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

When RAG Hurts: Diagnosing and Mitigating Attention Distraction in Retrieval-Augmented LVLMs

当RAG有害：诊断和缓解检索增强LVLMs中的注意力分散

Beidi Zhao, Wenlong Deng, Xinting Liao, Yushu Li, Nazim Shaikh, Yao Nie, Xiaoxiao Li

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

AI总结 本文发现检索增强生成（RAG）在LVLMs中导致注意力分散（AD）问题，即检索文本抑制视觉注意力并偏离问题相关区域，提出MAD-RAG方法通过双问题公式和注意力混合来解耦视觉定位与上下文整合，在三个基准上提升性能并纠正大部分失败案例。

Comments 19 pages, 13 figures

FrameOracle: Learning What to See and How Much to See in Videos

FrameOracle: 学习在视频中看什么以及看多少

Chaoyu Li, Tianzhi Li, Fei Tao, Zhenyu Zhao, Ziqian Wu, Maozheng Zhao, Juntong Song, Cheng Niu, Pooyan Fazli

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

AI总结 提出FrameOracle轻量模块，预测相关帧及其数量，通过课程学习从弱代理信号到强监督，在多个VLM和基准上以更少帧数保持或提升精度。

Comments ICML 2026. Project page: https://people-robots.github.io/frameoracle/

Leveraging Persistence Image to Enhance Robustness and Performance in Curvilinear Structure Segmentation

利用持续图像增强曲率结构分割的鲁棒性和性能

Zhuangzhi Gao, Feixiang Zhou, He Zhao, Xiuju Chen, Xiaoxin Li, Qinkai Yu, Yitian Zhao, Alena Shantsila, Gregory Y. H. Lip, Eduard Shantsila, Yalin Zheng

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PIs-Regressor和Topology SegNet，通过直接学习持续图像来增强曲率结构分割的鲁棒性和性能，实验表明拓扑特征能有效提升医学图像分割的准确性。

Comments Accepted by IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2026. 5 pages, 3 figures

Journal ref 2026 IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), London, United Kingdom, 2026

DynaDebate: Breaking Homogeneity in Multi-Agent Debate with Dynamic Path Generation

DynaDebate: 通过动态路径生成打破多智能体辩论中的同质性

Zhenghao Li, Zhi Zheng, Wei Chen, Jielun Zhao, Yong Chen, Tong Xu, 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） ； North Automatic Control Technology Institute（北自动控制技术研究所） ； Shenzhen Institute for Advanced Study, UESTC（深圳先进研究 institute, 电子科技大学） 纠错

AI总结 提出DynaDebate框架，通过动态路径生成、过程中心辩论和触发式验证机制，解决多智能体辩论中推理路径同质化问题，提升辩论效果。

Comments 19pages,7 figures

Phishing Email Detection Using Large Language Models

使用大型语言模型检测钓鱼邮件

Najmul Hasan, Prashanth BusiReddyGari, Haitao Zhao, Yihao Ren, Jinsheng Xu, Shaohu 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LLMPEA框架，利用GPT-4o等三种前沿LLM检测钓鱼邮件，准确率超90%，并揭示对抗攻击、提示注入和多语言攻击的漏洞。

Comments 7 pages

Retro-Expert: Collaborative Reasoning for Interpretable Retrosynthesis

Retro-Expert: 面向可解释逆合成的协同推理

Xinyi Li, Sai Wang, Yutian Lin, Yu Wu

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

AI总结 提出Retro-Expert框架，通过强化学习结合大语言模型与专用模型，实现可解释的逆合成预测，并生成基于化学逻辑的自然语言解释。

CoIRL-AD: Collaborative-Competitive Imitation-Reinforcement Learning in Latent World Models for Autonomous Driving

CoIRL-AD：面向自动驾驶的潜在世界模型中的协作-竞争模仿-强化学习

Xiaoji Zheng, Ziyuan Yang, Yanhao Chen, Yuhang Peng, Yuanrong Tang, Gengyuan Liu, Bokui Chen, Jiangtao Gong

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CoIRL-AD框架，通过解耦模仿学习与强化学习、利用潜在世界模型进行长时程奖励估计以及引入竞争机制，在离线训练中提升自动驾驶的鲁棒性，尤其在跨城市泛化和长尾场景中表现优异。

