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

Keep It InMind: Benchmarking the Implicit-Association Blind Spot in Agent Memory

牢记于心：评估智能体记忆中的隐式关联盲点

Ruizhe Li, Mingxuan Du, Benfeng Xu, Zhendong Mao

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

AI总结 研究智能体记忆中的隐式关联盲点问题，引入InMind基准测试，通过配对控制区分三种解释，实验发现将记忆置于上下文时主干回答间接查询比例高，检索相同记忆时其他系统召回率低，诊断探针可缩小差距，指出路由是关键问题。

From Proprietary to Open-Source: Bridging the Distribution Gap via Multi-Agent Protocol Distillation in Agentic Search

从专有模型到开源模型：通过智能体搜索中的多智能体协议蒸馏弥合分布差距

Junlin Liu, Jiangwang Chen, Zixin Song, Shuaiyu Zhou, Chunji Lv, Hank Wu, Kailin Jiang, Jinyang Wu, Bohan Yu, Chenxi Zhou

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 研究旨在弥合专有与开源模型分布差距，提出多智能体协议蒸馏（MAPD）框架，利用结构化协议作中间表示，结合蒸馏与强化学习，在问答基准测试中表现出色，有效减轻学生策略问题，优于其他竞争方法。

Disentangling Acoustic Cues in Alzheimer's Pathology and Perception: The Roles of Language and Gender

解开阿尔茨海默病病理学与感知中的声学线索：语言和性别的作用

Liu He, Yuanchao Li, Yin-Long Liu, Rui Feng, Yiming Wang, Jiaxin Chen, Yizhe Wang, Jiahong Yuan

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

AI总结 研究阿尔茨海默病中声学线索，训练模型预测普通话和希腊语、男女说话者的临床AD状态及人类感知分数，用SHAP和统计模型分析，发现病理与感知一致性因语言和性别而异，强调特定人群可解释性审核对临床语音AI公平部署的必要性。

Comments Accepted at Interspeech 2026

MOJITO: Modal Joint Learning for Unified End-to-End Autonomous Driving

MOJITO：用于统一端到端自动驾驶的模态联合学习

Zhijing Cheng, Xuancheng Zhang, Donglin Di, Lei Fan, Baorui Ma, Hao Li, Xun Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Li Auto（理想汽车） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

AI总结 研究针对端到端自动驾驶系统问题，提出基于模态联合学习的MOJITO框架，去除级联接口，执行逐块模态联合注意力更新多模态特征，在数据集上取得新的最优成绩，展现出强大能力。

STAIF: A Stage-wise Optimization for Complex Instruction Following

STAIF：一种用于复杂指令跟随的逐阶段优化方法

Jian Hong, Chen Cheng, Quan Liu, Yuhao Chen, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK Research Group（科大讯飞研究院） 纠错

AI总结 针对大语言模型遵循复杂指令的挑战，提出STAIF逐阶段优化框架，先通过偏好优化提高软约束敏感度，再用可验证奖励强化学习确保硬约束遵守，构建相关数据集，验证了该方法的设计并展现出领先性能和泛化能力。

Comments 16 pages, 6 figures

TokenMem: Faithful Knowledge Injection for Frozen LLMs

TokenMem：为冻结的语言模型进行忠实的知识注入

Chengzhang Yu, Chenyang Zheng, Zening Lu, Yingru He, Yutong Huang, Yiming Zhang, Yue Xu, Zhanpeng Jin

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 研究针对RAG增强LLMs时的知识冲突问题，提出TokenMem轻量级记忆系统，通过专用通道向冻结LLMs注入知识，经两阶段课程训练薄门控适配器，实验显示其在反事实基准上知识一致性远超普通RAG，两阶段课程关键，门控适配器能自主学习策略。

Comments 15 pages, 3figures

Differencing the Diffusion Trajectory toward Uncertain Components for Time Series Forecasting

针对时间序列预测，向不确定成分差分扩散轨迹

Chen Su, Yuanhe Tian, Yan Song

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

AI总结 研究针对时间序列预测中未来与历史的不对称问题，提出DiffDiff扩散框架，将可预测性不对称嵌入扩散轨迹，使前向算子依赖步骤，在多基准测试中优于基线，能集中精力于目标最不确定成分，减轻重建历史锚定内容负担。