检测，在零样本检测器中达SOTA性能且稳健性强。

Comments 17 pages, 7 figures

SpikingNav: Robust Embodied Navigation with Spiking Neural Policies

SpikingNav：基于脉冲神经网络策略的鲁棒具身导航

Jiahong Zhang, Sijun Shen, Dehua Wu, Yifan Lin, Xuechen Xia, Xu Chu, Youhui Zhang, GuoqiLi

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 Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

AI总结 本文提出SpikingNav脉冲导航框架，含SSE与SPN，在PointNav、ObjectNav任务中，其参数更少、计算量更低，鲁棒性优于匹配的ANN基线，且可部署于Thruster-V2芯片。

BridgeVLA++: A Data-Efficient, Generalizable, and Memory-Augmented Vision-Language-Action Framework for 3D Manipulation

BridgeVLA++：一种面向三维操作的数据高效、可泛化且内存增强的视觉-语言-动作框架

Peiyan Li, Yuze Zhu, Yixiang Chen, Qisen Ma, Yuan Xu, Jiabing Yang, He Guan, Yan Huang, Hongtao Wu, Xiao Ma, Tao Kong, Liang Wang, Tieniu Tan

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（NLPR）） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges ； ByteDance Seed（字节跳动种子实验室） 纠错

AI总结 本研究提出内存增强的三维VLA框架BridgeVLA++，通过新增时空记忆架构，在保留原模型数据效率与泛化能力的同时，提升了记忆相关操作性能，且在多任务与真实平台上验证了其有效性。

Comments This work has been submitted to the IEEE TPAMI for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Mind-VLA: Instruction-Aware Spatial Representation Alignment for Vision-Language-Action Models

Mind-VLA：面向视觉-语言-动作模型的指令感知空间表示对齐方法

Xingyu Ding, Yuzhong Zhao, Yang Wu, Chaoyang Zhao, Chunhai Zhao, Yifan Zhang, Jian Cheng

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） 纠错

AI总结 本文针对现有VLA方法忽略指令指定目标物体3D几何的问题，提出Mind-VLA方法，通过对齐目标物体相关特征实现指令感知3D理解，在LIBERO、CALVIN及真实机器人遮挡任务上性能显著优于基线。

Robustness Emerges Early in Training Dynamics, but Is Not Preserved

训练动态中鲁棒性早期出现但无法保留

Jiangang Yang, Wenhui Shi, Lu Hu, Jing Xing, Jian Liu

机构 * Institute of Microelectronics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对深度神经网络训练中早期出现的鲁棒性无法保留的问题，提出含EPS和AWR两种无参数策略的框架，在多任务中显著提升性能。

Comments Accepted by ECCV2026