Comments 19 pages, 22 figures, ICML 2026

Better by Comparison: Retrieval-Augmented Contrastive Reasoning for Automatic Prompt Optimization

通过对比改进：基于检索增强的对比推理用于自动提示优化

Juhyeon Lee, Wonduk Seo, Hyunjin An, Seunghyun Lee, Yi Bu

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CRPO框架，通过对比推理提升提示优化效果，利用HelpSteer2数据集中的高质量示例进行对比分析，改进提示生成的鲁棒性和可解释性。

Comments Preprint

Journal ref 2025 ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries (JCDL), Dekalb, IL, USA, 2025, pp. 269-272

CentroidKV: Efficient Long-Context LLM Inference via KV Cache Clustering

CentroidKV: 通过KV缓存聚类实现高效的长上下文LLM推理

Jie Hu, Shengnan Wang, Yutong He, Ping Gong, Jiawei Yi, Juncheng Zhang, Youhui Bai, Renhai Chen, Gong Zhang, Cheng Li, Kun Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出CentroidKV框架，通过在线聚类KV缓存减少内存占用，在保持性能的同时实现高达75%的缓存压缩和1.92倍解码加速。

AC-ODM: Actor--Critic Online Data Mixing for Sample-Efficient LLM Pretraining

AC-ODM: 面向样本高效LLM预训练的演员-评论家在线数据混合

Jing Ma, Chenhao Dang, Mingjie Liao

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AC-ODM方法，从强化学习视角优化预训练数据混合，通过参数化策略实现梯度构造性干扰最大化，支持代理与非代理两种模式，显著提升收敛速度和下游任务准确率。

Comments ICML 2026 (Poster)

Bridging the Gap: Enabling Natural Language Queries for NoSQL Databases through Text-to-NoSQL Translation

弥合差距：通过文本到NoSQL翻译实现NoSQL数据库的自然语言查询

Jinwei Lu, Jiawei Lu, Chen Zhang, Zhiqian Qin, Haodi Zhang, Yuanfeng Song, Raymond Chi-Wing Wong

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

AI总结 本文研究Text-to-NoSQL任务，提出TEND基准和SAG求解器，用于将自然语言请求翻译为MongoDB聚合管道，验证了无模式文档推理的独特挑战。

GePBench: Evaluating Fundamental Geometric Perception for Multimodal Large Language Models

GePBench：评估多模态大语言模型的基础几何感知能力

Shangyu Xing, Changhao Xiang, Yuteng Han, Yifan Yue, Zhen Wu, Xinyu Liu, Zhangtai Wu, Fei Zhao, Xinyu Dai

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GePBench基准，系统评估多模态大语言模型的几何形状识别与空间关系感知能力，发现现有模型存在显著缺陷，而基于该基准训练可提升下游任务性能。

Efficient Temporal Modeling for Mobile Sleep Staging via Lightweight Random Attention

基于轻量随机注意力的移动睡眠分期高效时序建模

Guisong Liu, Pengfei Wei, Jainsong Zhang, Martin Dresler

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

AI总结 提出轻量随机注意力模块RA，通过固定随机投影实现相似性聚合，替代可学习序列建模，在移动睡眠分期中实现高效时序平滑，理论解释为随机注意力先验核，实验显示在准确率和F1上提升1-3%，性能媲美LSTM/GRU/Transformer。

Comments 7 pages, 1 figures, 5 tables

Hierarchical ODE: Learning Continuous-Time Physical Prototypes for Early Link Failure Detection

层次化常微分方程：学习连续时间物理原型用于早期链路故障检测

Jiaen Lv, Leran Qi, Shaowei Wang

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

AI总结 提出层次化常微分方程聚类网络，利用神经ODE建模连续潜状态演化，解耦随机噪声与动态趋势，自适应确定原型数量，在不规则采样时间序列的早期链路故障检测中有效提取物理原型。

Comments International Conference on Machine Learning 2026

Context-aware Modality-Topology Co-Alignment for Multimodal Attributed Graphs

上下文感知的模态-拓扑协同对齐用于多模态属性图

Sirui Zhang, Xu Wang, Zhengyu Wu, Xunkai Li, Hongchao Qin

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

AI总结 提出CoMAG框架，通过任务自适应可靠上下文学习和模态保持的跳令牌对齐，统一处理图任务和模态任务，在保持稀疏边线性复杂度的同时提升结构预测、跨模态匹配和图条件生成性能。

