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

AutoPDE: Reliable Agentic PDE Solving via Explicitly Represented Solver Strategies

AutoPDE: 通过显式表示的求解器策略实现可靠的智能体PDE求解

Huanshuo Dong, Keyao Zhang, Hong Wang, Zhezheng Hao, Zhiwei Zhuang, Ziyan Liu, Jiacong Wang, Gengyuan Liu, Xin Jin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） 纠错

AI总结 提出AutoPDE，一种将求解器策略作为显式对象维护的代码智能体，通过PDE分析、数值方法选择和自适应调优三阶段构建策略，在PDE Agent Bench上达到54.5%的通过率，比最强基线提升14.2个百分点。

Can Image Models Imagine Time? ImageTime: A Novel Benchmark for Probing Visual World Modeling Through Spatiotemporal Consistency

图像模型能想象时间吗？ImageTime：通过时空一致性探究视觉世界建模的新基准

Xinrui Wu, Lichen 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ImageTime基准，通过四关键帧协议（初始状态、动作开始、过渡状态、最终状态）评估图像生成模型在时空一致性上的表现，揭示模型在维持连贯视觉世界状态方面的能力与不足。

Segment and Select: Vision-Language Segmentation in 3D Scenarios

Segment and Select: 3D场景中的视觉-语言分割

Yulin Chen, Zhihang Zhong, Yuenan Hou

机构 * 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） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出SEGA3D范式，通过掩码候选生成器、大语言模型和语义空间选择器实现3D场景中基于语言指令的细粒度分割，在ScanNet和Matterport3D上分别提升8.3和5.3 mIoU。

Comments The core idea is to reformulate 3D vision-language segmentation as the segment-and-select paradigm (free from the superpoint dependency)

Audio-Visual Exchange-Aware Token Pruning for Efficient Audio-Visual Captioning

音频-视觉交换感知令牌剪枝用于高效音频-视觉字幕生成

Zihan Meng, Dexiang Hong, Weidong Chen, Ziyu Zhou, Bo Hu, Zhendong Mao

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

AI总结 提出基于强化学习的AVEX-Prune方法，通过跨模态令牌交换策略选择高置信度令牌，在40%保留率下保持全令牌质量。

ERAlign: Energy-based Representation Alignment of GNNs and LLMs on Text-attributed Graphs

ERAlign: 文本属性图上GNN与LLM的基于能量的表示对齐

Xianlin Zeng, Fan Xia, Xiangyu Chen

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

AI总结 提出ERAlign框架，利用能量模型对齐GNN和LLM的表示，通过能量差异优化实现分布一致性，在8个数据集上取得最优性能。

Comments Accepted to ICML 2026

Enhancing Multilingual LLM-based ASR with Mixture of Experts and Dynamic Downsampling

利用混合专家和动态下采样增强基于多语言大模型的语音识别

Guodong Lin, Ziqi Chen, Yuxiang Fu, Ke Li, Wei-Qiang Zhang

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

AI总结 提出基于投影器的LLM-ASR框架，通过混合专家架构提升跨语言适应性，并利用连续整合-触发机制实现动态下采样和模态对齐，实验表明该方法显著超越强基线模型。

Comments Accepted by ICASSP 2026

Journal ref ICASSP (2026),18807-18811

Beyond Static Evaluation: Co-Evolutionary Mechanisms for LLM-Driven Strategy Evolution in Adversarial Games

超越静态评估：对抗性游戏中LLM驱动策略演化的协同进化机制

Haoran Li, Zengle Ge, Ziyang Zhang, Xiaomin Yuan, Yui Lo, Qianhui Liu, Bocheng An, Dongke Rong, Jiaqun Liu, Annan Li, Jianmin Wu, Dawei Yin, Dou Shen

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

AI总结 针对LLM驱动代码进化在对抗性多智能体游戏中因评估景观变化导致停滞的问题，提出评估器协同进化、层次深度评估和弱点压力三种机制，在MCTF任务中实现最优性能和泛化能力。

UMI-Bench 1.0: An Open and Reproducible Real-World Benchmark for Tabletop Robotic Manipulation with UMI Data

UMI-Bench 1.0：基于UMI数据的桌面机器人操作开放可复现真实世界基准

Shi Jin, Yuntian Wang, Yuhui Duan, Di Wu, Gaoqi Dong, Xiaohang Liu, Xiaotong Li, Hongfei Jia, Zehao Zhang, Tianyu Wang, Zhongjie Jia, Yuanqi Yao, Chenjia Bai, Zhaxizhuoma, Siao Liu, Nieqing Cao, Jin Wang, Chao Yu, Yan Ding

