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

Keep It in Mind: User Centric Continual Spatial Intelligence Reasoning in Egocentric Video Streams

铭记于心：面向用户中心的持续空间智能推理在自我中心视频流中的应用

Yun Wang, Junbin Xiao, Han Lyu, Yifan Wang, Jing Zuo, Zhanjie Zhang, Hong Huang, Dapeng Wu, Angela Yao

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

AI总结 提出UCS-Bench数据集和DirectMe框架，通过增量构建结构化空间记忆，实现自我中心视频流中动态空间推理、长期记忆与用户实时位置对齐，显著提升多模态大模型的空间推理能力。

Comments 45 pages. https://icml.cc/virtual/2026/poster/63682

Journal ref ICML 2026

Beyond Layer Importance in Layer-wise Sparsity: An Inter-Layer Perturbation-Absorption Perspective

超越逐层稀疏中的层重要性：层间扰动吸收视角

Tao Jing, Ningxin Wu, Chen Kang, Dong Yu, Changliang Li, Pengyuan Liu

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

AI总结 本文通过受控扰动实验发现大语言模型中不同层对剪枝扰动的响应存在异质性，早期层放大扰动而中后期层吸收扰动，并基于此提出吸收感知校正方法，在70%稀疏度下降低困惑度7.13%并提升零样本准确率1.02%。

Comments 10 pages, 4 figures, 4 tables. Submitted to EMNLP 2026

Physics-Driven Zero-Shot MRI Reconstruction with Non-local Image Priors

基于非局部图像先验的物理驱动零样本MRI重建

Lingtong Zhang, Wenlei Li, Mu He, Li Xiao, Yang Ji

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） 纠错

AI总结 提出一种物理驱动的零样本自监督学习框架，通过线圈灵敏度图引导的动态存储库、SPIRiT正则化和非局部自相似像素银行，解决欠采样MRI重建中的监督不足和过拟合问题，在FastMRI数据集上达到最优性能。

Text-Driven Fusion for Infrared and Visible Images: Achieving Image Scene Adaptation on Hyperbolic Space

红外与可见光图像的文本驱动融合：在双曲空间实现图像场景自适应

Huan Kang, Hui Li, Tianyang Xu, Tao Zhou, Xiao-Jun Wu, Josef Kittler

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

AI总结 提出一种文本驱动的红外与可见光图像融合框架，利用双曲流形学习嵌入层次语义，通过BLIP文本提示引导视觉-属性对齐，实现无文本输入的自适应融合，性能优于现有方法。

Comments 14 pages, 8 figures

Deep Learning in Seismic Interpretation: Federated Advances in Salt Dome Segmentation

地震解释中的深度学习：盐丘分割的联邦学习进展

Muhammad Zain Mehdi, Muhammad Zaid, Owais Aleem

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

AI总结 提出FedSaltNet联邦学习框架，结合轻量级Small U-Net和前景加权聚合策略，在四个非独立同分布地震数据集上实现盐丘分割，IoU相对提升4.0%，并证明简单架构在数据受限联邦环境中的必要性。

Comments 7 pages, 8 figures

DynaHMRC: Decentralized Heterogeneous Multi-Robot Collaboration for Dynamic Tasks with Large Language Models

DynaHMRC: 基于大语言模型的动态任务去中心化异构多机器人协作

Wenhao Yu, Yu'ang Xie, Yifan Duan, Jie Peng, Guanting Ye, Ka-Veng Yuen, Yanyong Zhang, Jianmin Ji

机构 * University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学） ； University of Macau (UM)（澳门大学） 纠错

AI总结 提出DynaHMRC去中心化框架，每个机器人作为角色感知的LLM智能体，通过四阶段闭环流程（自我描述、任务分配与领导竞标、领导者选举、反思执行）实现动态异构多机器人协作，并构建基准测试验证其高效性和可扩展性。

GRAPE: Guided Parameter-Space Evolution for Compact Adversarial Robustness

GRAPE: 面向紧凑对抗鲁棒性的引导式参数空间演化

Zhiyuan Ye, Xiangyu Zhou, Ji Qi, Hao Zhang, Yi Zhou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； China Mobile (Suzhou) Software Technology Co., Ltd.（中移（苏州）软件技术有限公司） 纠错

AI总结 提出GRAPE框架，通过逐步暴露参数空间并利用对抗谱利用分数引导容量分配，在固定计算预算下提升紧凑模型的对抗鲁棒性，在CIFAR-10上以1.009倍FLOPs将PGD-20鲁棒准确率从51.70%提升至56.94%，参数减少21.4%。

