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

FM-VLA: Force-based Memory for Vision-Language-Action Models in Contact-Rich Manipulation

FM-VLA：用于接触丰富操作中视觉-语言-动作模型的基于力的记忆

Ruicheng Li, Qixiu Li, Ruichun Ma, Yu Deng, Lin Luo, Zhiying Du, Jianfeng Xiang, Huizhi Liang, Ruicheng Wang, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 研究针对视觉-语言-动作模型在接触丰富操作中的时间上下文推理问题，提出FM-VLA模型，通过基于力的记忆编码及投影，利用累积接触事件历史指导操作，在相关任务上评估，轻量级力记忆表现出色，显著优于基线方法。

Rethinking Heterogeneous LLM Merging: A Weighted Model Averaging Perspective

重新思考异构语言模型合并：加权模型平均视角

Jiahe Fan, Yinghao Hou, Si Chen, Aiyuan Zhang, Hong Xie, Defu Lian

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

AI总结 研究异构语言模型合并问题，通过无训练的维度适配和比率控制插值，在联合式与交叉式合并中进行实验，结果表明简单参数平均结合轻量级适配和比率控制是强大基线，揭示直接加权融合的限制及对复杂方法的制约。

Comments 17 pages, 3 figures, 20 tables, preprint

Keyframe-Anchored Identity Preservation for Sequential-Action Video Generation

用于序列动作视频生成的关键帧锚定身份保留

Zhenjie Liu, Binyan Chen, Hao Chen, Tong Pan, Shangfei Wang

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

AI总结 针对身份保留文本到视频生成任务中主体身份保持和动作执行的挑战，提出无训练三阶段管道框架，包括动作感知提示优化、身份保留生成和身份感知推理增强，该方法在官方排行榜上排名第三，性能和通用性强。

ZifaMem: Structured Memory for Persona, Preference, and Emotional Continuity in AI Companions

ZifaMem：人工智能伴侣中用于人物形象、偏好和情感连续性的结构化记忆

Jingzhe Fang, Guozhi Xu, Yunfan Cui, Xiaochen Yang, Zhangyu Hua

机构 * ZifaCorp（紫发公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 研究针对人工智能伴侣情感连续性问题，提出结构化记忆系统ZifaMem，通过组织对话形成多种记忆模型。实验表明其能提升情商得分、改善人物形象基础等，多种记忆系统均有改善，且ZifaMem与Mem0在主要偏好端点统计等效，相关工具已开源。

TimeLens2: Generalist Video Temporal Grounding with Multimodal LLMs

TimeLens2：使用多模态大语言模型进行通用视频时间定位

Yuhan Zhu, Changlian Ma, Xiangyu Zeng, Xinhao Li, Zhiqiu Zhang, Songze Li, Jun Zhang, Tianxiang Jiang, Yuandong Yang, Ziang Yan, Zikang Wang, Xinyu Chen, Haoran Chen, Shaowei Zhang, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 研究通用视频时间定位问题，TimeLens2将时间证据视为区间集，通过多种策略构建多跨度监督，其时间瓦瑟斯坦奖励等方法提供反馈，在多个基准测试中表现出色，不同变体均有性能提升。

Comments Technical Report

DRNOISE: Benchmarking Deep Research Agents in Misleading Evidence Environments

DRNOISE：在误导性证据环境中对深度研究代理进行基准测试

Jun Nie, Zhiqin Yang, Zhenheng Tang, Yonggang Zhang, Xiaowen Chu, Xinmei Tian, Bo Han

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 研究在误导性证据环境下深度研究代理的表现，引入DRNOISE基准，每个任务含正确答案及冲突文档，涵盖多类证据操作。测试发现代理存在验证惰性，通用提示可缩小差距，强调可靠深度研究需积极协调主张与证据。

Comments 16 pages, 2 figures, 11 tables

Between Safe Boundaries: Exploiting Temporal Consistency for Jailbreaking Text-To-Video Generation Models

在安全边界之间：利用时间一致性破解文本到视频生成模型

Xingkai Peng, Jun Jiang, Jiayang Liu, Kejiang Chen, Weiming Zhang

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

AI总结 研究针对文本到视频模型的越狱攻击，提出结构化查询高效的BSB框架，利用时间一致性，通过在文本代理空间进行蒙特卡洛树搜索并结合视频级评估来校准结果，实验表明该方法超越现有基线，有效发现模型漏洞。

HTT-Net: Hierarchical Text-guided Transition Modeling for Surgical Video Phase Recognition

HTT-Net：用于手术视频阶段识别的分层文本引导过渡建模

Kunjie Deng, Jinghui Zhang, Weidong Chen, Ganbin Li, Xiangjun Lyu, Zhendong Mao, Yingchi Yang

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） ； Department of General Surgery, Beijing Friendship Hospital, Capital Medical University（首都医科大学附属北京友谊医院普通外科） ； Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军总医院） 纠错

AI总结 针对手术视频阶段识别难题，提出HTT-Net，通过构建分层手术语义记忆，利用过渡感知片段构建和校准方法，引入结构化手术语义知识，实验验证其能有效实现手术视频的稳健阶段识别。

From Memory to Skills: Evidence-Grounded Co-Evolution Governance for Long-Horizon LLM Agents

从记忆到技能：基于证据的长期大语言模型智能体协同进化治理

Bo Tang, Yang Zhang, Guomian Zhuang, Wenqiang Wei, Gaoyang Zheng, Lindong Xie, Yanchao Tan, Feiyu Xiong, Qingyu Yang, Edward Chung, Zhiyu li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 针对长期大语言模型智能体记忆系统问题，提出无需训练的MSCE框架，将经验组织为多种形式，把证据支持的策略转化为可调用技能，引入反射加权值回填，实验证明其性能优于基线，有跨域转移性和终身进化能力。

Comments Submitted into EMNLP'2026

Med-OPD: Improving Medical Vision-Language Models via Evidence-Aware On-Policy Distillation

Med-OPD：通过证据感知策略蒸馏改进医学视觉语言模型

Yunhang Qian, Jiaquan Yu, Jiawei Liu, Meng Wang, Hongwei Bran Li, Xiaobin Hu

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 研究针对医学视觉语言模型依赖语言先验而非视觉证据推理的问题，提出Med-OPD框架，引入医学证据优势信号，在令牌和轨迹级别重新分配蒸馏信号，实验证明该方法能加强模型对关键视觉证据的依赖，提升多模态医学推理能力。