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Flow6D: 离散到连续的流匹配用于高效且准确的类别级6D姿态估计
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； 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）
AI总结 提出Flow6D分层流匹配框架，通过两阶段离散潜空间定位-连续姿态回归策略，先离散化姿态参数并用离散流匹配缩小搜索空间，再连续流匹配预测局部残差优化姿态，在合成和真实数据集上以70 FPS实现实时推理，性能优于现有方法。
Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026
迈向根记忆：面向个性化大语言模型的隐式逻辑记忆检索基准与增强
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对现有记忆系统依赖语义相似性而忽略逻辑关键记忆的问题，构建首个高质量基准IMLogic，并提出根记忆表示与RootMem框架，通过结构化逻辑记忆提升个性化LLM检索性能。
PRIDE: 特权信息增强的共情对话生成蒸馏方法
机构 * Anhui Robot Technology Standard Innovation Base, School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽机器人技术标准创新基地）
AI总结 提出PRIDE方法，利用训练时可用但推理时不可用的特权信息（如心理标注或未来事件摘要），通过共情推理提示、多源注意力机制和双对齐损失，将大模型的共情推理能力蒸馏到小模型，在资源受限场景下保持性能。
AdaReP：模型失配下的自适应重规划用于神经世界模型预测控制
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对神经世界模型预测控制中重规划计算开销大的问题，提出AdaReP方法，通过在线自适应调整重规划容忍度，在保持任务性能的同时大幅减少规划器计算量。
Comments Accepted at ICANN 2026. This arXiv version contains supplementary materials and appendices that are omitted from the conference version due to space limitations
SkillAudit：从固定套件基准测试到以技能为中心的评估
机构 * Northeastern University（东北大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Fenz AI ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DeciLix Lab（DeciLix实验室）
AI总结 提出SkillAudit框架，自动生成技能的多维度评估报告，涵盖效用、效率/成本和安全性，通过基线比较和两阶段检测解决固定套件评估的不足。
Comments Preprint. Project page: https://skillaudit.github.io/. Code and evaluation artifacts: https://github.com/SkillAudit/skillaudit
MacAgentBench: 在真实macOS桌面上基准测试AI代理
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出MacAgentBench，包含676个跨25个应用的任务，采用规则评估和细粒度多检查点评分，实验表明最佳配置（OpenClaw上的Claude Opus 4.6）达到73.7% Pass@1，优势主要来自技能库而非框架设计。
分布感知的鲁棒双层优化：双时间尺度随机逼近中的分位数引导Huber更新
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Laboratoire de Physique de l’École Normale Supérieure, Université PSL, CNRS, Sorbonne Université, Université de Paris（巴黎高等师范学院物理实验室，PSL大学，法国国家科学研究中心，索邦大学，巴黎大学）
AI总结 针对双层优化在重尾噪声下的不稳定性，提出分布感知框架RQ-TTSA，利用历史梯度缓冲估计滚动分位数进行自适应Huber裁剪，在非凸强凸假设下达到最优收敛率，实验验证其鲁棒性和低计算开销。
逃离方差陷阱：用于求根双层优化的无雅可比动力学
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Laboratoire de Physique de l’École Normale Supérieure, Université PSL, CNRS, Sorbonne Université, Université de Paris（巴黎高等师范学院物理实验室，PSL大学，法国国家科学研究中心，索邦大学，巴黎大学）
AI总结 提出求根双层优化（RF-BO）框架，采用无雅可比的两时间尺度随机逼近（TTSA）方法，避免方差放大，并提供非渐近收敛保证，在多个任务中显著优于基线。
规模化的陷阱：揭示并缓解基于Transformer的推荐系统中的流行度偏差放大
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 发现扩大Transformer推荐模型规模会放大流行度偏差，通过理论和实证分析揭示注意力聚合和前馈投影导致谱坍缩是根本原因，提出SPRINT正则化方法缓解该问题，在0.05M至0.34B参数规模上实现更优的扩展行为。
Comments Accepted by KDD 2026
Mesh2GS: 通过全光采样实现白盒3DGS构建
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出Mesh2GS框架，基于全光采样理论从网格几何直接生成3D高斯，实现奈奎斯特级全局光照渲染，并通过反照率-明暗分解和神经照明增强模块处理非朗伯效应。
Comments 16 pages, 7 figures