Co-Scraper: query-aware DOM Pruning and Reusable Scraper Synthesis for Lightweight Web Data Extraction

Co-Scraper: 查询感知的DOM剪枝与可复用爬虫合成用于轻量级网页数据提取

Shoupeng Wang, Jiantao Qiu, Wuyang Zhang, Conghui He

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, OpenDataLab（上海人工智能实验室，开放数据实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出Co-Scraper两阶段框架，通过查询感知的DOM剪枝和稳定提取策略归纳，利用微调Qwen3-8B模型将网页内容转化为可执行程序化包装器，在SWDE测试集上达到94.78%的F1分数和90.39%的复用成功率。

Unifying Acoustic Features and Text with Multimodal LLMs for Neurodegenerative Screening

统一声学特征与文本的多模态大语言模型用于神经退行性疾病筛查

Qingfeng Zhang, Yuanxiong Guo, Yanmin Gong

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

AI总结 提出NeurMLLM框架，通过多模态大语言模型融合声谱图、MFCC和文本，实现阿尔茨海默病和帕金森病的精细分期，优于传统方法和现有LLM方法。

Comments IEEE International Conference on Healthcare Informatics, 2026

AnchorEdit: Maintaining Temporal Consistency in Multi-turn Image Editing via Causal Memory

AnchorEdit: 通过因果记忆在多轮图像编辑中保持时间一致性

Hang Xu, Xiaoxiao Ma, Guohui Zhang, Yu Hu, Siming Fu, Jie Huang, Lin Song, Haoyang Huang, Nan Duan, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） 纠错

AI总结 提出首个自回归扩散框架AnchorEdit，通过因果记忆机制和自展开策略解决多轮编辑中的身份漂移和误差累积问题，在10轮以上交互中保持高保真度。

Comments Code: https://github.com/xuhang07/AnchorEdit

The Distributed Detectability Band Against Marginal-Preserving Attacks

针对边际保持攻击的分布式可检测性带

Zhang Qinqin, Gao Yuze

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

AI总结 针对AI监控的边际保持攻击，通过高斯Copula AR(1)构造将危害编码在时间相关性中，证明分布形状监控器失效而时间相关性监控器有效，形成非空可检测性带。

Comments 10 pages, 11 figures

Ultra Flash: Scaling Real-Time Streaming Video Generation to High Resolutions

Ultra Flash: 将实时流式视频生成扩展到高分辨率

Luxury, Jie Huang, Zihao Fan, Xiaoxiao Ma, Jun-hao Zhuang, Yuming Li, Zeyue Xue, Siming Fu, Haoran Li, Mingchen Zhong, Guohui Zhang, Shichen Ma, Yijun Liu, Jiaqi Shi, Yanwen Ma, Yaofeng Su, Haoyu Wang, Yaowei Li, Songchun Zhang, Weiyang Jin, Yuxuan Bian, Shiyi Zhang, Haojun Xu, Shuai Lu, Xin Han, Wei Tang, Haoyang Huang, Nan Duan

机构 * JD Explore Academy（京东探索研究院） ； USTC（中国科学技术大学） ； PKU（北京大学） ； THU（清华大学） ； BUAA（北京航空航天大学） ； FDU（复旦大学） ； HKUST（香港科技大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出Ultra Flash级联框架，通过架构保持的超分辨率训练、因果流式潜在上采样器和高分辨率解码器、以及级联优化方案，在单GPU上实现1K分辨率约30 FPS和2K分辨率约18 FPS的实时高分辨率流式视频生成。

Perceptive Behavior Foundation Model: Adapting Human Motion Priors to Robot-Centric Terrain

感知行为基础模型：将人体运动先验适应到以机器人为中心的地形

Zifan Wang, Yizhao Li, Teli Ma, Qiang Zhang, Yudong Fan, Hao Xu, Shuo Yang, Junwei Liang

机构 * Mondo Robotics ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Artificial General Intelligence Institute, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学通用人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出感知行为基础模型（Perceptive BFM），通过地形一致参考合成（TCRS）将人体运动先验适应到机器人局部地形，实现地形感知的人形机器人控制。

On the Geometry of On-Policy Distillation

论在线策略蒸馏的几何结构

Zhennan Shen, Yanshu Li, Qingyu Yin, Chak Tou Leong, Zhilin Wang, Yanxu Chen, Rongduo Han, Sunbowen Lee, Yi R. Fung