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

AI总结 提出UMI-Bench 1.0，首个专为UMI风格操作策略设计的真实机器人基准，通过统一协议实现数据收集、场景重置、策略执行、结果记录和任务因素分析，提供可复现的评估平台。

PADD: Path-Aligned Decompression Distillation for Non-Router Teacher to Guide MoE Student Learning

PADD: 面向非路由器教师指导MoE学生学习的路径对齐解压缩蒸馏

Xinyue Peng, Yi Qian, Jiaojiao Lin, Wenjian Shao, Yanming Liu

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

AI总结 提出路径对齐解压缩蒸馏（PADD）框架，通过四阶段两阶段流程将密集教师知识蒸馏到混合专家（MoE）学生中，同时学习高质量路由策略，在数学推理任务上显著优于基线。

Comments published in ICML 2026

TabClaw: An Interactive and Self-Evolving Agent for Spreadsheet Manipulation and Table Reasoning

TabClaw: 一个用于电子表格操作和表格推理的交互式自进化智能体

Mingyue Cheng, Shuo Yu, Daoyu Wang, Qingchuan Li, Xiaoyu Tao, Qingyang Mao, Yitong Zhou, Qi Liu

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

AI总结 提出TabClaw，一个开源交互式AI智能体，通过可编辑执行计划、流式ReAct循环、并行多表推理和用户记忆提取，提升电子表格操作和表格推理的透明性与个性化。

Comments 5 pages, 2 figures

SocraticPO: Policy Optimization via Interactive Guidance

SocraticPO: 通过交互式指导进行策略优化

Zirui Liu, Jie Ouyang, Qi Liu, Xianquan Wang, Jiayu Liu, Tingyue Pan, Qingchuan Li, Jing Sha, Zhenya Huang, Shijin Wang, 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） ； iFLYTEK AI Research (Central China), iFLYTEK Co., Ltd（iFLYTEK中央中国AI研究院，iFLYTEK公司） 纠错

AI总结 提出SocraticPO框架，在强化学习中使用自然语言指导辅助推理，并通过奖励衰减防止模型依赖教师帮助，提升科学推理任务性能。

SPACE: Source-free Proxy Anchor Concept Erasure for MLLMs

SPACE: 面向多模态大语言模型的无源代理锚点概念擦除

Zhijing Zhang, Jiaqi Ding, Qianshan Wei, Nan Zhou, Jiaqi Li, Yongliang Wu, Tongxin Zhu, Xiaolin Fang

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

AI总结 提出SPACE框架，首个针对多模态大语言模型的无源机器遗忘方法，通过文本引导的代理锚点选择和双约束语义隔离，在不访问目标数据的情况下擦除概念，并保持模型性能。

AgenticRL: Self-Refining Agentic Reinforcement Learning for Vision-Conditioned UAV Navigation

面向视觉条件的无人机导航的自优化智能体强化学习

Roohan Ahmed Khan, Yasheerah Yaqoot, Amir Atef Habel, Muhammad Ahsan Mustafa, Dzmitry Tsetserukou

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

AI总结 提出AgenticRL框架，利用多模态GPT智能体自动设计奖励函数、通过闭环自改进优化策略，在多种无人机导航任务中提升性能并实现高成功率。

Reasoning over Semantic IDs Enhances Generative Recommendation

基于语义ID的推理增强生成式推荐

Yingzhi He, Yan Sun, Junfei Tan, Yuxin Chen, Xiaoyu Kong, Chunxu Shen, Xiang Wang, An Zhang, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

AI总结 提出SIDReasoner两阶段框架，通过增强语义ID与语言的对齐和结果驱动的强化优化，实现无需大量推理标注的有效推理，提升生成式推荐的准确性、可解释性和跨领域泛化能力。

Comments Accepted by KDD 2026

PRISM: Parallel Residual Iterative Sequence Model

PRISM: 并行残差迭代序列模型

Jie Jiang, Ke Cheng, Xin Xu, Mengyang Pang, Tianhao Lu, Jiaheng Li, Yue Liu, Yuan Wang, Jun Zhang, Huan Yu, Zhouchen 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PRISM模型，通过写-遗忘解耦和两阶段代理架构，将迭代优化并行化，在保持表达能力的同时实现174倍吞吐量提升。

