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

Differentially Private Range Subgraph Counting

差分隐私范围子图计数

Xian Chen, Ruobing Bai, Pan Peng

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（计算机科学与技术学院，中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对子图计数中的隐私问题，提出差分隐私范围子图计数（DPRSC）问题，通过子图投影将其转化为加权正交范围计数，结合范围树和局部敏感度估计实现低误差隐私查询，并证明误差下界与维度指数相关。

Comments ICML2026

ConSteer-RL: Steering Reasoning Capabilities in Large Language Models via Confidence-Aware Reinforcement Learning

ConSteer-RL：通过置信度感知强化学习引导大型语言模型的推理能力

Qing Miao, Yiming Zhao, Jing Yang, Chenxi Liu, Yuehai Chen, Yuewen Liu, Shaoyi Du, Badong Chen

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出ConSteer-RL框架，将模型log概率的token级置信度信号融入GRPO，通过置信度感知奖励塑造机制惩罚过度自信错误并强化正确自信推理，在多个模型规模上平均提升2.3%-4.0%。

Support Vector Rubrics: Closing the Gap Between Self-Generated and Human Rubrics

支持向量评分准则：弥合自生成与人工评分准则之间的差距

Mengyuan Sun, Yu Li, Zhuohao Yu, Shikun Zhang, Wei Ye

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对自生成评分准则在困难实例上落后于人工标注的问题，提出SVR框架，将准则构建转化为偏好数据上的最大间隔边界学习，通过对比特征挖掘、提示条件选择器和迭代优化，显著缩小与人工准则的差距，并展现出广泛的奖励建模能力。

Robust-U1: Can MLLMs Self-Recover Corrupted Visual Content for Robust Understanding?

Robust-U1: MLLMs能否自我恢复受损视觉内容以实现鲁棒理解？

Jiaqi Tang, Jianmin Chen, Youyang Zhai, Wei Wei, Runtao Liu, Mengjie Zhao, Xiangyu Wu, Qingfa Xiao, Qifeng Chen

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

AI总结 提出Robust-U1框架，通过监督微调、强化学习和多模态推理，使多模态大模型具备显式视觉自恢复能力，在真实和对抗性损坏下达到最先进鲁棒性。

Comments Accepted by ICML 2026

Learning a Semantic Calibration Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

学习语义校准网络用于开放词汇语义分割

Yang Sun, Tao Wang, Anastasia Ioannou, Ge Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出语义校准网络(SCN)，通过类消歧和logits融合模块显式建模类间语义相关性，在保持CLIP泛化能力的同时提升分割性能。

Comments Paper accepted by 11th International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing (ICSP 2026)

PAFO: Pareto Fairness Optimization for Personalized Reward Modeling

PAFO: 个性化奖励建模的帕累托公平优化

Xiaoyan Zhao, Haoting Ni, Yang Zhang, Chunyuan Zheng, Haoxuan Li, Fuli Feng

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） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对个性化奖励模型因训练数据偏好不平衡导致对少数用户群体存在偏见的问题，提出PAFO框架，通过帕累托公平优化提升弱势群体性能而不损害其他群体，实验表明能同时提高少数和多数群体准确率并降低不公平性。

Mitigating the Contractivity Trap in Diffusion ODEs via Stein Stabilization

通过Stein稳定化缓解扩散ODE中的收缩陷阱

Shigui Li, Delu Zeng

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

AI总结 针对扩散模型确定性概率流ODE大步长推理中的收缩陷阱问题，提出SteinDiff框架，通过Stein导出的几何感知残差校正机制正则化求解器更新，无需参考样本即可提升生成质量。

Comments 32 pages, 12 figures. Accepted to ICML 2026

Semantic Cache Distillation: Efficient State Transfer via Reuse and Selective Patching

语义缓存蒸馏：通过重用和选择性修补实现高效状态传输

Qianli Ma, Zhiqing Tang, Hanshuai Cui, Zhi Yao, Weijia Jia

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

AI总结 针对大语言模型推理中KV缓存传输的通信瓶颈和跨模型重用时的语义错位问题，提出语义缓存蒸馏（SCD）框架，通过低秩子空间重建和稀疏过渡层归一化输入预测，实现高达2.65倍的首令牌时间加速，且生成质量接近理想情况。