机构 * HKUST（香港科技大学） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong PolyU（香港理工大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； Nankai University（南开大学） ； BIT（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文通过参数空间诊断，揭示在线策略蒸馏（OPD）的更新轨迹具有松弛离主成分、子空间锁定等独特几何特性，表明其并非介于SFT和RLVR之间的中间方法。

Comments 17 pages, 8 figures

Towards Unified Song Generation and Singing Voice Conversion with Accompaniment Co-Generation

面向统一歌曲生成与带伴奏共生成的歌声转换

Ziyu Zhang, Chunyu Qiang, Xiaopeng Wang, Yuxin Guo, Kang Yin, Wenjie Tian, Jingbin Hu, Tianlun Zuo, Zhao Guo, Teng Ma, Yuzhe Liang, Chen Zhang, Lei Xie

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； 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） 纠错

AI总结 提出UniSinger框架，基于多模态扩散Transformer统一零样本歌曲生成与伴奏共生成歌声转换，通过共享说话人嵌入和课程学习策略实现跨任务音色控制与多任务优化。

GroupToM-Bench: Benchmarking Group Theory of Mind and Nonlinear Social Emergence in MLLMs

GroupToM-Bench: 多模态大语言模型中群体心智理论和非线性社会涌现的基准测试

Weidong Tang, Jierui Li, Yueling Hou, Zihan Mei, Can Zhang, Xinyan Wan, Zhiyuan Liang, Pengfei Zhou, Yang You, Wangbo Zhao

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型在群体心智理论推理上的不足，提出GroupToM-Bench基准，通过七级认知审计框架评估模型从微观BDI状态到宏观结果预测的因果链，揭示模型在处理社会结构和非线性集体动态上的缺陷。

Comments ACL 2026 (Main Conference)

Early Diagnosis of Wasted Computation in Multi-Agent LLM Systems via Failure-Aware Observability

多智能体LLM系统中浪费计算资源的早期诊断：基于故障感知的可观测性

Xianyou Li, Weiran Yan, Yichao Wu, Penghao Liang, Mengwei Yuan, Jianan Liu, Jing Yang

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

AI总结 提出一种故障感知的可观测性框架，通过在线轨迹信号诊断多智能体LLM系统中的浪费计算，并在GAIA验证集上评估，揭示不同故障机制及其与资源消耗的关系。

ACC: Compiling Agent Trajectories for Long-Context Training

ACC：用于长上下文训练的代理轨迹编译

Qisheng Su, Zhen Fang, Shiting Huang, Yu Zeng, Yiming Zhao, Kou Shi, Ziao Zhang, Lin Chen, Zehui Chen, Lijun Wu, Feng Zhao

机构 * MoE Key Lab of BIPC, University of Science and Technology of China（中科院大学科学技术大学MoE关键实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出ACC，一种将代理轨迹编译为长上下文问答对的方法，通过整合多轮交互中的工具响应和环境观察，提升大语言模型的长上下文推理能力。

GradPower: Powering Gradients for Faster Language Model Pre-Training

GradPower: 通过梯度加速更快的语言模型预训练

Jinbo Wang, Mingze Wang, Jiaqi Zhang, Wei Wang, Peng Pei, Xunliang Cai, Weinan E, Lei Wu

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

AI总结 本文提出GradPower，一种轻量级的梯度变换技术，用于加速语言模型预训练。通过元素级符号幂变换，将梯度输入基础优化器，无需修改优化器内部逻辑或超参数，从而在多种架构、参数规模、数据集和学习率调度方案中均取得更低的终端损失。

Comments 24 pages, accepted by ICML 2026

Intrinsic Gradient Suppression for Label-Noise Prompt Tuning in Vision-Language Models

视觉语言模型中标签噪声提示调优的内在梯度抑制

Jiayu Li, Jiaxin Qi, Sheng Zhou, Jiaqiang Huang, Xiansheng Hua

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

AI总结 提出双Softmax提示调优（DSPT），通过内在梯度抑制机制自适应压制高错误噪声样本的梯度，实现标签噪声下的鲁棒提示调优。

From Noise to Intent: Anchoring Generative VLA Policies with Residual Bridges

从噪声到意图：基于残差桥的生成式VLA策略锚定

Yiming Zhong, Yaoyu He, Zemin Yang, Pengfei Tian, Yifan Huang, Qingqiu Huang, Xinge Zhu, Yuexin Ma

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

AI总结 提出ResVLA架构，通过频谱分析将机器人控制解耦为确定性低频锚点和随机高频残差，利用残差扩散桥聚焦局部动态精化，实现高效表示与强条件对齐。

Comments Accepted to ICML 2026

HCP-MAD:Heterogeneous Consensus-Progressive Reasoning for Efficient Multi-Agent Debate