Comments 21 pages, 2 figures

MemCast: Memory-Driven Time Series Forecasting with Experience-Conditioned Reasoning

MemCast：基于经验条件推理的记忆驱动时间序列预测

Xiaoyu Tao, Mingyue Cheng, Ze Guo, Shuo Yu, Yaguo Liu, Qi Liu, Shijin 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MemCast框架，将时间序列预测转化为经验条件推理任务，通过层次化记忆学习历史模式、推理智慧和一般规律，并采用动态置信度适应策略实现持续进化，在多个数据集上优于现有方法。

Rethinking the Flow-Based Gradual Domain Adaptation: A Semi-Dual Optimal Transport Perspective

重新思考基于流的渐进域适应：半对偶最优传输视角

Zhichao Chen, Zhan Zhuang, Yunfei Teng, Hao Wang, Fangyikang Wang, Zhengnan Li, Tianqiao Liu, Haoxuan Li, Zhouchen Lin

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

AI总结 针对渐进域适应中中间域构建问题，提出熵正则化半对偶非平衡最优传输框架，避免似然估计，实现稳定训练并提升性能。

Comments The paper has been accepted for presentation as a regular paper at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Speaker Anonymisation for Speech-based Suicide Risk Detection

针对基于语音的自杀风险检测的说话人匿名化

Ziyun Cui, Sike Jia, Yang Lin, Yinan Duan, Diyang Qu, Runsen Chen, Chao Zhang, Chang Lei, Wen Wu

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

AI总结 本文研究了语音基于自杀风险检测的说话人匿名化，评估了传统信号处理、神经语音转换和语音合成等方法的平衡，结果表明保留互补信息的匿名化方法能保持检测性能。

Comments Accepted by ICASSP 2026

WorldPlay: Towards Long-Term Geometric Consistency for Real-Time Interactive World Modeling

WorldPlay：面向实时交互式世界建模的长期几何一致性

Wenqiang Sun, Haiyu Zhang, Haoyuan Wang, Junta Wu, Zehan Wang, Zhenwei Wang, Yunhong Wang, Jun Zhang, Tengfei Wang, Chunchao 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WorldPlay流式视频扩散模型，通过双重动作表示、重构上下文记忆和上下文强制蒸馏方法，实现实时交互式世界建模并保持长期几何一致性，生成24 FPS的720p长视频。

Comments project page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/, demo: https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D, code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WorldPlay

Breaking the Curse of Dimensionality: Diffusion Models Efficiently Learn Low-Dimensional Distributions

打破维度诅咒：扩散模型高效学习低维分布

Peng Wang, Huijie Zhang, Zekai Zhang, Siyi Chen, Yi Ma, Qing Qu

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

AI总结 提出新数学框架，证明扩散模型通过等价于子空间聚类，能以线性于内在维度的样本复杂度学习低维分布，避免维度诅咒。

Comments 37 pages, 8 figures, 2 tables, JMLR publication

Evaluating the Representation Space of Diffusion Models via Self-Supervised Principles

通过自监督原则评估扩散模型的表示空间

Xiao Li, Yixuan Jia, Zekai Zhang, Xiang Li, Lianghe Shi, Jinxin Zhou, Zhihui Zhu, Liyue Shen, Qing Qu

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

AI总结 受自监督学习启发，提出基于Fisher信息的度量ICR，分解特征为不变和残差成分，用于联合评估扩散模型的表示与生成能力，发现中间噪声水平下不变性最强且分类性能最佳，ICR可敏感检测训练中的记忆化。

Comments First two authors contributed equally. Accepted at ICML 2026

CT-VAM: A Cerebello-Thalamic-Inspired Vision-Action Model for Efficient Visuomotor Control

CT-VAM: 一种小脑-丘脑启发的视觉-动作模型用于高效视觉运动控制

Jiacheng Li, Yize Guo, Jiabin Guo, Qingchen Liu, Jiahu Qin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AIRLab, Department of Automation（自动化系AIRLab） 纠错

AI总结 提出CT-VAM模型，通过TARS条件注意力解码器融合异构输入，以68M参数实现与大型VLA模型相当的LIBERO成功率，并降低推理延迟，支持高频控制。

FuseFSS: Efficient Secure LLM Inference with Function Secret Sharing

FuseFSS：基于函数秘密共享的高效安全LLM推理

Yuhan Ma, Yong Li, Stefan Schmid

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

AI总结 提出FuseFSS编译器，通过统一编译流水线替代逐算子协议设计，实现安全推理中非线性与辅助操作的高效处理，在BERT和GPT模型上取得1.24-1.50倍加速并减少通信与预处理开销。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

