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PhyGile: 面向敏捷通用人形运动跟踪的物理前缀引导运动生成
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）
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: 从人类自我中心数据学习自然全身人形交互
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）
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: 面向图像到视频生成的长期鲁棒图像水印
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
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
偏差拟合以缓解RLHF中奖励模型的长度偏差
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
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
逃离自我确认陷阱：一种用于智能体经验学习的执行-蒸馏-验证范式
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学）
AI总结 提出EDV框架，通过多智能体并行执行、第三方蒸馏和共识验证，解决单智能体经验学习中的自我确认陷阱问题，在三个长时任务基准上取得一致提升。
Comments 28 pages, 11 figures
RAVEN: 一种面向金融时间序列预测的机制感知可变上下文专家网络
机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Shanghai Black Wing Asset Management Co., Ltd.（上海黑翼资产管理有限公司） ； College of Sciences, Shanghai University（上海大学理学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Qitan Technology Co., Ltd.（启元科技有限公司）
AI总结 针对金融时间序列非平稳、低信噪比及机制依赖特性，提出RAVEN框架，通过自适应确定上下文窗口和嵌套专家路由实现状态最优预测，在多项指标上超越现有方法。
ZeroGVC：基于自回归扩散先验的零样本生成式视频压缩
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Inc（华为公司）
AI总结 提出ZeroGVC，一种零样本生成式视频压缩框架，利用预训练自回归扩散先验，通过码本引导的自回归潜压缩和双向参考模式，在超低码率下实现高质量感知重建，无需额外训练。
SICI：一种揭示LLM立场检测中相变的语义-语用复杂度指数
机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen Technology University（深圳技术大学人工智能学院）
AI总结 提出SICI指数，从七维语义-语用复杂度诊断立场检测难度，揭示LLM错误随复杂度增加从过度归因到集中弃权的相变规律，且干预方法仅沿归因-弃权轴移动而非消除瓶颈。
HAFM：用于音乐伴奏生成的分层自回归基础模型
机构 * Zhejiang Lab（浙江实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang International Studies University（浙江国际 Studies 大学）
AI总结 提出HAFM分层自回归基础模型，通过双速率分词和三阶段级联生成框架，在MUSDB18上FAD达1.71，主观偏好率51.5%，优于基线。
Comments This paper is submitted to the to National Conference on Man-Machine Speech Communication (NCMMSC, 2026)
Flow6D: 离散到连续的流匹配用于高效且准确的类别级6D姿态估计
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出Flow6D分层流匹配框架，通过两阶段离散潜空间定位-连续姿态回归策略，先离散化姿态参数并用离散流匹配缩小搜索空间，再连续流匹配预测局部残差优化姿态，在合成和真实数据集上以70 FPS实现实时推理，性能优于现有方法。
Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026
迈向根记忆：面向个性化大语言模型的隐式逻辑记忆检索基准与增强
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对现有记忆系统依赖语义相似性而忽略逻辑关键记忆的问题，构建首个高质量基准IMLogic，并提出根记忆表示与RootMem框架，通过结构化逻辑记忆提升个性化LLM检索性能。
PRIDE: 特权信息增强的共情对话生成蒸馏方法
机构 * Anhui Robot Technology Standard Innovation Base, 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安徽机器人技术标准创新基地）
AI总结 提出PRIDE方法，利用训练时可用但推理时不可用的特权信息（如心理标注或未来事件摘要），通过共情推理提示、多源注意力机制和双对齐损失，将大模型的共情推理能力蒸馏到小模型，在资源受限场景下保持性能。
AdaReP：模型失配下的自适应重规划用于神经世界模型预测控制
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对神经世界模型预测控制中重规划计算开销大的问题，提出AdaReP方法，通过在线自适应调整重规划容忍度，在保持任务性能的同时大幅减少规划器计算量。
Comments Accepted at ICANN 2026. This arXiv version contains supplementary materials and appendices that are omitted from the conference version due to space limitations
SkillAudit：从固定套件基准测试到以技能为中心的评估
机构 * Northeastern University（东北大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Fenz AI ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DeciLix Lab（DeciLix实验室）