HCP-MAD：用于高效多智能体辩论的异构共识渐进推理

Yiqing Liu, Hantao Yao, Wu Liu, Allen He, Yongdong Zhang

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

AI总结 提出HCP-MAD框架，通过异构共识验证和自适应停止机制，在保持准确率的同时大幅降低多智能体辩论的token成本。

Beyond Predefined Schemas: TRACE-KG for Context-Enriched Knowledge Graph Generation

超越预定义模式：TRACE-KG 用于上下文增强的知识图谱生成

Mohammad Sadeq Abolhasani, Yang Ba, Yixuan He, Rong Pan

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

AI总结 提出 TRACE-KG 框架，通过数据驱动模式联合构建上下文增强的知识图谱和归纳模式，无需预定义本体，解决长技术文档中图谱碎片化问题。

Comments Accepted at Graph Foundation Models at ICML 2026

An Ergonomic, Customizable Soft Robotic Glove toward Personalized Hand Rehabilitation

一种符合人体工程学、可定制的软体机器人手套，用于个性化手部康复

Rui Chen, Firman Isma Serdana, Domenico Chiaradia, Xianlong Mai, Elena Losanno, Gabriele Righi, Claudia De Santis, Federica Serra, Vincent Mendez, Cristian Camardella, Daniele Leonardis, Giulio Del Popolo, Silvestro Micera, Antonio Frisoli

机构 * The Biorobotics Inst. and Dept. of Excellence in Robotics and AI, Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, Italy（生物机器人研究所和机器人与人工智能卓越部门，圣安娜高等学院，比萨，意大利） ； Institute of Mechanical Intelligence and Department of Excellence in Robotics and AI, Scuola Superiore Sant’Anna (SSSA), 56127, Pisa, Italy（机械智能研究所和机器人与人工智能卓越部门，圣安娜高等学院（SSSA），56127，比萨，意大利） ； CAS Key Laboratory of Mechanical Behavior and Design of Materials, Institute of Humanoid Robots, School of Engineering Sciences, University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学材料机械行为与设计国家重点实验室，人形机器人研究所，工程科学学院，合肥，中国） ； Modular Implantable Neuroprostheses (MINE) Laboratory, Università Vita-Salute San Raffaele & Sant’Anna School of Advanced Studies, Milan, Italy（可植入神经假体（MINE）实验室，维塔-桑瑞法大学及圣安娜高级研究学院，米兰，意大利） ； Careggi University Hospital, 50134 Florence, Italy（Careggi大学医院，50134，佛罗伦萨，意大利） ； Bertarelli Fndn. Chair in Translational Neuroengineering, Neuro X Institute, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Laussane, Switzerland（伯特拉里基金会转化神经工程主席，Neuro X研究所，洛桑联邦理工学院（EPFL），洛桑，瑞士） 纠错

AI总结 针对手部康复需求，提出一种基于织物的可定制软体机器人手套，采用数控热封技术制造双腔致动器，通过个性化指关节适配和凹形外表面设计提升舒适度与抓握力，实验验证其能降低前臂肌肉活动并改善脊髓损伤患者的抓握模式。

LaST$_{0}$: Latent Spatio-Temporal Chain-of-Thought for Robotic Vision-Language-Action Model

LaST$_{0}$：面向机器人视觉-语言-动作模型的潜在时空思维链

Zhuoyang Liu, Jiaming Liu, Hao Chen, Jiale Yu, Ziyu Guo, Chengkai Hou, Chenyang Gu, Xiangju Mi, Renrui Zhang, Kun Wu, Zhengping Che, Jian Tang, Pheng-Ann Heng, Shanghang Zhang

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 提出LaST$_0$框架，通过潜在时空思维链在隐空间进行高效推理，避免显式推理的延迟和语言瓶颈，在10个真实世界任务中平均成功率提升13%-14%。