Comments Accepted to ICML 2026

Disentangling Latent Risk Pathways via Bayesian Hypergraph Inference

通过贝叶斯超图推断解缠潜在风险路径

Shengxian Ding, Haonan Gao, Pangpang Liu, Xinyuan Tian, Yize Zhao

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

AI总结 提出贝叶斯超图推断框架，通过风险因子调节的潜在疾病路径建模多疾病，实现可解释的高阶结构、校准的不确定性估计和罕见病改进预测。

Comments ICML 2026 Oral

Embody4D: A Generalist Data Engine for Embodied 4D World Modeling

Embody4D: 面向具身4D世界建模的通用数据引擎

Peiyan Tu, Hanxin Zhu, Jingwen Sun, Shaojie Ren, Cong Wang, Yuyan Xu, Jiayi Luo, Xiaoqian Cheng, Zhibo Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出Embody4D视频到视频世界模型，通过3D感知合成管道、潜在置信度专家调制和交互注意力机制，将单目机器人视频转换为多视角视频，解决具身智能中视角稀疏问题，提升下游规划与学习性能。

Steer Where It Matters: Token-Level Visual-Sensitivity Steering for LVLMs Hallucination Mitigation

关键位置引导：基于令牌级视觉敏感度引导的LVLMs幻觉缓解

Ruipeng Zhang, Zhihao Li, C. L. Philip Chen, Tong Zhang

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

AI总结 提出令牌级视觉敏感度引导（TLVS）方法，通过提取令牌级引导向量并自适应调整引导强度，仅在关键解码步骤抑制幻觉，在多个基准上优于现有方法。

Syll: Open-Source Personal Automation with Cross-Surface Execution

Syll: 开源个人自动化与跨界面执行

Bo Zhang, Borui Zhang, Chenghao Jiang, Minglei Shi, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Adobe Systems Inc.（Adobe系统公司） ； Stardew Valley（《星露谷物语》） ； macOS ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出开源多模态智能体框架Syll，通过统一API、CLI和GUI控制，支持用户演示教学和可审计执行，实现跨界面个人自动化。

Comments Code: https://github.com/THU-SAGE/syll

DIYHealth Suite: Dataset, Model, and Benchmark for Health Management at Home

DIYHealth Suite：家庭健康管理的数据集、模型与基准

Changshuo Liu, Junran Wu, Zhongle Xie, Wenqiao Zhang, Kaiping Zheng, Jiaqi Zhu, Qingpeng Cai, Ooi Gene Anne, Marcus Chun Jin Tan, Jianwei Yin, James Wei Luen Yip, Beng Chin Ooi

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） 纠错

AI总结 针对家庭健康管理中的数据异构、任务多变和缺乏统一基准等问题，提出包含大规模多模态数据集DIYHealth-900K、自适应基础模型DIYHealthGPT（采用混合超低秩适应技术）和首个家庭护理基准DIYHealthBench的综合框架，在11项任务上达到最优性能。

Comments Accepted by ICML 2026

GraphLoRA: Structure-Aware Low-Rank Adaptation for Large Language Model Recommendation

GraphLoRA: 面向大语言模型推荐的结构感知低秩适配

Lin Mu, Guoji Wang, Li Ni, Lei Sang, Zhize Wu, Peiquan Jin, Yiwen Zhang

机构 * Anhui University（安徽大学） ； Hefei University（合肥大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出GraphLoRA框架，通过在低秩适配路径中嵌入可训练的图消息传递网络，实现结构信号传播，从而深度融合图结构与文本语义，提升LLM推荐性能。

Comments ACL 2026 findings

A Vision-language Framework for Comparative Reasoning in Radiology

放射学中比较推理的视觉语言框架

Tengfei Zhang, Ziheng Zhao, Xiaoman Zhang, Lisong Dai, Pengcheng Qiu, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University（武汉大学仁民医院放射科） ； Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学附属第六人民医院） 纠错

AI总结 提出一个实体感知的跨图像推理框架，通过构建大规模比较影像数据集MedReCo-DB和开发MedReCo及MedReCo-VLM模型，实现了参考病例检索和时间比较解读，显著提升了放射学比较推理性能。

The Shadow Price of Reasoning: Economic Perspective on Optimal Budget Allocation for LLMs

