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

Efficient Temporal Modeling for Mobile Sleep Staging via Lightweight Random Attention

基于轻量随机注意力的移动睡眠分期高效时序建模

Guisong Liu, Pengfei Wei, Jainsong Zhang, Martin Dresler

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

AI总结 提出轻量随机注意力模块RA，通过固定随机投影实现相似性聚合，替代可学习序列建模，在移动睡眠分期中实现高效时序平滑，理论解释为随机注意力先验核，实验显示在准确率和F1上提升1-3%，性能媲美LSTM/GRU/Transformer。

Comments 7 pages, 1 figures, 5 tables

Hierarchical ODE: Learning Continuous-Time Physical Prototypes for Early Link Failure Detection

层次化常微分方程：学习连续时间物理原型用于早期链路故障检测

Jiaen Lv, Leran Qi, Shaowei Wang

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

AI总结 提出层次化常微分方程聚类网络，利用神经ODE建模连续潜状态演化，解耦随机噪声与动态趋势，自适应确定原型数量，在不规则采样时间序列的早期链路故障检测中有效提取物理原型。

Comments International Conference on Machine Learning 2026

Context-aware Modality-Topology Co-Alignment for Multimodal Attributed Graphs

上下文感知的模态-拓扑协同对齐用于多模态属性图

Sirui Zhang, Xu Wang, Zhengyu Wu, Xunkai Li, Hongchao Qin

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

AI总结 提出CoMAG框架，通过任务自适应可靠上下文学习和模态保持的跳令牌对齐，统一处理图任务和模态任务，在保持稀疏边线性复杂度的同时提升结构预测、跨模态匹配和图条件生成性能。

Harsher on Male? Evaluating LLMs on Gender-Asymmetric Moral Framing Across Diverse Conflict Scenarios

对男性更严厉？评估LLM在不同冲突场景中的性别不对称道德框架

Guangzong Si, Dong Wang, Zhenhao Li, Yifan Yu, Panwang Pan, Wentao Zhu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） 纠错

AI总结 提出GAMA-Bench基准，通过性别镜像场景评估LLM对相同负面行为的回应，发现模型对男性更倾向于惩罚和责备，对女性则更强调共情和治疗。

Comments underreview

ReactSim-Bench: Benchmarking Reactive Behavior World Model Simulation in Autonomous Driving

ReactSim-Bench：自动驾驶中反应性行为世界模型模拟的基准测试

Zhiyuan Zhang, Yanlun Peng, Jianing Zhang, Xianda Guo, Zehan Huang, Haoran Liu, Qifeng Li, Shaofeng Zhang, Xiaosong Jia, Junchi Yan

机构 * School of Computer Science & School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院、人工智能学院） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI), Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出ReactSim-Bench，通过解耦自车与周围智能体控制，使用偏离日志的自车行为作为输入，评估行为世界模型模拟的反应性能力，并基于碰撞、地图和运动学指标系统评测多种模型。

Minim: Privacy-Aware Minimal View for Agents via Trusted Local Sanitization

Minim: 通过可信本地净化实现代理的隐私感知最小化视图

Hexuan Yu, Chaoyu Zhang, Heng Jin, Shanghao Shi, Ning Zhang, Y. Thomas Hou, Wenjing Lou

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代理传输完整UI状态导致隐私泄露的问题，提出MINIM框架，在客户端基于上下文完整性学习双重分数（敏感性和必要性），通过三元披露策略实现隐私感知的最小化视图，在减少敏感泄露的同时保留任务关键信息。

Comments Accepted at ICML 2026 (43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea). Code available at https://github.com/yyyyhx/MINIM

TWLA: Achieving Ternary Weights and Low-Bit Activations for LLMs via Post-Training Quantization

