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Pave-GRPO：通过原则性平均速度分解超越瞬时引导
机构 * 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） ； Fudan University（复旦大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 提出Pave-GRPO方法，通过原则性平均速度分解将粗粒度过渡分解为细粒度子轨迹，在不增加生成成本的情况下将奖励反馈传播到更多中间步骤，实现更全面的偏好对齐。
Comments 18 pages,9 figures
确定性视界：当扩展推理失败时工具委托变得必要
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文通过注意力瓶颈定理和确定性视界概念，证明解码器-only注意力在确定性状态追踪任务中存在信息论容量限制，导致扩展推理性能退化，并指出当视界超过19-31时工具委托成为必要。
缓解量子去噪扩散概率模型中的 barren plateau 问题
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） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机科学与数据科学学院） ； Research Institute of Quantum Technology, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学量子技术研究所）
AI总结 本文研究了量子去噪扩散概率模型在大规模系统中的 barren plateau 问题，提出架构改进方案以恢复训练稳定性，并提出条件 QuDDPM 用于生成基态，扩展了量子生成模型在复杂量子态制备中的应用。
Comments 17 pages, 8 figures
Journal ref Physical Review A 114, 022418, August, 2026
基于自注意力算子学习的三维集成电路热仿真
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究所） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； BTD Technology（BTD技术） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； University of California（加州大学）
AI总结 针对三维集成电路热管理难题，本文提出SAU-FNO框架，结合自注意力、U-Net与FNO，采用迁移学习微调低保真数据，实现最优热预测精度，较传统FEM加速842倍，为三维集成电路热仿真提供高效工具。
Journal ref DAC 2025
OBCache: 面向高效长上下文LLM推理的最优脑KV缓存剪枝
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出OBCache框架，将缓存驱逐形式化为逐层结构化剪枝问题，基于最优脑损伤理论量化令牌显著性，通过输出感知分数改进现有驱逐策略，在长上下文任务中提升准确性。
Comments ICML 2026
DiDPO：用于编码智能体训练的差异内差异策略优化
机构 * University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, USTC（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 针对编码智能体训练的细粒度信用分配难题，提出DiDPO方法，在Qwen2.5-7B-Coder上性能超可比方法10%以上，开源了支持多种RL方法的verl-code代码库。
Comments 16 pages, 6 figures, work in progress
MemPrism：面向长程智能体的任务条件关系记忆视图
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 该研究针对长程智能体记忆系统的表示不匹配问题，提出MemPrism任务条件关系记忆框架，经实验验证可提升长程任务性能、减少记忆消耗且视图策略可跨VLM迁移。
RenderFormer++：可扩展且物理基础的馈送前向神经渲染
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出RenderFormer++框架，通过物理信息传输引导（PITG）和层次化对象中心分词（HOCT）解决现有Transformer神经渲染的物理一致性和可扩展性问题，实现大规模场景的高效全局光照渲染。
对比表示学习的几何力学：对齐势、熵分散和跨模态散度
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文通过测度论框架，在大批量极限下证明InfoNCE目标与确定性能量景观的等价性，揭示单模态与对称多模态之间的几何分岔，并指出跨模态散度项导致模态间隙。
Comments 54 Pages, ICML 2026 (Refined document aesthetics for clearer reading)
OSReward：为跨平台计算机使用奖励模型建立标准化评估
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 本研究推出OSReward基准评估VLM评判者的可靠性，构建OS-Shepherd开源奖励模型缩小成本差距，为规模化可靠CUA奖励设计提供参考
Comments Work in progress
EvolveNet：智能体自我改进的协作式工具链进化
机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 EvolveNet提出协作式工具链进化范式，通过数据本地智能体的程序适配组合实现共享工具链改进，在五类任务场景均获增益，异构工作负载下效果更显著。
Comments 20 pages, 3 figures
基于稀疏直接飞行时间传感器的密集度量深度补全
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； USTC（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
AI总结 本文提出一种深度引导双分支视觉Transformer框架，结合dToF模拟流程，实现稀疏dToF到密集度量深度的零样本泛化补全，性能优于现有方法且高效。
Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026
ReGround：通过自诊断与视觉重检验恢复多步推理中的视觉接地
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Artificial Intelligence and Data Science（人工智能与数据科学学院） ； State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry（精准与智能化学国家重点实验室）
AI总结 ReGround是无需架构修改或外部工具的两阶段框架，通过自诊断与视觉重检验解决VLMs多步推理中的视觉接地丢失问题，在八个基准上获一致增益且推理开销适度。
Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (MM '26). 8 pages main text, 4 figures, plus appendix
OmniVR：用于恢复退化历史影片的联合视频-音频条件生成模型
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）
AI总结 提出首个联合音视频生成修复模型OmniVR，通过三项关键设计解决历史影片的音视频共同退化问题，在多类指标上超越现有方法，还发布了相关基准OmniVRBench
蒸馏前先前瞻：智能体策略内蒸馏中教师指导的未来轨迹验证
机构 * Meituan LongCat Interaction（美团龙猫交互） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Jilin University（吉林大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 该研究针对策略内蒸馏的学生轨迹偏差问题，提出FutureBridge-OPD方法，在多任务基准上显著优于现有方法，代码公开可用。
Comments 15 pages, 5 figures
EmbodiedVAE：用于高效可控具身操作的解耦视频变分自编码器
