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

SetCon: Towards Open-Ended Referring Segmentation via Set-Level Concept Prediction

SetCon: 通过集级概念预测实现开放式的指称分割

Zhixiong Zhang, Yizhuo Li, Shuangrui Ding, Yuhang Zang, Shengyuan Ding, Long Xing, Yibin Wang, Qiaosheng Zhang, Jiaqi Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出SetCon，通过集级概念预测实现开放式的指称分割，利用LVLM生成的自然语言概念作为语义条件进行联合掩码-集解码，提高了分割的完整性和互斥性。

One-to-All Animation: Alignment-Free Character Animation and Image Pose Transfer

一对一动画：无对齐角色动画和图像姿态转换

Shijun Shi, Jing Xu, Zhihang Li, Chunli Peng, Xiaoda Yang, Lijing Lu, Kai Hu, Jiangning Zhang

机构 * Jiangnan University（江南大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种统一框架，用于高保真角色动画和图像姿态转换，解决了参考姿态错位问题，通过自监督补全任务和混合参考融合注意力机制提升生成质量。

Comments Project Page:https://ssj9596.github.io/one-to-all-animation-project/

When to Stop Reusing: Dynamic Gradient Gating for Sample-Efficient RLVR

何时停止重用：动态梯度门控用于样本高效的RLVR

Yuchun Miao, Sen Zhang, Yuqi Zhang, Yaorui Shi, Qi Gu, Xunliang Cai, Lefei Zhang

机构 * National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University（国家多媒体软件工程研究中心，武汉大学计算机学院） ； Meituan Longcat Team（美团Longcat团队） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出动态梯度门控（DGG）方法，通过实时监控lm_head梯度范数来检测并阻止有害的梯度传播，从而提高样本效率和训练速度。

Comments 23 pages, 10 figures

$π$-Bench: Evaluating Proactive Personal Assistant Agents in Long-Horizon Workflows

$π$-Bench：评估长周期工作流中主动型个人助理代理

Haoran Zhang, Luxin Xu, Zhilin Wang, Runquan Gui, Shunkai Zhang, Haodi Lei, Zihao He, Bingsu He, Chicheng Qin, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yang Yang, Yu Cheng, Yafu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学） ； Soochow University（苏州大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出$π$-Bench基准，用于评估个人助理代理在长周期工作流中的主动协助能力，通过100个多轮任务和5种特定领域用户角色，验证代理在未明确表达意图前识别和执行隐藏意图的能力，揭示主动协助的挑战及前期交互对后续任务的重要性。

Comments 44 pages

PragLocker: Protecting Agent Intellectual Property in Untrusted Deployments via Non-Portable Prompts

PragLocker: 通过非可移植提示保护代理知识产权

Qinfeng Li, Yuntai Bao, Jianghui Hu, Wenqi Zhang, Jintao Chen, Huifeng Zhu, Yier Jin, Xuhong Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Management Center, School of Software Technology (Ningbo), Zhejiang University（浙江大学软件学院（宁波）管理中心） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Chang'an University（长安大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） 纠错

AI总结 针对无信任部署中代理提示易被复制和重用的问题，PragLocker提出了一种保护方案，通过构建语义锚定的混淆提示并注入噪声，有效降低跨LLM可移植性，同时保持目标性能和对抗鲁棒性。

Comments accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Differential-Integral Neural Operator for Long-Term Turbulence Forecasting

微分-积分神经算子用于长期湍流预测

Hao Wu, Yuan Gao, Fan Xu, Fan Zhang, Qingsong Wen, Kun Wang, Xiaomeng Huang, Xian Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于物理原理的微分-积分神经算子，通过并行分支学习不同的物理算子，以提高长期湍流预测的稳定性与鲁棒性，从而在2D Kolmogorov流基准测试中实现了更精确的预测。

To Call or Not to Call: Diagnosing Intrinsic Over-Calling Bias in LLM Agents

叫还是不叫：诊断LLM代理中的内在过度调用偏差

Wei Shi, Ziheng Peng, Sihang Li, Xiting Wang, Xiang Wang, Mengnan Du, Na Zou

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文研究了LLM代理中过度调用现象，提出内在偏差假说，通过稀疏自编码器恢复行为对齐的特征基，减少到带符号激活边距，并估计偏移量，从而修正过度调用问题。

Emergence of Frontier Superposition: Möbius attractor and Cascade Supervision

前沿叠加的涌现：莫比乌斯吸引子与级联监督

Hongyu Gu, Jingwen Fu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 本文研究了通过叠加实现深度推理的问题，提出莫比乌斯吸引子和级联监督方法，证明了在Erdős-Rényi图上，叠加推理的涌现是通过建筑和监督的贡献实现的。

Comments 40 pages, 3 figures