University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

OS-Themis: A Scalable Critic Framework for Generalist GUI Rewards

OS-Themis：一种可扩展的通用GUI奖励批评框架

Zehao Li, Zhenyu Wu, Yibo Zhao, Bowen Yang, Jingjing Xie, Zhaoyang Liu, Zhoumianze Liu, Kaiming Jin, Jianze Liang, Zonglin Li, Feng Wu, Bowen Zhou, Zun Wang, Zichen Ding

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出OS-Themis框架，通过分解轨迹为可验证里程碑并采用审核机制，提升GUI奖励的可扩展性和准确性，实验表明其在AndroidWorld中提升了在线强化学习和轨迹验证的性能。

Enhancing Pretrained Model-based Continual Representation Learning via Guided Random Projection

通过引导随机投影增强基于预训练模型的持续表示学习

Ruilin Li, Heming Zou, Xiufeng Yan, Zheming Liang, Jie Yang, Chenliang Li, Xue Yang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； China University of Mining and Technology（中国矿业大学） 纠错

AI总结 本文提出SCL-MGSM方法，通过数据引导机制构建投影层，提升预训练模型在持续学习中的表现和数值稳定性。

DA-Mamba: Learning Domain-Aware State Space Model for Global-Local Alignment in Domain Adaptive Object Detection

DA-Mamba: 基于全局-局部对齐的领域感知状态空间模型学习用于领域自适应目标检测

Haochen Li, Rui Zhang, Hantao Yao, Xin Zhang, Yifan Hao, Shaohui Peng, Yongwei Zhao, Ling Li

机构 * Intelligent Software Research Center, Institute of Software, CAS（软件研究所智能软件研究中心，中国科学院） ； State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所处理器国家重点实验室） ； 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与技术学校） 纠错

AI总结 DA-Mamba通过结合CNN与状态空间模型，提升领域自适应目标检测的全局与局部对齐能力，有效解决传统方法在全局特征提取和计算效率上的不足。

Comments Accepted by CVPR 2026

VTC-Bench: Evaluating Agentic Multimodal Models via Compositional Visual Tool Chaining

VTC-Bench：通过组合视觉工具链评估代理多模态模型

Xuanyu Zhu, Yuhao Dong, Rundong Wang, Yang Shi, Zhipeng Wu, Yinlun Peng, YiFan Zhang, Yihang Lou, Yuanxing Zhang, Ziwei Liu, Yan Bai, Yuan Zhou

机构 * PKU（北京大学） ； NTU（国立台湾大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； CQU（重庆大学） ； NUDT（南京理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 VTC-Bench通过组合视觉工具链评估多模态大语言模型的工具使用能力，揭示了当前模型在复杂任务中适应性和多工具组合方面的不足。

CAPSUL: A Comprehensive Human Protein Benchmark for Subcellular Localization

CAPSUL：一个全面的人类蛋白质基准用于亚细胞定位

Yicheng Hu, Xinyu Lin, Shulin Li, Wenjie Wang, Fengbin Zhu, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 CAPSUL基准通过整合多样化3D结构表示和精细亚细胞定位注释，推动结构基模型在亚细胞定位任务中的应用，展示了结构特征的重要性，并通过高尔基体案例研究揭示了α-螺旋在定位中的关键作用。

Comments Accepted to ICLR 2026

Thousand-GPU Large-Scale Training and Optimization Recipe for AI-Native Cloud Embodied Intelligence Infrastructure

千GPU大规模训练与优化方案用于AI原生云具身智能基础设施

Yongjian Guo, Yunxuan Ma, Haoran Sun, Zhong Guan, Shuai Di, Jing Long, Wanting Xu, Xiaodong Bai, Wen Huang, Yucheng Guo, Chen Zhou, Qiming Yang, Mingxi Luo, Tianyun Zhao, Hedan Yang, Song Wang, Xiaomeng Tian, Xiaolong Xiang, Zhen Sun, Yu Wei, Luqiao Wang, Yuzhen Li, Chenfeng Gu, Junwu Xiong, Yicheng Gong

机构 * AI Infra Team at JDT（JDT人工智能基础设施团队） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Beihang University（北洋大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于LeRobot框架的千GPU分布式训练平台，通过优化数据流程、训练效率和基础设施，实现具身智能模型训练速度提升40倍，推动下一代自主智能机器人发展。

MedMASLab: A Unified Orchestration Framework for Benchmarking Multimodal Medical Multi-Agent Systems

MedMASLab：多模态医疗多智能体系统的统一协调框架

Yunhang Qian, Xiaobin Hu, Jiaquan Yu, Siyang Xin, Xiaokun Chen, Jiangning Zhang, Peng-Tao Jiang, Jiawei Liu, Hongwei Bran Li

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； vivo ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出MedMASLab框架，解决医疗多智能体系统中多模态整合碎片化问题，通过标准化通信协议、自动化评估器和大规模基准测试，揭示领域特定性能差距，为未来自主临床系统建立新基准。

AdaSwitch: Balancing Exploration and Guidance in Knowledge Distillation via Adaptive Switching

AdaSwitch: 通过自适应切换平衡探索与引导在知识蒸馏中的应用

Jingyu Peng, Maolin Wang, Hengyi Cai, Yuchen Li, Kai Zhang, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Xiangyu Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Baidu Inc（百度公司） 纠错

AI总结 AdaSwitch通过自适应切换机制动态结合在线和离线生成，解决知识蒸馏中探索与引导的平衡问题，提升模型准确性和推理能力。

Look Before You Fuse: 2D-Guided Cross-Modal Alignment for Robust 3D Detection

先看再融合：基于2D引导的跨模态对齐用于鲁棒的3D检测

Xiang Li, Zhangchi Hu, Xiao Xu, Bin Kong

机构 * Institute of Intelligent Machines, Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences（智能机器研究所，合肥物理科学研究院，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出利用2D对象先验进行跨模态特征预对齐，解决LiDAR与相机特征的空间错位问题，提升3D检测鲁棒性。

Comments accepted to cvpr 2026

Unlocking Full Efficiency of Token Filtering in Large Language Model Training

解锁大语言模型训练中令牌过滤的全面效率

Di Chai, Pengbo Li, Feiyuan Zhang, Yilun Jin, Han Tian, Kaiqiang Xu, Binhang Yuan, Dian Shen, Junxue Zhang, Kai Chen

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 本文提出Centrifuge系统，通过算法与系统协同设计提升令牌过滤效率，减少反向传播时间达49.9%，端到端训练时间达34.7%，并提升模型性能26.6%。