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

BM25 Wins at Scale: A Scaling Study of Retrieval-Augmented Generation Paradigms

哪种RAG范式在规模化场景下表现最优？检索增强生成范式的规模化研究

Pengyu Wang, Benfeng Xu, Shaohan Wang, Mingxuan Du, Xin Zeng, Huarui Wu, Lei Zhang, Licheng Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Metastone Technology（Metastone科技） ； Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences（北京农林科学院信息技术研究中心） 纠错

AI总结 本文通过28个嵌套语料层级的受控研究，对比四类RAG范式的规模化表现，发现BM25综合性能最优，Agent+BM25全规模准确率达69.4，图基RAG存在构建瓶颈。

ReSum: Synergizing LLM Reasoning and Summarization with Reinforcement Learning

ReSum: 通过强化学习协同LLM推理与摘要生成

Xucong Wang, Ziyu Ma, Yong Wang, Shidong Yang, Hailang Huang, Renda Li, Pengkun Wang, Xiangxiang Chu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

AI总结 提出ReSum框架，利用自摘要机制让LLM压缩和组织推理轨迹，通过对比评估自适应触发摘要，在提升性能4%的同时减少18.6%的推理长度。

Comments 24 pages, including 13 pages of main text and 11 pages of appendix

APPO: Agentic Procedural Policy Optimization

APPO: 智能体程序策略优化

Xucong Wang, Ziyu Ma, Yong Wang, Yuxiang Ji, Shidong Yang, Guanhua Chen, Pengkun Wang, Xiangxiang Chu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

AI总结 提出APPO方法，通过细粒度分支和程序级优势缩放改进智能体强化学习的信用分配，在13个基准上平均提升近4个点。

Comments 25 pages, including 14 pages of main text and 11 pages of appendix; work in progress

Role-Agent: Bootstrapping LLM Agents via Dual-Role Evolution

Role-Agent: 通过双角色演化引导LLM智能体

Xucong Wang, Ziyu Ma, Shidong Yang, Tongwen Huang, Pengkun Wang, Yong Wang, Xiangxiang Chu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

AI总结 提出Role-Agent框架，让单个LLM同时作为智能体和环境，通过世界在智能体（WIA）和智能体在世界（AIW）两个组件实现自举协同演化，在多个基准上平均提升超过4%。

Comments 20 pages, including 12 pages of main text and 8 pages of appendix; work in progress

Physics from Video: Identifiability of Time-Invariant Second-Order ODEs under Minimal Trajectory Conditions

来自视频的物理：最小轨迹条件下时不变二阶ODE的可辨识性

Yuanyuan Wang, Wenjie Wang, Kun Zhang, Mingming Gong

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

AI总结 研究从原始像素中辨识连续时间物理定律的结构可辨识性，证明在最小轨迹条件下，编码器-仅管道可唯一恢复二阶线性ODE参数，并引入方差底正则化器稳定无解码器目标。

Comments Accepted at ICML 2026. Updated to the camera-ready version; main results unchanged

Prompt Reinjection: Alleviating Prompt Forgetting in Multimodal Diffusion Transformers for Text-to-Image Generation

提示重注入：缓解多模态扩散变换器中的提示遗忘

Yuxuan Yao, Yuxuan Chen, Hui Li, Kaihui Cheng, Qipeng Guo, Yuwei Sun, Zilong Dong, Jingdong Wang, Siyu Zhu

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

AI总结 本研究针对多模态扩散变换器中提示遗忘问题，提出一种无需训练的提示重注入方法，通过将早期层的提示表示重新注入到后期层，以提升指令遵循能力和生成质量。

Comments 19 pages

Stem: Rethinking Causal Information Flow in Sparse Attention

Stem: 重新思考稀疏注意力中的因果信息流

Lin Niu, Xin Luo, Linchuan Xie, Yifu Sun, Guanghua Yu, Jianchen Zhu, S Kevin Zhou

机构 * tencent（腾讯） ； ustc（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 Stem通过位置依赖的top-k和输出感知度量，优化稀疏注意力机制，提升LLMs在长上下文处理中的效率与准确性。

Comments Accepted at ICML 2026. Lin Niu and Xin Luo contributed equally to this work. Camera-ready version

Can Large Language Models Derive New Knowledge? A Dynamic Benchmark for Biological Knowledge Discovery

大语言模型能否推导新知识？一种动态生物知识发现基准

Chaoqun Yang, Xinyu Lin, Shulin Li, Wenjie Wang, Ruihan Guo, Fuli Feng, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出DBench-Bio，一种动态生物知识发现基准，通过三阶段流程评估AI的新知识发现能力，揭示当前模型在知识发现上的局限性。

Comments Accepted by KDD 2026

Unsupervised Single-Channel Speech Separation with Diffusion under Speaker-Embedding Guidance

基于说话人嵌入引导的无监督单通道语音分离扩散模型

Runwu Shi, Kai Li, Yiyan Wang, Jiang Wang, Chang Li, Ragib Amin Nihal, Sihan Tan, Kazuhiro Nakadai

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 该研究针对无监督单通道语音分离问题，提出说话人嵌入引导与分离导向求解器，提升了基于源模型的无监督语音分离性能。