AI总结 提出SkillAudit框架，自动生成技能的多维度评估报告，涵盖效用、效率/成本和安全性，通过基线比较和两阶段检测解决固定套件评估的不足。
Comments Preprint. Project page: https://skillaudit.github.io/. Code and evaluation artifacts: https://github.com/SkillAudit/skillaudit
MacAgentBench: 在真实macOS桌面上基准测试AI代理
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出MacAgentBench，包含676个跨25个应用的任务，采用规则评估和细粒度多检查点评分，实验表明最佳配置（OpenClaw上的Claude Opus 4.6）达到73.7% Pass@1，优势主要来自技能库而非框架设计。
分布感知的鲁棒双层优化：双时间尺度随机逼近中的分位数引导Huber更新
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Laboratoire de Physique de l’École Normale Supérieure, Université PSL, CNRS, Sorbonne Université, Université de Paris（巴黎高等师范学院物理实验室，PSL大学，法国国家科学研究中心，索邦大学，巴黎大学）
AI总结 针对双层优化在重尾噪声下的不稳定性，提出分布感知框架RQ-TTSA，利用历史梯度缓冲估计滚动分位数进行自适应Huber裁剪，在非凸强凸假设下达到最优收敛率，实验验证其鲁棒性和低计算开销。
逃离方差陷阱：用于求根双层优化的无雅可比动力学
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Laboratoire de Physique de l’École Normale Supérieure, Université PSL, CNRS, Sorbonne Université, Université de Paris（巴黎高等师范学院物理实验室，PSL大学，法国国家科学研究中心，索邦大学，巴黎大学）
AI总结 提出求根双层优化（RF-BO）框架，采用无雅可比的两时间尺度随机逼近（TTSA）方法，避免方差放大，并提供非渐近收敛保证，在多个任务中显著优于基线。
规模化的陷阱：揭示并缓解基于Transformer的推荐系统中的流行度偏差放大
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 发现扩大Transformer推荐模型规模会放大流行度偏差，通过理论和实证分析揭示注意力聚合和前馈投影导致谱坍缩是根本原因，提出SPRINT正则化方法缓解该问题，在0.05M至0.34B参数规模上实现更优的扩展行为。
Comments Accepted by KDD 2026
Mesh2GS: 通过全光采样实现白盒3DGS构建
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出Mesh2GS框架，基于全光采样理论从网格几何直接生成3D高斯，实现奈奎斯特级全局光照渲染，并通过反照率-明暗分解和神经照明增强模块处理非朗伯效应。
Comments 16 pages, 7 figures
AgentCAT：通过多智能体大语言模型模拟计算机自适应测试
机构 * Institute for Clarity in Documentation（文档清晰度研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（法国国家信息与自动化研究所巴黎-罗康库尔中心） ； Rajiv Gandhi University（拉吉夫·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕默研究实验室） ； State Key Laboratory of Opto-Electronic Information Acquisition and Protection Technology, Institute of Physical Science and Information Technology, Anhui University（光电信息获取与防护技术国家重点实验室，物理科学与信息技术学院，安徽大学） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China, the Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学，人工智能研究院，合肥综合性国家科学中心）
AI总结 提出基于大语言模型的多智能体仿真系统AgentCAT，通过考生、选题和监督三个模块模拟动态测试过程，实现能力估计与选题策略的平衡，在真实数据集上验证了有效性。
T-MOR：学习面向运动感知的骨架表示用于人体动作识别
机构 * Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； Inria Center at Université Côte d'Azur（法国蔚蓝海岸大学Inria中心） ； Woven by Toyota ； Toyota Motor Europe（丰田汽车欧洲公司）
AI总结 提出T-MOR框架，通过多模态对比学习对齐骨架运动与视觉、文本表示，仅用轻量骨架输入实现高效动作识别，并在大规模数据集PoseCap-1M上预训练，在多个基准上取得一致提升。
从不确定性到稳定性和保真度：利用Fisher信息引导稀疏视角3D高斯溅射
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Xpeng Motors（小鹏汽车）
AI总结 针对稀疏视角下3D高斯溅射过拟合问题，提出基于Fisher信息指导几何先验使用和正则化的方法，通过主动选择信息量大的支撑视图和自适应调整高斯移除概率，提升渲染稳定性和保真度。
EmoInstruct-TTS：双路径指令引导的情感语音合成
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK Research（科大讯飞研究院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司）
AI总结 提出EmoInstruct-TTS双路径框架，通过情感嵌入和指令条件情感流模型实现细粒度情感控制，提升语音情感可控性和自然度。
Comments 5 pages, 3 figures, 4 tables. Submitted to Interspeech 2026. Audio demos: https://huanyu-lab.github.io/EMOINSTRUCT-TTS