TWLA：通过训练后量化实现大语言模型的三值权重和低位激活

Zhixiong Zhao, Zukang Xu, Zhixuan Chen, Xing Hu, Zhe Jiang, Dawei Yang

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

AI总结 提出TWLA框架，通过后训练量化实现1.58位权重和4位激活，解决激活分布长尾问题，加速推理。

Comments Accepted by ICML 2026

Direct Preference Optimization for Chatbot Fine-Tuning: An Empirical Study

面向聊天机器人微调的直接偏好优化：一项实证研究

Dezhi Yu, Yvonne Qiu, ShuoJia Fu

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

AI总结 本文实证研究直接偏好优化（DPO）在聊天机器人微调中的应用，表明其简化训练流程、提升计算效率且性能有竞争力，但存在训练不稳定性。

Comments 7 pages, 3 figures, 1 table. All authors contributed equally

Adaptive Oscillatory-State Alignment for Time Series Forecasting

自适应振荡状态对齐用于时间序列预测

Zhangyao Song, Chaofeng Qu, Chao Zha, Xiaoyu Zhao, Yinfei Xu, Tao Guo

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

AI总结 提出AOSNET框架，通过希尔伯特变换将固定模板匹配改为自适应振荡状态对齐，以处理实际时间序列中的非平稳振荡行为，在多个基准上达到先进或竞争性精度。

Rotation-Invariant Spherical Watermarking via Third-Order SO(3) Representation Coupling

通过三阶SO(3)表示耦合的旋转不变球面水印

Pengzhen Chen, Yanwei Liu, Xiaoyan Gu, Antonios Argyriou, Wu Liu, Weiping Wang

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

AI总结 针对全景图像在任意3D旋转下水印鲁棒性不足的问题，提出利用三阶SO(3)表示耦合构造旋转不变的球面双谱，将水印嵌入高阶球谐系数并从不变标量中提取，实现理论保证的旋转不变性和高视觉保真度。

Comments ICML 2026

Towards Efficient Large Language Reasoning Models via Extreme-Ratio Chain-of-Thought Compression

通过极端比例思维链压缩实现高效大型语言推理模型

Yuntian Tang, Bohan Jia, Wenxuan Huang, Lianyue Zhang, Jiao Xie, Wenxi Li, Wei Li, Jie Hu, Xinghao Chen Rongrong Ji, Shaohui Lin

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

AI总结 提出Extra-CoT框架，通过极端比例压缩思维链、混合比例监督微调和约束层次化比率策略优化，在显著减少推理令牌的同时保持甚至提升推理准确率。

Comments Accepted to ICML 2026. 15 pages, 7 figures

Learning Variable-Length Tokenization for Generative Recommendation

学习可变长度分词以生成推荐

Minhao Wang, Bowen Wu, Wei Zhang

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VarLenRec框架，通过Popularity-Weighted Information Budget Allocation方法解决生成推荐中可变长度分词问题，提升推荐准确性和效率。

Comments 14 pages, 5 figures

Towards Steering without Sacrifice: Principled Training of Steering Vectors for Prompt-only Interventions

无牺牲的引导：面向仅提示干预的引导向量的原则性训练

Yuntai Bao, Qinfeng Li, Xinyan Yu, Ge Su, Wenqi Zhang, Liu Yan, Haiqin Weng, Jianwei Yin, Xuhong Zhang

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

AI总结 提出联合训练引导因子和方向的方法，消除后验因子选择；引入仅提示引导向量（PrOSV），仅干预少量提示词，在AxBench上优于传统全序列引导向量，并实现更好的通用模型效用与对抗鲁棒性权衡。

Comments 63 pages, 50 figures; accepted by ICML 2026

SARSteer: Safeguarding Large Audio-Language Models via Safe-Ablated Refusal Steering

SARSteer: 通过安全消融拒绝引导保护大型音频语言模型

Weilin Lin, Jianze Li, Hui Xiong, Li Liu

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

AI总结 提出SARSteer，首个针对大型音频语言模型的推理时防御框架，通过文本衍生的拒绝引导和分解安全空间消融，有效提升有害查询拒绝率并减少良性查询的过度拒绝。

MVAD: A Benchmark Dataset for Multimodal AI-Generated Video-Audio Detection

MVAD：多模态AI生成视频-音频检测基准数据集

Mengxue Hu, Yunfeng Diao, Changtao Miao, Tairui Ge, Taize Ge, Zhiqing Guo, Jianshu Li, Zhe Li, Zhongjie Ba, Joey Tianyi Zhou

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

AI总结 针对现有数据集缺乏多模态真实性的问题，提出MVAD数据集，包含三种伪造模式、高质量样本及多样化的视觉风格和内容类别，用于检测AI生成的视频-音频内容。

Comments 10 pages,2 figures

3D-RFT: Reinforcement Fine-Tuning for Video-based 3D Scene Understanding

3D-RFT：基于视频的3D场景理解的强化微调

Xiongkun Linghu, Jiangyong Huang, Baoxiong Jia, Siyuan Huang

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

AI总结 提出3D-RFT框架，将可验证奖励的强化学习（RLVR）扩展到视频3D感知与推理，通过直接优化评估指标（如3D IoU和F1分数）提升性能，4B模型超越8B模型。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://3d-rft.github.io/