Harsher on Male? Evaluating LLMs on Gender-Asymmetric Moral Framing Across Diverse Conflict Scenarios

对男性更严厉？评估LLM在不同冲突场景中的性别不对称道德框架

Guangzong Si, Dong Wang, Zhenhao Li, Yifan Yu, Panwang Pan, Wentao Zhu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） 纠错

AI总结 提出GAMA-Bench基准，通过性别镜像场景评估LLM对相同负面行为的回应，发现模型对男性更倾向于惩罚和责备，对女性则更强调共情和治疗。

Comments underreview

ReactSim-Bench: Benchmarking Reactive Behavior World Model Simulation in Autonomous Driving

ReactSim-Bench：自动驾驶中反应性行为世界模型模拟的基准测试

Zhiyuan Zhang, Yanlun Peng, Jianing Zhang, Xianda Guo, Zehan Huang, Haoran Liu, Qifeng Li, Shaofeng Zhang, Xiaosong Jia, Junchi Yan

机构 * School of Computer Science & School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院、人工智能学院） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI), Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出ReactSim-Bench，通过解耦自车与周围智能体控制，使用偏离日志的自车行为作为输入，评估行为世界模型模拟的反应性能力，并基于碰撞、地图和运动学指标系统评测多种模型。

Minim: Privacy-Aware Minimal View for Agents via Trusted Local Sanitization

Minim: 通过可信本地净化实现代理的隐私感知最小化视图

Hexuan Yu, Chaoyu Zhang, Heng Jin, Shanghao Shi, Ning Zhang, Y. Thomas Hou, Wenjing Lou

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

AI总结 针对LLM代理传输完整UI状态导致隐私泄露的问题，提出MINIM框架，在客户端基于上下文完整性学习双重分数（敏感性和必要性），通过三元披露策略实现隐私感知的最小化视图，在减少敏感泄露的同时保留任务关键信息。

Comments Accepted at ICML 2026 (43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea). Code available at https://github.com/yyyyhx/MINIM

TWLA: Achieving Ternary Weights and Low-Bit Activations for LLMs via Post-Training Quantization

TWLA：通过训练后量化实现大语言模型的三值权重和低位激活

Zhixiong Zhao, Zukang Xu, Zhixuan Chen, Xing Hu, Zhe Jiang, Dawei 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TWLA框架，通过后训练量化实现1.58位权重和4位激活，解决激活分布长尾问题，加速推理。

Comments Accepted by ICML 2026

Direct Preference Optimization for Chatbot Fine-Tuning: An Empirical Study

面向聊天机器人微调的直接偏好优化：一项实证研究

Dezhi Yu, Yvonne Qiu, ShuoJia Fu

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

AI总结 本文实证研究直接偏好优化（DPO）在聊天机器人微调中的应用，表明其简化训练流程、提升计算效率且性能有竞争力，但存在训练不稳定性。

Comments 7 pages, 3 figures, 1 table. All authors contributed equally

Adaptive Oscillatory-State Alignment for Time Series Forecasting

自适应振荡状态对齐用于时间序列预测

Zhangyao Song, Chaofeng Qu, Chao Zha, Xiaoyu Zhao, Yinfei Xu, Tao Guo

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

AI总结 提出AOSNET框架，通过希尔伯特变换将固定模板匹配改为自适应振荡状态对齐，以处理实际时间序列中的非平稳振荡行为，在多个基准上达到先进或竞争性精度。

Rotation-Invariant Spherical Watermarking via Third-Order SO(3) Representation Coupling

通过三阶SO(3)表示耦合的旋转不变球面水印

Pengzhen Chen, Yanwei Liu, Xiaoyan Gu, Antonios Argyriou, Wu Liu, Weiping Wang

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

AI总结 针对全景图像在任意3D旋转下水印鲁棒性不足的问题，提出利用三阶SO(3)表示耦合构造旋转不变的球面双谱，将水印嵌入高阶球谐系数并从不变标量中提取，实现理论保证的旋转不变性和高视觉保真度。

Comments ICML 2026

Towards Efficient Large Language Reasoning Models via Extreme-Ratio Chain-of-Thought Compression