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； CASIA, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所（CASIA）） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
AI总结 针对现有潜在扩散模型适配具身操作场景的缺陷，提出EmbodiedVAE视频变分自编码器，通过双编码器架构与最优传输一致性模块实现更优重建质量、压缩率及精确动作控制。
Comments ECCV 2026
Crayotter：通过组相对偏好反向传播学习长时程视频编辑智能体
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Tianjin University（天津大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Dublin City University（都柏林城市大学）
AI总结 该研究提出 GRPB 方法，构建长时程视频编辑任务集，训练出的 9B Crayotter 模型在 AgenticVBench 上超越多个专有系统，实现从主观延迟结果中学习视频编辑智能体。
Comments 12 pages, 3 figures
视频模型作为原生4D渲染器：基于动画网格的世界 grounding 条件
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 该研究提出参考引导渲染器DAR，扩展Wan2.2相机控制，用跟踪和世界位置组成的4D G缓冲作为条件，在DAR-4D基准上实现优于现有方法的视频生成性能。
Comments 14 pages, 5 figures
SVL：基于脉冲的视觉-语言预训练用于高效的3D开放世界理解
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学未来技术学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 SVL提出基于脉冲的视觉-语言预训练框架，通过多尺度三元组对齐和可重参数化的视觉-语言整合，提升SNN在3D开放世界理解中的性能，实现高效零样本3D分类和多模态问答。
Comments ICML 2026 Spotlight
当类别进化：一种面向阶段感知类增量学习的基准和框架
机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences（合肥物理科学研究院，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 STAGE通过学习抽象的进化模式，在类增量学习中有效解决类间区分和类内形态适应问题。
Comments 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM '26)
面向以球员为中心的球动作检测的实体感知序列转换
机构 * School of Artificial Intelligence & Data Science, USTC（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） ； Suzhou Institute for Advanced Research, USTC（中国科学技术大学苏州高等研究院）
AI总结 针对以球员为中心的球动作检测任务，提出ME-DST模型，通过保留角色槽维度等设计提升性能，在FOOTPASS数据集上较TAAD+DST基线提升10.3个百分点，验证了显式实体建模的有效性。
策略滞后下的回滚复用：面向大语言模型强化学习的前缀归一化策略优化
机构 * Tencent（腾讯） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Jinan University（暨南大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对大语言模型强化学习中回滚复用导致的离策略问题，提出前缀归一化策略优化（PNPO），在4个更新周期时其数学推理性能优于GSPO，可降低更新批次需求。
在大语言模型自进化中通过自适应记忆-参数协调学习该记住什么和该内化什么
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） ； Hefei Normal University（合肥师范学院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
AI总结 该研究提出 COVE 框架，通过任务感知路由等方式协调大语言模型自进化的记忆与参数通道，解决单通道进化的灵活性与性能权衡问题，在多任务上实现更稳健高效的改进。
CoT-Edit：让思维链（CoT）指导指令视频编辑
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文提出CoT-Edit的plan--guide--edit框架，以CoT增强的MLLM为规划器生成空间先验，结合扩散编辑器实现高保真指令视频编辑，性能优于多个基准方法
生成图像更易被遗忘：合成图像检测的机器遗忘视角
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The University of Sydney（悉尼大学）
AI总结 该研究针对合成图像检测任务，发现大规模视觉模型在机器遗忘时对生成图像的特征退化更快，据此提出两种基于机器遗忘的检测方法，其性能优于传统方法，为合成图像检测建立了新范式。
Comments 19 pages, 10 figures
ECHO: 在智能体强化学习中通过选择性回合记忆进行剪枝行动与追踪学习
机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出ECHO框架，通过选择性回合记忆和源索引重建解决长程智能体强化学习中的历史崩溃与可追踪学习问题，在BrowseComp-Plus上达到43.4%准确率，优于GRPO和SUPO。
基于梯度信息逻辑校正的离散扩散模型即插即用引导
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）
AI总结 提出GILC框架，通过将预训练去噪网络作为变分代理来估计引导信号，并引入无雅可比机制直接校正干净预测逻辑，实现无需额外训练的离散扩散模型可控生成，在DNA、蛋白质序列和分子生成任务上达到最优性能。
Comments Accepted by ICML 2026
大型音频语言模型综述：通用性、可信度与展望
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fortemedia Singapore（富媒体新加坡） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
AI总结 本文综述了大型音频语言模型的通用性、可信度及未来发展方向，探讨了其架构创新、对齐算法及安全风险，并提出了防御深入、因果音频世界建模等策略以提升音频智能的可信度。
SOD：分步式在线蒸馏用于小型语言模型代理
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部门） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 针对小型语言模型中工具集成推理的稳定性问题，提出SOD分步式在线蒸馏框架，通过动态调整蒸馏强度缓解教师信号误导，提升推理性能。
SymphonyGen：具有可控和声骨架的3D分层交响乐生成
机构 * Department of AI Music and Music Information Technology, Central Conservatory of Music（中央音乐学院人工智能音乐与音乐信息科技系） ； Frontier Institute of Science and Technology, and Interdisciplinary Research Center of Frontier Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学前沿科学与技术研究院及交叉科学与技术 interdisciplinary research center） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen University（深圳大学）
AI总结 SymphonyGen通过3D分层框架实现当代电影交响乐生成，采用分层解码器架构提升效率，引入短谱条件和GRPO优化，增强和声纯净度与音乐表现力。
Comments Accepted at ISMIR 2026
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