X-Loco: Towards Generalist Humanoid Locomotion Control via Synergetic Policy Distillation

X-Loco：通过协同策略蒸馏实现通用人形机器人运动控制

Dewei Wang, Xinmiao Wang, Chenyun Zhang, Jiyuan Shi, Yingnan Zhao, Chenjia Bai, Xuelong Li

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 提出X-Loco框架，通过协同策略蒸馏和案例自适应专家选择，训练视觉通用人形运动策略，整合直立行走、全身协调和跌倒恢复，仅基于速度指令，无需参考运动。

Comments Accepted by RSS 2026. Project page: https://x-loco-humanoid.github.io/

Generalized Discrete Diffusion with Self-Correction

广义离散扩散与自校正

Linxuan Wang, Ziyi Wang, Yikun Bai, Wei Deng, Guang Lin, Qifan Song

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 提出自校正离散扩散模型（SCDD），通过显式状态转移和离散时间学习，简化训练噪声调度，消除冗余重掩码步骤，在GPT-2规模上实现高效并行解码并保持生成质量。

Comments 40 pages, 3 figures, 6 tables

Large Language Model Agents Are Not Always Faithful Self-Evolvers

大型语言模型代理并非总是忠实的自我进化者

Weixiang Zhao, Yingshuo Wang, Yichen Zhang, Yang Deng, Yanyan Zhao, Wanxiang Che, Bing Qin, Ting Liu

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

AI总结 本研究首次系统调查自我进化LLM代理的经验忠实性，通过因果干预发现代理依赖原始经验但常忽略或误解浓缩经验，并分析其成因。

Comments ICML 2026

HyperPotter: Spell the Charm of High-Order Interactions in Audio Deepfake Detection

HyperPotter: 在音频深度伪造检测中施展高阶交互的魔力

Qing Wen, Haohao Li, Zhongjie Ba, Peng Cheng, Miao He, Li Lu, Kui Ren

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

AI总结 提出基于超图的HyperPotter框架，通过聚类超边和类感知原型初始化捕获高阶交互，在13个测试集上平均EER降低12.68%。

Comments 20 pages, 8 figures, accepted to ICML 2026

Sentinel: Decoding Context Utilization via Attention Probing for Efficient LLM Context Compression

Sentinel: 通过注意力探测解码上下文利用以实现高效LLM上下文压缩

Yong Zhang, Heng Li, Yanwen Huang, Ning Cheng, Yang Guo, Yun Zhu, Yanmeng Wang, Shaojun Wang, Jing Xiao

机构 * Ping An Technology (Shenzhen) Co., Ltd., China（平安科技（深圳）有限公司，中国） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

AI总结 提出Sentinel，一种轻量级句子级压缩框架，通过冻结LLM的头部注意力模式解码推理时上下文利用行为，使用单次非自回归前向传递实现压缩，在LongBench上以0.5B代理模型达到5倍压缩且性能与7B模型方法相当。

Comments Preprint

PocketLLM: Ultimate Compression of Large Language Models via Meta Networks

PocketLLM: 通过元网络实现大语言模型的终极压缩

Ye Tian, Chengcheng Wang, Jing Han, Yehui Tang, Kai Han

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PocketLLM，通过元网络在潜在空间压缩大语言模型，利用编码器和解码器实现高效压缩，实验表明在高压缩比下仍保持高精度。

Comments AAAI 2026 camera ready

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 40(39), 33250-33258 (2026)

Is ChatGPT Fair for Recommendation? Evaluating Fairness in Large Language Model Recommendation

ChatGPT 在推荐中是否公平？评估大语言模型推荐的公平性

Jizhi Zhang, Keqin Bao, Yang Zhang, Wenjie Wang, Fuli Feng, Xiangnan He

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） 纠错

AI总结 针对大语言模型推荐（RecLLM）可能存在的偏见，提出公平性基准 FaiRLLM，包含精心设计的指标和涵盖8个敏感属性的数据集，评估发现 ChatGPT 在推荐中仍存在不公平现象。

Comments Accepted by Recsys 2023 (Short). Typo corrections