AgentCAT：通过多智能体大语言模型模拟计算机自适应测试
机构 * Institute for Clarity in Documentation（文档清晰度研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（法国国家信息与自动化研究所巴黎-罗康库尔中心） ； Rajiv Gandhi University（拉吉夫·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕默研究实验室） ； State Key Laboratory of Opto-Electronic Information Acquisition and Protection Technology, Institute of Physical Science and Information Technology, Anhui University（光电信息获取与防护技术国家重点实验室，物理科学与信息技术学院，安徽大学） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China, the Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学，人工智能研究院，合肥综合性国家科学中心）
AI总结 提出基于大语言模型的多智能体仿真系统AgentCAT，通过考生、选题和监督三个模块模拟动态测试过程，实现能力估计与选题策略的平衡，在真实数据集上验证了有效性。
T-MOR：学习面向运动感知的骨架表示用于人体动作识别
机构 * Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； Inria Center at Université Côte d'Azur（法国蔚蓝海岸大学Inria中心） ； Woven by Toyota ； Toyota Motor Europe（丰田汽车欧洲公司）
AI总结 提出T-MOR框架，通过多模态对比学习对齐骨架运动与视觉、文本表示，仅用轻量骨架输入实现高效动作识别，并在大规模数据集PoseCap-1M上预训练，在多个基准上取得一致提升。
从不确定性到稳定性和保真度：利用Fisher信息引导稀疏视角3D高斯溅射
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Xpeng Motors（小鹏汽车）
AI总结 针对稀疏视角下3D高斯溅射过拟合问题，提出基于Fisher信息指导几何先验使用和正则化的方法，通过主动选择信息量大的支撑视图和自适应调整高斯移除概率，提升渲染稳定性和保真度。
EmoInstruct-TTS：双路径指令引导的情感语音合成
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK Research（科大讯飞研究院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司）
AI总结 提出EmoInstruct-TTS双路径框架，通过情感嵌入和指令条件情感流模型实现细粒度情感控制，提升语音情感可控性和自然度。
Comments 5 pages, 3 figures, 4 tables. Submitted to Interspeech 2026. Audio demos: https://huanyu-lab.github.io/EMOINSTRUCT-TTS
少即是多：面向边缘设备问答应用的轻量级提示压缩
机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院）
AI总结 提出CORE，一种无需辅助语言模型的两阶段句子级提示压缩方法，通过NER和语义匹配构建答案集与线索集，结合正交残差检索和空间邻近度过滤，在边缘设备上显著提升准确率、降低内存和能耗。
超外围碰撞作为具有可解释多任务深度学习的核结构干涉仪
机构 * Key Laboratory of Nuclear Physics and Ion-beam Application (MOE), Institute of Modern Physics, Fudan University, Shanghai 200433, China（核物理与离子束应用重点实验室（教育部），复旦大学现代物理研究所，上海200433，中国） ； Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China（中国科学技术大学现代物理系，合肥230026，中国） ； Institute for Physics of Intelligence, The University of Tokyo, Hongo, Tokyo 113-0033, Japan（智能物理研究所，东京大学，Hongo，东京113-0033，日本）
AI总结 提出可解释多任务深度学习框架，从超外围碰撞中同时提取核变形和中子皮等结构信息，并识别关键运动学区域。
Comments 14 pages, 11 figures
EBench: 通用移动操作策略的要素诊断
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； 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） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出EBench基准，从5个能力和4个泛化维度诊断通用移动操作模型，揭示不同模型在成功率相近时能力差异显著。
超越准确率：在负责任AI评估中衡量思维链推理中的偏见承认
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对仅用准确率评估忽略推理链中偏见承认的问题，提出包含易感性（susceptibility）和承认（acknowledgment）两个维度的诊断方法，实验发现不同模型在准确率相近时承认率差异显著。
Comments ICML 2026 Workshop on Trustworthy AI for Good
AutoDojo: 自适应攻击揭示LLM智能体的浅层防御与用户未指定限制
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对间接提示注入防御的静态基准不足，提出自适应攻击框架AutoDojo，通过迭代优化注入突破多数防御，并揭示动作开放任务的结构性限制。
