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

Efficient and Principled Scientific Discovery through Bayesian Optimization: A Tutorial

通过贝叶斯优化实现高效且原则性的科学发现：教程

Zhongwei Yu, Rasul Tutunov, Alexandre Max Maraval, Zikai Xie, Zhenzhi Tan, Jiankang Wang, Bin Cao, Zijing Li, Liangliang Xu, Qi Yang, Jun Jiang, Sanzhong Luo, Zhenxiao Guo, Tongyi Zhang, Haitham Bou-Ammar, Jun Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Haihe Laboratory of Sustainable Chemical Transformations（海河可持续化学转化实验室） ； Shanghai University（上海大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 本文通过贝叶斯优化框架，系统阐述了如何通过自动化科学发现循环提升实验效率，涵盖催化、材料科学等领域的案例研究及技术扩展。

AttnDiff: Attention-based Differential Fingerprinting for Large Language Models

AttnDiff：基于注意力的差分指纹法用于大语言模型

Haobo Zhang, Zhenhua Xu, Junxian Li, Shangfeng Sheng, Dezhang Kong, Meng Han

机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Binjiang Institute of Zhejiang University（浙江大学滨江研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出AttnDiff，一种高效白盒框架，通过内在信息路由行为提取模型指纹，用于验证大语言模型的衍生关系，实现高相似度区分相关衍生模型与无关模型家族。

Comments Accepted at ACL2026 Main

CoEnv: Driving Embodied Multi-Agent Collaboration via Compositional Environment

CoEnv：通过组合环境驱动具身体验多智能体协作

Li Kang, Yutao Fan, Rui Li, Heng Zhou, Yiran Qin, Zhemeng Zhang, Songtao Huang, Xiufeng Song, Zaibin Zhang, Bruno N. Y. Chen, Zhenfei Yin, Dongzhan Zhou, Wangmeng Zuo, Lei Bai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Fudan University（复旦大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本文提出CoEnv框架，通过模拟与现实结合的组合环境，实现多智能体协作的高效执行与安全部署，提升任务成功率和效率。

Comments 31 pages, 8 figures, including supplementary material. Project page: https://faceong.github.io/CoEnv/

Enhancing sample efficiency in reinforcement-learning-based flow control: replacing the critic with an adaptive reduced-order model

提升基于强化学习的流控制样本效率：用自适应降阶模型替代批评器

Zesheng Yao, Zhen-Hua Wan, Canjun Yang, Qingchao Xia, Mengqi Zhang

机构 * School of Mechanical Engineering, Zhejiang University（浙江大学机械工程学院） ； Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系） ； Department of Modern Mechanics, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学近代力学系） 纠错

AI总结 本文提出一种基于自适应降阶模型的强化学习框架，通过物理洞察设计降阶模型结构，结合线性动力系统和神经微分方程估计流体非线性，实现更高效的控制器优化。

Comments 43 pages, 26 figures

MINED: Probing and Updating with Multimodal Time-Sensitive Knowledge for Large Multimodal Models

MINED：利用多模态时间敏感知识进行探测与更新以提升大多模态模型

Kailin Jiang, Ning Jiang, Yuntao Du, Yuchen Ren, Yuchen Li, Yifan Gao, Jinhe Bi, Yunpu Ma, Bin Li, Lei Liu, Qing Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） ； Northeast Forestry University（东北林业大学） ； C-FAIR&school of software, Shandong University（山东大学软件学院C-FAIR） ； State Key Lab. for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Anhui Polytechnic University（安徽工程大学） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） 纠错

AI总结 本文提出MINED基准，评估LMMs在时间敏感知识上的认知、意识、可信度等六个维度，发现Gemini-2.5-Pro在时间理解上表现最佳，而多数开源模型仍缺乏此能力，且在体育知识上表现最差。

Comments ACL 2026, Project Page: https://mined-lmm.github.io/

ForgeryGPT: A Multimodal LLM for Interpretable Image Forgery Detection and Localization

ForgeryGPT: 一种多模态大语言模型用于可解释的图像伪造检测与定位

Fanrui Zhang, Jiawei Liu, Jiaying Zhu, Esther Sun, Dong Li, Qiang Zhang, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 ForgeryGPT通过多模态大语言模型捕捉伪造图像的高阶取证知识关联，实现可解释的图像伪造检测与定位，提升检测精度和交互能力。

Comments 13 pages, 9 figures