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

UPAIR: Diagnosing Reasoning States via Uncertainty-Progress Alignment for Selective Intervention

你的模型是在思考还是停滞不前？PUMA：通过相位动量对齐诊断推理病理学

Cheng Yan, Zhijun Fan, Guangyang Ye, Fan Xu, Xiang Xia, Yawei Wang, Wuyang Zhang

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

AI总结 研究大型推理模型测试时的“过度思考”问题，提出相位动量对齐假设并构建认知能量模型，引入PUMA框架，通过分层诊断架构区分主动探索与被动停滞，在多基准实验中优于现有基线，实现更好的准确性-效率权衡和跨域泛化。

When Agent Automation Becomes Profitable: Quantifying and Insuring Autonomous AI Risk through Trace-Economic Underwriting

当智能体自动化变得有利可图：通过痕迹经济核保量化和保险自主AI风险

Binyan Xu, Xilin Dai, Fan Yang, Kehuan Zhang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出痕迹经济核保方法，通过量化客户-任务-痕迹片段级别的风险并转移至保险，使自主AI部署在经济上可接受，实验显示定价误差从$17.7K降至$569，风险降低72%。

Comments 26 pages, 14 figures, 29 tables

The Truth Stays in the Family: Enhancing Contextual Grounding via Inherited Truthful Heads in Model Lineages

真相留在家族中：通过模型谱系中继承的真相头增强上下文基础

Miso Choi, Seonga Choi, Mincheol Kwon, Woosung Joung, Jinkyu Kim, Jungbeom Lee

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

AI总结 研究发现基础LLM与下游变体间存在上下文真相分数的强继承性，提出TruthProbe软门控策略放大真相头以提升上下文真实性并减少多模态幻觉。

Comments Accepted at ICML 2026

CAPO: Critic-Guided Action-Aligned Policy Optimization for Advancing LLM Agent Capabilities

StepPO: 面向智能体强化学习的步骤对齐策略优化

Daoyu Wang, Qingchuan Li, Mingyue Cheng, Jie Ouyang, Shuo Yu, Chunli Liu, Shijin Wang, Qi Liu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出StepPO，一种步骤级策略优化方法，通过将智能体强化学习从token级MDP重构为步骤级MDP并引入步骤级信用分配，以解决现有算法在智能体决策粒度上的不匹配问题，在多跳问答等任务上优于多种RL算法。

LaViT: Aligning Latent Visual Thoughts for Multi-modal Reasoning

LaViT：对齐潜在视觉思维以进行多模态推理

Linquan Wu, Tianxiang Jiang, Yifei Dong, Haoyu Yang, Fengji Zhang, Shichaang Meng, Ai Xuan, Linqi Song, Jacky Keung

机构 * 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） ； Utrecht University（乌特勒支大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

AI总结 LaViT通过对齐潜在视觉思维提升多模态推理能力，实现视觉感知增强和模型性能突破。

HQ-DM: Single Hadamard Transformation-Based Quantization-Aware Training for Low-Bit Diffusion Models

HQ-DM：基于单Hadamard变换的量化感知训练用于低比特扩散模型

Shizhuo Mao, Hongtao Zou, Qihu Xie, Song Chen, Yi Kang

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

AI总结 HQ-DM通过单Hadamard变换提升低比特扩散模型的量化性能，显著提高Inception Score

SynBoost: A Synergistic Framework for Fast Sampling of Diffusion Models

SynBoost：用于扩散模型快速采样的协同框架

Hu Yu, Hao Luo, Xueyang Fu, Jie Huang, Fan Wang, Feng Zhao

机构 * USTC（中国科学技术大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里云达摩院） 纠错

AI总结 本研究针对扩散模型采样速度慢的问题，提出无需训练的SynBoost框架，通过双误差解耦策略缓解离散化与近似误差，可与现有采样器集成并提升速度与生成质量，在少步数场景中效果显著。