推理的影子价格：LLM最优预算分配的经济学视角

Xu Wan, Speed Zhu, Jianwei Cai, Guang Chen, XiMing Huang, Wiggin Zhou, Mingyang Sun

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

AI总结 本文从经济学视角将推理预算分配建模为全局约束优化问题，提出基于影子价格的CLEAR方法，通过理性放弃和资源再分配，在资源稀缺下显著提升总token成本与平均准确率的帕累托前沿。

BORA: Bridging Offline Reinforcement Learning and Online Residual Adaptation for Real-World Dexterous VLA Models

BORA: 弥合离线强化学习与在线残差适应以实现真实世界灵巧VLA模型

Zhongxi Chen, Yifan Han, Yanming Shao, Huanming Liu, Congsheng Xu, Xiaoyu Chen, Yao Mu, Wenzhao Lian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出BORA框架，通过离线构建动作条件价值引导的评论家，并结合在线冻结VLA基础、引入人类在环的分块残差适应机制，解决灵巧操作中高维探索导致的时间不一致、样本低效和硬件风险问题，在五个真实灵巧任务上平均成功率提升33%。

Comments 24 pages,11 figures

S3Mem: Structured Spatiotemporal Scene-Event Memory for Long-Horizon Interactive Question Answering

S3Mem：用于长时域交互式问答的结构化时空场景-事件记忆

Encheng Su, Jianyu Wu, Jinouwen Zhang, Qiucheng Yu, Chen Tang, Pengze Li, Lintao Wang, Aoran Wang, Xinzhu Ma, Shixiang Tang, Yizhou Wang, Houqiang Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航） 纠错

AI总结 提出S3MEM框架，通过结构化场景-事件记忆和锚点敏感检索，在长时域交互式问答中实现比通用记忆接口更优的准确率-效率平衡。

Beyond Rational Illusion: Behaviorally Realistic Strategic Classification

超越理性错觉：行为现实的战略分类

Xinpeng Lv, Yunxin Mao, Renzhe Xu, Chunyuan Zheng, Yikai Chen, Haoxuan Li, Yang Shi, Jinxuan Yang, Zhouchen Lin, Yuanlong Chen, Yuanxing Zhang, Shaowu Yang, Wenjing Yang, Haotian Wang

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

AI总结 本文提出了一种基于前景理论的行为现实战略分类框架，以应对现实中受心理偏差影响的决策者策略性操纵问题。

Comments Accepted by ICML2026

When Tabular Foundation Models Meet Strategic Tabular Data: A Prior Alignment Approach

当表格基础模型遇见策略性表格数据：一种先验对齐方法

Xinpeng Lv, Yunxin Mao, Renzhe Xu, Chunyuan Zheng, Yikai Chen, Haoxuan Li, Jinxuan Yang, Kun Kuang, Yuanlong Chen, Mingyang Geng, Wanrong Huang, Shixuan Liu, Shaowu Yang, Wenjing Yang, Zhouchen Lin, Haotian Wang

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 本文研究了表格基础模型在策略性表格数据上的泛化能力，提出了一种策略感知的先验对齐框架SPN，以提高模型在策略性环境中的鲁棒性和预测性能。

Comments Accepted by ICML2026

Diagnosing Multi-step Reasoning Failures in Black-box LLMs via Stepwise Confidence Attribution

通过分步置信度归因诊断黑盒大语言模型的多步推理失败

Xiaoou Liu, Tiejin Chen, Dengjia Zhang, Yaqing Wang, Lu Cheng, Hua Wei

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

AI总结 本文提出了一种基于分步置信度归因（SCA）的方法，用于诊断黑盒大语言模型在多步推理中的失败，通过信息瓶颈原理对生成的推理轨迹进行置信度评估，并通过实验验证该方法在数学推理和多跳问答任务中的有效性。

Comments Accepted by ICML 2026

Language Generation as Optimal Control: Closed-Loop Diffusion in Latent Control Space

语言生成作为最优控制：潜在控制空间中的闭环扩散

ZiYi Dong, Yuliang Huang, Weijian Deng, Xiangyang Ji, Liang Lin, Pengxu Wei

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

AI总结 本文将语言生成重新表述为随机最优控制问题，通过统一理论视角分析自回归和扩散模型，解释其局限性，并提出基于流匹配的闭环控制器实现高效文本生成。

Engagement Process: Rethinking the Temporal Interface of Action and Observation

参与过程：重新思考动作与观察的时间接口

Jialian Li, Yuchen Cao, Junhong Liu, Weiran Guo, Xutao Wang, Jiaming Song, Jiahao Zhang, Jie Chen