BUDDY: BUdget-Driven DYnamic Depth Routing for Adaptive Large Language Model Inference

BUDDY: 预算驱动的动态深度路由用于自适应大型语言模型推理

Yuhua Zhou, Shaoqi Yu, Shichao Weng, Changhai Zhou, Mingze Yin, Fei Yang, Aimin 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BUDDY框架，通过轻量决策模块根据输入动态选择top-k层，并复用KV缓存支持解码时自适应路由，在严格预算控制下提升精度-计算权衡。

CapRL++: Unified Reinforcement Learning with Verifiable Rewards for Dense Image and Video Captioning

CapRL++：基于可验证奖励的统一强化学习用于密集图像和视频描述生成

Penghui Yang, Long Xing, Xiaoyi Dong, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Yibin Wang, Yujie Zhou, Jiazi Bu, Jianze Liang, Qidong Huang, Jiaqi Wang, Feng Wu, Dahua Lin

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft（微软） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出CapRL++框架，利用可验证奖励的强化学习（RLVR）优化多模态描述生成，通过非视觉语言模型回答问题的准确性作为奖励，提升密集描述质量，在20多个基准上超越传统监督微调。

Comments 26 pages, 10 figures. Project page: https://github.com/InternLM/CapRL. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2509.22647

NüshuVoice: Reviving the Voice of Endangered Nüshu with Pitch-Aware Text-to-Speech

NüshuVoice：利用音高感知文本到语音技术复兴濒危女书的声音

Hongkun Yang, Xinhui Yi, Xiyan Zhao, Yibo Meng, Lionel Z. Wang, Lixu Wang, Yaqi Zhang, Ruiqi Chen, Xuanyue Zhao, Lanxin Zhang, Yu Zeng, Weijia Chu, Yiming Ma, Chenyu Liu, Jianghao Lin, Xin Xu

机构 * Ocean University of China（中国海洋大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Michigan–Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 针对女书语音数据稀缺问题，提出NüshuVoice基准和F0条件VITS框架Nüshu-PitchVITS，利用五级音高标注作为韵律先验，在频谱保真度、音高重建和可懂度上优于强基线。

Comments 12 pages, 3 figures

See More, Match Better: Multi-Source Feature Fusion for Two-View Correspondence Learning

看得更多，匹配更好：用于双视图对应学习的多源特征融合

Xiaojie Li, Xin Jiang, Luanyuan Dai, Jinnan Yang, Yongdong Zhang, Zechao Li

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； People’s Daily Online（人民网） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出TriMatch框架，融合几何、纹理语义和结构语义特征，通过语义引导调制和层次细化，提升重复结构等场景下的对应点鉴别能力。

Comments Correspondence Learning, Multi-Source Feature Fusion, Outlier Removal, Camera Pose Estimation

LiteVSR: Lightweight Adaptation of Frozen Diffusion Transformers for Video Super-Resolution

LiteVSR: 冻结扩散变换器的轻量级自适应用于视频超分辨率

Yu Cao, Ziquan Liu, Zhensong Zhang, Jiankang Deng, Shaogang Gong, Jifei Song

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

AI总结 提出LiteVSR，利用流匹配原理，通过轻量级状态感知适配器在冻结扩散变换器上实现视频超分辨率，仅需11.25%可训练参数和12 GPU小时训练。

Temporal-Aware Reasoning Optimization for Video Temporal Grounding

时间感知推理优化用于视频时间定位

Minghang Zheng, Zihao Yin, Yi Yang, Yuxin Peng, Yang 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TaRO框架，通过构造性推理探索和时间敏感性奖励，增强多模态大模型在视频时间定位中的时间感知推理能力，实现最先进性能。

Comments Accepted by ICML 2026

EgoTactile: Learning Grasp Pressure for Everyday Objects from Egocentric Video

EgoTactile: 从自我中心视频学习日常物体的抓取压力

Yuan Zeng, Yujia Shi, Tiao Tan, Xingting Li, Yaqi Qin, Zongqing Lu, Wenming Yang, Jing-Hao Xue, Qingmin Liao

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

AI总结 提出EgoTactile基准和条件扩散框架EgoPressureDiff，从自我中心视频估计全手抓取压力，解决视觉-物理歧义，实现鲁棒迁移。

Comments Accepted to ICML2026 spotlight