通过极端比例思维链压缩实现高效大型语言推理模型

Yuntian Tang, Bohan Jia, Wenxuan Huang, Lianyue Zhang, Jiao Xie, Wenxi Li, Wei Li, Jie Hu, Xinghao Chen Rongrong Ji, Shaohui Lin

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

AI总结 提出Extra-CoT框架，通过极端比例压缩思维链、混合比例监督微调和约束层次化比率策略优化，在显著减少推理令牌的同时保持甚至提升推理准确率。

Comments Accepted to ICML 2026. 15 pages, 7 figures

Learning Variable-Length Tokenization for Generative Recommendation

学习可变长度分词以生成推荐

Minhao Wang, Bowen Wu, Wei Zhang

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VarLenRec框架，通过Popularity-Weighted Information Budget Allocation方法解决生成推荐中可变长度分词问题，提升推荐准确性和效率。

Comments 14 pages, 5 figures

Towards Steering without Sacrifice: Principled Training of Steering Vectors for Prompt-only Interventions

无牺牲的引导：面向仅提示干预的引导向量的原则性训练

Yuntai Bao, Qinfeng Li, Xinyan Yu, Ge Su, Wenqi Zhang, Liu Yan, Haiqin Weng, Jianwei Yin, Xuhong Zhang

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

AI总结 提出联合训练引导因子和方向的方法，消除后验因子选择；引入仅提示引导向量（PrOSV），仅干预少量提示词，在AxBench上优于传统全序列引导向量，并实现更好的通用模型效用与对抗鲁棒性权衡。

Comments 63 pages, 50 figures; accepted by ICML 2026

SARSteer: Safeguarding Large Audio-Language Models via Safe-Ablated Refusal Steering

SARSteer: 通过安全消融拒绝引导保护大型音频语言模型

Weilin Lin, Jianze Li, Hui Xiong, Li Liu

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

AI总结 提出SARSteer，首个针对大型音频语言模型的推理时防御框架，通过文本衍生的拒绝引导和分解安全空间消融，有效提升有害查询拒绝率并减少良性查询的过度拒绝。

MVAD: A Benchmark Dataset for Multimodal AI-Generated Video-Audio Detection

MVAD：多模态AI生成视频-音频检测基准数据集

Mengxue Hu, Yunfeng Diao, Changtao Miao, Tairui Ge, Taize Ge, Zhiqing Guo, Jianshu Li, Zhe Li, Zhongjie Ba, Joey Tianyi Zhou

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

AI总结 针对现有数据集缺乏多模态真实性的问题，提出MVAD数据集，包含三种伪造模式、高质量样本及多样化的视觉风格和内容类别，用于检测AI生成的视频-音频内容。

Comments 10 pages,2 figures

3D-RFT: Reinforcement Fine-Tuning for Video-based 3D Scene Understanding

3D-RFT：基于视频的3D场景理解的强化微调

Xiongkun Linghu, Jiangyong Huang, Baoxiong Jia, Siyuan Huang

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

AI总结 提出3D-RFT框架，将可验证奖励的强化学习（RLVR）扩展到视频3D感知与推理，通过直接优化评估指标（如3D IoU和F1分数）提升性能，4B模型超越8B模型。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://3d-rft.github.io/

X-Loco: Towards Generalist Humanoid Locomotion Control via Synergetic Policy Distillation

X-Loco：通过协同策略蒸馏实现通用人形机器人运动控制

Dewei Wang, Xinmiao Wang, Chenyun Zhang, Jiyuan Shi, Yingnan Zhao, Chenjia Bai, Xuelong Li

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X-Loco框架，通过协同策略蒸馏和案例自适应专家选择，训练视觉通用人形运动策略，整合直立行走、全身协调和跌倒恢复，仅基于速度指令，无需参考运动。

Comments Accepted by RSS 2026. Project page: https://x-loco-humanoid.github.io/

Generalized Discrete Diffusion with Self-Correction

广义离散扩散与自校正

Linxuan Wang, Ziyi Wang, Yikun Bai, Wei Deng, Guang Lin, Qifan Song

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 提出自校正离散扩散模型（SCDD），通过显式状态转移和离散时间学习，简化训练噪声调度，消除冗余重掩码步骤，在GPT-2规模上实现高效并行解码并保持生成质量。

Comments 40 pages, 3 figures, 6 tables