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

AI总结 本文提出参与过程（EP）模型，通过显式时间接口处理动作与观察的不同时间尺度交互，支持多速率协调和子系统组合，揭示隐藏的时间行为并使策略适应显式时间成本。

SecureVibeBench: Benchmarking Secure Vibe Coding of AI Agents via Reconstructing Vulnerability-Introducing Scenarios

SecureVibeBench: 通过重建引入漏洞的场景来基准测试AI代理的安全振动编码

Junkai Chen, Huihui Huang, Yunbo Lyu, Junwen An, Jieke Shi, Chengran Yang, Ting Zhang, Haoye Tian, Yikun Li, Zhenhao Li, Xin Zhou, Xing Hu, David Lo

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

AI总结 本文提出SecureVibeBench，一个包含105个C/C++安全编码任务的基准测试，旨在评估AI代理在真实场景中生成安全代码的能力，发现现有方法在评估人类与AI代理对比时的不足。

Comments ACL 2026 Main Conference. Our code and data are on https://github.com/iCSawyer/SecureVibeBench

Coarse-to-Fine Hierarchical Alignment for UAV-based Human Detection using Diffusion Models

基于扩散模型的UAV人类检测粗到细层次对齐

Wenda Li, Meng Wu, Liangzhao Chen, Sungmin Eum, Heesung Kwon, Qing Qu

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

AI总结 本文提出Coarse-to-Fine Hierarchical Alignment框架，通过合成数据转换缩小领域差距，提升UAV人类检测精度，实验显示mAP50提升14.1%。

Graph-GRPO: Training Graph Flow Models with Reinforcement Learning

图流模型：基于强化学习训练图流模型

Baoheng Zhu, Deyu Bo, Delvin Ce Zhang, Xiao Wang

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

AI总结 本文提出Graph-GRPO框架，通过可验证奖励训练图流模型，推导了转移概率表达式并提出局部探索策略，实验显示其在生成质量与分子优化任务中表现优异。

Comments Accepted by ICML 2026

Imagination Helps Visual Reasoning, But Not Yet in Latent Space

想象力有助于视觉推理，但尚未在潜在空间中实现

You Li, Chi Chen, Yanghao Li, Fanhu Zeng, Kaiyu Huang, Jinan Xu, Maosong Sun

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

AI总结 通过因果中介分析发现，多模态大语言模型中的潜在推理存在输入-潜在和潜在-答案两个关键断连，表明其有效性有限，并提出显式想象方法CapImagine，在视觉推理任务中表现更优。

Comments ICML 2026 Poster

Web Agents Should Use Typed Actions Instead of Click-Based Browsing

Web 智能体应使用类型化动作而非基于点击的浏览

Linxi Jiang, Rui Xi, Zhijie Liu, Shuo Chen, Zhiqiang Lin, Suman Nath

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

AI总结 本文提出通过语义层支持的类型化动作（web verbs）替代低层交互原语，以构建可靠、可审计的Web智能体，并通过案例展示其优势。

Comments Accepted to the ICML 2026 Position Paper Track

Know More, Know Clearer: A Meta-Cognitive Framework for Knowledge Augmentation in Large Language Models

知道更多，更清晰：大型语言模型中知识增强的元认知框架

Hao Chen, Ye He, Yuchun Fan, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Qingfu Zhu, Maosong Sun, Wanxiang Che

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

AI总结 提出元认知框架，利用内部认知信号划分知识空间为掌握、混淆和缺失区域，通过差异化干预和认知一致性机制增强知识并校准置信度，实验证明优于基线方法。

Language-based Trial and Error Falls Behind in the Era of Experience

基于语言的试错在经验时代落后了

Haoyu Wang, Guozheng Ma, Shugang Cui, Yilun Kong, Haotian Luo, Li Shen, Mengya Gao, Yichao Wu, Xiaogang Wang, Dacheng Tao

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

AI总结 针对LLM在非语言环境中探索成本高的问题，提出SCOUT框架，用轻量级模型探索环境，通过SFT和RL激活LLM的世界知识，显著提升性能并降低计算开销。