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

IE as Cache: Information Extraction Enhanced Agentic Reasoning

信息提取作为缓存：增强代理推理

Hang Lv, Sheng Liang, Hongchao Gu, Wei Guo, Defu Lian, Yong Liu, Hao Wang, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出IE-as-Cache框架，将信息提取用作认知缓存以提升代理推理能力，通过查询驱动提取与缓存感知推理动态维护紧凑中间信息并过滤噪声，实验表明在多种LLM上显著提升推理准确性。

Comments 8pages, 2figures

TopoDIM: One-shot Topology Generation of Diverse Interaction Modes for Multi-Agent Systems

TopoDIM：多智能体系统中多样化交互模式的一键拓扑生成

Rui Sun, Jie Ding, Chenghua Gong, Tianjun Gu, Yihang Jiang, Juyuan Zhang, Liming Pan, Linyuan Lü

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 TopoDIM通过一键生成拓扑结构，实现多智能体系统中多样化交互模式，提升任务性能和token效率，实验表明其在token消耗和性能提升方面优于现有方法。

Comments ACL Findings Camera Ready

Multigrain-aware Semantic Prototype Scanning and Tri-Token Prompt Learning Embraced High-Order RWKV for Pan-Sharpening

多粒度感知语义原型扫描与三token提示学习融合高阶RWKV用于全分辨率融合

Junfeng Li, Wenyang Zhou, Xueheng Li, Xuanhua He, Jianhou Gan, Wenqi Ren

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Yunnan Normal University, Ministry of Education（云南师范大学教育部） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； MoE Key Laboratory of Information Technology（教育部信息科学技术重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出基于高阶RWKV架构和三token提示机制的多粒度感知语义原型扫描方法，通过语义驱动扫描策略、三token提示学习和可逆Q-Shift操作提升全分辨率融合性能。

Giving Faces Their Feelings Back: Explicit Emotion Control for Feedforward Single-Image 3D Head Avatars

赋予面孔情感：面向单图像3D头像的显式情绪控制

Yicheng Gong, Jiawei Zhang, Liqiang Liu, Yanwen Wang, Lei Chu, Jiahao Li, Hao Pan, Hao Zhu, Yan Lu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； 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 本文提出一种显式情绪控制框架，通过双路径调节机制在不修改核心设计的情况下，将情绪作为独立控制信号注入单图像3D头像重建中，实现情绪与身份的解耦和可控情绪转移。

Bird-SR: Bidirectional Reward-Guided Diffusion for Real-World Image Super-Resolution

Bird-SR：双向奖励引导扩散用于现实世界图像超分辨率

Zihao Fan, Xin Lu, Yidi Liu, Jie Huang, Dong Li, Xueyang Fu, Baocai Yin

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（脑启发智能感知与认知MoE实验室，信息科学与技术学院，中国科学技术大学） ； iFlytek Research, iFlytek Co., Ltd., Hefei, China（科大讯飞研究院，科大讯飞股份有限公司，合肥，中国） 纠错

AI总结 Bird-SR通过双向奖励引导扩散框架，结合合成和真实图像数据，提升现实世界超分辨率的结构一致性与感知质量。