面向一对多时间定位
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对一对多时间定位（OMTG）任务，提出包含基准、数据集和奖励函数的系统解决方案，显著提升多段视频定位性能。
Comments Accepted to ICML'26
自然语言推理的多粒度推理
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出多粒度推理网络（MGRN），通过分层语义特征交互模拟人类认知过程，在多个基准上超越强基线模型。
基于ASP的合规推理的规范性中间表示
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出MONIR，一种用于ASP合规推理的模态化输出规范性中间表示，通过分阶段操作语义和可执行编译，结合LLM辅助流程应用于中国ADAS法规，并评估提取质量与模块化增量求解效率。
自生成：一种自我进化代理协议
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出了一种自生成协议（AGP），该协议通过分离进化内容与进化过程，解决了现有代理协议在跨实体生命周期管理、版本追踪和安全更新接口方面的不足。基于AGP，作者展示了自生成系统（AGS），该系统能够动态实例化、检索和优化协议注册的资源，通过多个具有长视界规划和工具使用的挑战性基准测试，验证了代理资源管理和闭环自我进化的有效性。
重新审视从视觉-语言视角的阴影检测
机构 * CAS Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System, Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学地球空间信息处理与应用系统重点实验室，电子工程与信息科学系）
AI总结 本文从视觉-语言视角重新审视阴影检测，提出SVL框架，利用语言作为语义参考以区分相似的暗区，通过全局阴影比例回归和全局-局部耦合机制提升鲁棒性。
ReconMIL: 协同潜在空间重建与双流Mamba的全切片图像分析
机构 * USTC（中国科学技术大学） ； NUDT（南京理工大学） ； SCNU（华南师范大学） ； NTU（南洋理工大学） ； Anhui Province Key Laboratory of Biomedical Imaging and Intelligent Processing（安徽省生物医学成像与智能处理重点实验室）
AI总结 提出ReconMIL框架，通过潜在空间重建模块适配任务特定特征，并设计双流架构（Mamba全局流+CNN局部流）平衡全局与局部特征，有效抑制背景噪声并定位细粒度诊断区域，在多个基准上超越现有方法。
Comments This paper has been withdrawn by the authors due to identified issues in the evaluation protocol in Section Exp. , which may affect the interpretation of the experimental results. The authors are preparing a substantially revised version addressing these issues
HardSecBench: 对大型语言模型在硬件代码生成中的安全意识的基准测试
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； ZTE Corporation（中兴通讯）
AI总结 提出HardSecBench基准，包含924个任务覆盖Verilog RTL和固件C代码，评估LLM在硬件代码生成中的安全性，发现模型常满足功能需求但存在安全风险。
KBQA-R1：强化大语言模型用于知识库问答
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出KBQA-R1框架，通过强化学习（GRPO）将知识库问答建模为多轮决策过程，并引入参考拒绝采样（RRS）解决冷启动问题，在多个基准上取得最优性能。
Comments ICML 2026
EgoExo-Con: 探索视角不变视频时间理解
机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； 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）
AI总结 提出EgoExo-Con基准测试，评估视频大模型在不同视角下的时间理解一致性，并设计View-GRPO强化学习框架提升跨视角一致性。
Comments Accepted to ECCV 2026; project page at https://minjoong507.github.io/projects/EgoExo-Con/
Johnson-Lindenstrauss引理引导的高效3D医学分割网络
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Dresden University of Technology（德累斯顿理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳））
AI总结 提出VeloxSeg，通过双流CNN-Transformer架构（PWA和JLC）结合格拉姆矩阵空间解耦知识迁移，在低计算预算下实现多模态3D医学图像高效分割，Dice提升26%，GPU吞吐量提升11倍。
Comments 30 pages, 12 figures. Accepted at ICLR 2026
EquivPruner：通过动作剪枝提升基于LLM的搜索效率与质量
机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； iFLYTEK Research（iFLYTEK研究院）
AI总结 针对LLM搜索中语义等价步骤导致的大量冗余消耗，提出EquivPruner方法，通过剪枝等价动作提升效率，并创建数学等价数据集MathEquiv训练轻量检测器，在多种任务中显著减少token消耗并提高准确性。
Comments Accepted by ACL 2026
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