少即是多：面向边缘设备问答应用的轻量级提示压缩
机构 * 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） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院）
AI总结 提出CORE，一种无需辅助语言模型的两阶段句子级提示压缩方法，通过NER和语义匹配构建答案集与线索集，结合正交残差检索和空间邻近度过滤，在边缘设备上显著提升准确率、降低内存和能耗。
人工智能赋能高分子材料发现
机构 * Suzhou MatSource Technology Co., Ltd.（苏州MatSource科技有限公司） ； Gusu Laboratory of Materials（材料Gusu实验室） ； Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR)（先进材料研究所（WPI-AIMR）） ； Frontier Research Institute for Interdisciplinary Sciences (FRIS)（交叉学科前沿研究所（FRIS）） ； State Key Laboratory of Advanced Environmental Technology, Department of Environmental Science and Engineering, University of Science and Technology of China（先进技术国家实验室，环境科学与工程系，中国科学技术大学） ； Jiangsu Key Laboratory of New Power Batteries, Jiangsu Collaborative Innovation Centre of Biomedical Functional Materials, School of Chemistry and Materials Science, Nanjing Normal University（新型动力电池江苏省重点实验室，生物医学功能材料协同创新中心，化学与材料科学学院，南京师范大学） ； Department of Chemistry, National University of Singapore（新加坡国立大学化学系） ； Thrust of Sustainable Energy and Environment, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（可持续能源与环境方向，香港科技大学（广州）） ； Department of Materials Design and Innovation, University at Buffalo（材料设计与创新系，布法罗大学） ； College of Smart Materials and Future Energy, State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers, Fudan University（智能材料与未来能源学院，聚合物分子工程国家重点实验室，复旦大学） ； School of Physical Science and Technology, Shanghai tech University（物理科学与技术学院，上海科技大学） ； The State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers and Department of Macromolecular Science, Fudan University（聚合物分子工程国家重点实验室和大分子科学系，复旦大学） ； Department of Chemistry and Materials Science, Xi'an J Liverpool University（化学与材料科学系，西安J Liverpool大学）
AI总结 本文综述了数据基础设施、机器学习、大模型和实验室自动化如何融合成自主发现生态系统，通过自改进反馈循环实现高分子材料的预测性、可重复和可扩展创新。
超外围碰撞作为具有可解释多任务深度学习的核结构干涉仪
机构 * Key Laboratory of Nuclear Physics and Ion-beam Application (MOE), Institute of Modern Physics, Fudan University, Shanghai 200433, China（核物理与离子束应用重点实验室（教育部），复旦大学现代物理研究所，上海200433，中国） ； Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China（中国科学技术大学现代物理系，合肥230026，中国） ； Institute for Physics of Intelligence, The University of Tokyo, Hongo, Tokyo 113-0033, Japan（智能物理研究所，东京大学，Hongo，东京113-0033，日本）
AI总结 提出可解释多任务深度学习框架，从超外围碰撞中同时提取核变形和中子皮等结构信息，并识别关键运动学区域。
Comments 14 pages, 11 figures
EBench: 通用移动操作策略的要素诊断
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出EBench基准，从5个能力和4个泛化维度诊断通用移动操作模型，揭示不同模型在成功率相近时能力差异显著。
超越准确率：在负责任AI评估中衡量思维链推理中的偏见承认
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对仅用准确率评估忽略推理链中偏见承认的问题，提出包含易感性（susceptibility）和承认（acknowledgment）两个维度的诊断方法，实验发现不同模型在准确率相近时承认率差异显著。
Comments ICML 2026 Workshop on Trustworthy AI for Good
AutoDojo: 自适应攻击揭示LLM智能体的浅层防御与用户未指定限制
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对间接提示注入防御的静态基准不足，提出自适应攻击框架AutoDojo，通过迭代优化注入突破多数防御，并揭示动作开放任务的结构性限制。
面向一对多时间定位
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对一对多时间定位（OMTG）任务，提出包含基准、数据集和奖励函数的系统解决方案，显著提升多段视频定位性能。
Comments Accepted to ICML'26
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