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

BiPACE: Bisimulation-Guided Policy Optimization with Action Counterfactual Estimation for LLM Agents

BiPACE：基于双模拟引导与动作反事实估计的LLM智能体策略优化

Hanyang Wang, Weijieying Ren, Yuxiang Zhang, Ding Cao, Zhizhao Zeng, Ke Zeng, Tianxiang Zhao

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 针对分组强化学习中状态-动作信用分配不匹配问题，提出BiPACE优势估计器，通过双模拟引导的状态聚类和动作反事实基线，在无需批评网络或额外采样的前提下提升LLM智能体训练效果。

ASSCG: Just-Right Gating over Chattering for Fast-Slow LLM Planning in Autonomous Driving

ASSCG：自动驾驶中快慢LLM规划的恰到好处门控

Sining Ang, Yuan Chen, Liu Haiyan, Xuanyao Mao, Jason Bao, Xuliang, Bingchuan Sun, Yan Wang

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Automation, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学自动化系） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Lenovo Group Limited（联想集团） 纠错

AI总结 提出自适应慢系统控制门（ASSCG），通过帧级查询/缓存/丢弃决策优化快慢规划器调用，结合RWKV骨干网络和GRPO风格强化学习，在nuPlan和NAVSIM上分别提升性能并降低延迟。

Follow Your Track: Precise Skeleton Animation Controlled by 3D Trajectories

Follow Your Track: 由3D轨迹控制的精确骨骼动画

Yueting Liu, Yanqin Jiang, Nian Liu, Jingmen Zhou, Zhengjun Zha, Weiming Hu, Jin Gao

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), CASIA（多模态人工智能系统全国重点实验室（MAIS），中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出ACT框架，利用骨骼表示和3D轨迹实现高效、可控的4D动画，通过路由轨迹注入器实现精确轨迹到关节映射，显著提升时间一致性和控制精度。

Decoupling Reconnaissance and Exploitation: Measuring the Capability Boundaries of LLM-Based Web Penetration Testing

解耦侦察与利用：测量基于LLM的Web渗透测试的能力边界

Liwei Yu, Shuo Li, Ming Zhou, Ge Chu, Yan Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州先进研究院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Research Institute, Runjian Co., Ltd（润杰有限公司研究院） 纠错

AI总结 提出解耦评估框架分离侦察与利用阶段，发现LLM代理在准确漏洞上下文下功能成功率可达90.0%，但自主侦察召回率仅约50.0%，揭示了能力差距。

Joycent: Diffusion-based Accent TTS without Accented Phone Prediction

Joycent: 基于扩散的口音语音合成，无需口音音素预测

Xintong Wang, Ye 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Joycent，一种基于扩散模型的口音TTS方法，直接从标准音素序列和语音参考合成口音语音，无需口音音素预测，通过条件层归一化集成口音和说话人表征，并引入WhisAID口音识别模型，在保持说话人身份的同时提升口音自然度。

DynamicPO: Dynamic Preference Optimization for Recommendation

DynamicPO：基于推荐的动态偏好优化

Xingyu Hu, Kai Zhang, Jiancan Wu, Shuli Wang, Chi Wang, Wenshuai Chen, Yinhua Zhu, Haitao Wang, Xingxing Wang, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 本文提出DynamicPO框架，通过动态边界负样本选择和双边距动态beta调整，解决偏好优化崩溃问题，提升推荐准确性。

Comments DASFAA 2026 Best Paper

PhyGile: Physics-Prefix Guided Motion Generation for Agile General Humanoid Motion Tracking

PhyGile: 面向敏捷通用人形运动跟踪的物理前缀引导运动生成

Jiacheng Bao, Haoran Yang, Yucheng Xin, Junhong Liu, Yuecheng Xu, Han Liang, Pengfei Han, Xiaoguang Ma, Dong Wang, Bin Zhao

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 提出PhyGile框架，通过物理前缀引导的机器人原生运动生成，结合课程混合专家训练和后训练，解决文本生成运动在机器人上物理不可行的问题，实现敏捷全身运动跟踪。

ZeroWBC: Learning Natural Whole-Body Humanoid Interaction from Human Egocentric Data

ZeroWBC: 从人类自我中心数据学习自然全身人形交互

Haoran Yang, Jiacheng Bao, Yucheng Xin, Haoming Song, Yuyang Tian, Bin Zhao, Dong Wang, Xuelong Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； TeleAI, China Telecom（TeleAI，中国电信） 纠错

AI总结 提出ZeroWBC框架，利用人类自我中心视频和同步全身运动数据，通过生成-跟踪方法实现无遥操作的人形机器人全身交互控制。

LoT-Pass: Long-term-robust Image Watermarking for Image to Video Generation

LoT-Pass: 面向图像到视频生成的长期鲁棒图像水印

Guanjie Wang, Zehua Ma, Han Fang, Weiming Zhang

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

AI总结 针对图像引导视频生成中源图像追踪缺失的问题，提出跨模态水印框架I2VWM，通过视频模拟噪声层和光流对齐模块增强水印的时间鲁棒性，在开源和商业模型上验证了效果。

Comments Accepted by ECCV 2026

Bias Fitting to Mitigate Length Bias of Reward Model in RLHF

偏差拟合以缓解RLHF中奖励模型的长度偏差

Kangwen Zhao, Jianfeng Cai, Jinhua Zhu, Ruopei Sun, Dongyun Xue, Wengang Zhou, Li Li, Houqiang Li

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

AI总结 提出FiMi-RM框架，通过自学习长度与奖励的非线性关系并解耦，有效缓解RLHF中奖励模型因长度偏差导致的奖励破解问题。

Comments 16 pages, 12 figures. Accepted to ACL 2026