Comments Project page: https://vla-last0.github.io/

SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks

SkillsBench: 基准测试智能体技能在不同任务中的有效性

Xiangyi Li, Yimin Liu, Wenbo Chen, Bingran You, Zonglin Di, Yifeng He, Shenghan Zheng, Kyoung Whan Choe, Jiankai Sun, Shuyi Wang, Chujun Tao, Binxu Li, Xuandong Zhao, Hejia Geng, Xiaojun Wu, Junwei Zhou, Xiaokun Chen, Hanwen Xing, Yubo Li, Qunhong Zeng, Di Wang, Yuanli Wang, Roey Ben Chaim, Penghao Jiang, Haotian Shen, Luyang Kong, Xinyi Liu, Runhui Wang, Xuanqing Liu, Jiachen Li, Xin Lan, Yueqian Lin, Wengao Ye, Junwei He, Songlin Li, Yue Zhang, Yipeng Gao, Yijiang Li, Ze Ma, Liqiang Jing, Tianyu Wang, Kaixin Li, Yiqi Xue, Haoran Lyu, Yizhuo He, Yuchen Tian, Shutong Wu, Bowei Wang, Yixuan Gao, Bo Chen, Litong Liu, Sikai Cheng, Jiajun Bao, Shuaicheng Tong, Shuwen Xu, Terry Yue Zhuo, Tinghan Ye, Qi Qi, Miao Li, Longtai Liao, Zelin Tan, Chang Shi, Xilin Tang, Srinath Tankasala, Boqin Yuan, Yaoyao Qian, Jianhong Tu, Chenguang Wang, Yizhou Sun, Wei Wang, Aaron Taylor, Ziyue Yang, Changkun Guan, Zhikang Dong, Xinyu Zhang, Steven Dillmann, Han-chung Lee, Dawn Song

机构 * BenchFlow ； OSU ； Amazon ； UC Berkeley ； UC Santa Cruz ； UC Davis ； Dartmouth ； RLWRLD ； Independent ； Princeton University ； Oxford University ； Stanford University ； USC ； CMU ； Foxconn ； Zenity ； UNSW ； UT Austin ； MSU ； Duke University ； ByteDance ； UT Dallas ； UC San Diego ； Columbia University ； University of Rochester ； Cornell Tech ； Georgia Tech ； Cornell University ； NEU ； UCLA ； Snap Inc. ； Fanshawe College ； University of Science and Technology of China ； HKUST(GZ) ； Anyscale 纠错

AI总结 提出SkillsBench基准，包含8领域87个任务，通过配对评估证明技能提升平均通过率16.6个百分点，小模型配备技能可匹敌大模型。

Sample from What You See: Visuomotor Policy Learning via Diffusion Bridge with Observation-Embedded Stochastic Differential Equation

从所见中采样：基于观测嵌入随机微分方程的扩散桥视觉运动策略学习

Zhaoyang Liu, Mokai Pan, Zhongyi Wang, Kaizhen Zhu, Haotao Lu, Haipeng Zhang, Jingya Wang, Ye Shi

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

AI总结 提出BridgePolicy，通过扩散桥公式将观测直接集成到随机动力学中，利用语义对齐器处理异构观测，在模拟和真实任务中超越现有生成式策略。

Comments Accepted by ICML 2026

MapDream: Task-Driven Map Learning for Vision-Language Navigation

MapDream: 面向视觉-语言导航的任务驱动地图学习

Guoxin Lian, Shuo Wang, Yucheng Wang, Yongcai Wang, Maiyue Chen, Kaihui Wang, Bo Zhang, Zhizhong Su, Deying Li, Zhaoxin Fan

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

AI总结 提出MapDream框架，通过自回归鸟瞰图生成联合学习地图与动作预测，在R2R-CE和RxR-CE上达到单目最优性能。

Utility-Diversity Aware Online Batch Selection for LLM Supervised Fine-tuning

面向LLM监督微调的效用-多样性感知在线批次选择

Heming Zou, Yixiu Mao, Yun Qu, Qi Wang, Xiangyang Ji

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

AI总结 提出UDS框架，利用logits矩阵核范数和轻量记忆缓冲实现高效在线批次选择，兼顾数据效用与多样性，无需外部资源，在多个基准上优于现有方法并降低训练时间。

Comments ICML 2026 accepted paper

AREAL-DTA: Dynamic Tree Attention for Efficient Reinforcement Learning of Large Language Models

AREAL-DTA：用于大语言模型高效强化学习的动态树注意力机制

Jiarui Zhang, Yuchen Yang, Ran Yan, Zhiyu Mei, Liyuan Zhang, Daifeng Li, Wei Fu, Jiaxuan Gao, Shusheng Xu, Yi Wu, Binhang Yuan

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

AI总结 针对RL后训练中rollout序列共享前缀导致计算冗余的问题，提出基于深度优先搜索的动态树注意力机制，结合负载均衡分布式批处理，实现高效前缀共享，训练吞吐量提升最高8.31倍。

Comments Accepted at ICML 2026. Camera-ready version. Code: https://github.com/areal-project/AReaL/tree/feat/dta