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

Self-Consistent Latent Reasoning: Long Latent Sequence Reasoning for Vision-Language Model

自洽潜在推理：面向视觉语言模型的长潜在序列推理

Chenfeng Wang, Wei He, Xuhan Zhu, Chunpeng Zhou, Qizhen Li, Song Yan, Yufei Zheng, Chengjun Yu, Fan Lu, Wei Zhai, Yang Cao, Pengfei Yu, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Li Auto Inc.（利亚自动化公司） 纠错

AI总结 本文提出SCOLAR模型，通过轻量级detransformer生成辅助视觉token，结合三阶段SFT和ALPO强化学习，显著提升视觉语言模型的长序列推理能力，达到开源模型在现实任务中的最佳性能。

Comments 17 pages, 6 figures

Scale over Preference: The Impact of AI-Generated Content on Online Content Ecology

规模胜过偏好：AI生成内容对在线内容生态的影响

Tianhao Shi, Yang Zhang, Xiaoyan Zhao, Fengbin Zhu, Chenyi Lei, Han Li, Wenwu Ou, Tian Yang, Yang Song, Yongdong Zhang, Fuli Feng

机构 * 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） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 研究通过分析中国视频平台用户数据，发现AI生成内容在高产量下可与人类生成内容在参与度上持平，尽管消费者更偏好人类生成内容，算法机制在调节竞争中起关键作用。

Comments update authors in v2

TeleGate: Whole-Body Humanoid Teleoperation via Gated Expert Selection with Motion Prior

TeleGate: 通过门控专家选择与运动先验实现全身人形机器人远程操作

Jie Li, Bing Tang, Feng Wu

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） ； AnyWit Robotics Co., Ltd., Shushan District, Hefei, Anhui, China（安徽合肥蜀山 district AnyWit 机器人有限公司） 纠错

AI总结 本文提出TeleGate框架，通过门控网络动态激活专家策略，结合VAE运动先验模块预测未来动作，实现高精度动态动作远程操作。

Comments Accepted by RSS 2026. Project page: https://anywitresearch.github.io/TeleGate/

GUIGuard-Bench: Toward a General Evaluation for Privacy-Preserving GUI Agents

GUIGuard-Bench：面向隐私保护GUI代理的通用评估

Yanxi Wang, Zhiling Zhang, Wenbo Zhou, Weiming Zhang, Jie Zhang, Qiannan Zhu, Yu Shi, Shuxin Zheng, Jiyan He

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； A*STAR ； Zhongguancun Institution of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究所） 纠错

AI总结 GUIGuard-Bench通过241个真实GUI代理轨迹和4080张截图，评估隐私保护GUI代理的隐私识别、规划一致性和保护策略影响，揭示隐私识别是实际应用中的关键瓶颈。

Backdoor Collapse: Eliminating Unknown Threats via Known Backdoor Aggregation in Language Models

后门崩溃：通过已知后门聚合消除未知威胁

Liang Lin, Miao Yu, Moayad Aloqaily, Zhenhong Zhou, Kun Wang, Linsey Pang, Prakhar Mehrotra, Qingsong Wen

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； United Arab Emirates University（阿联酋大学） ； PayPal Inc（PayPal公司） ； Walmart Labs（沃尔玛实验室） ； Squirrel Ai Learning（Squirrel Ai学习） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出一种无需提前了解触发器设置的防御框架，通过后门表示聚合和恢复微调，有效降低攻击成功率并保持模型性能。

MaskPro: Linear-Space Probabilistic Learning for Strict (N:M)-Sparsity on LLMs

MaskPro: 用于LLMs上严格(N:M)-稀疏性的线性空间概率学习

Yan Sun, Qixin Zhang, Zhiyuan Yu, Xikun Zhang, Li Shen, Dacheng Tao

机构 * School of Computer Science Faculty of Engineering The University of Sydney（悉尼大学计算机科学与工程学院） ； Generative AI Lab College of Computing and Data Science Nanyang Technological University（南洋理工大学生成人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； RMIT University（皇家理工大学） ； School of Cyber Science and Technology Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） 纠错

AI总结 MaskPro通过学习每个M连续权重的先验分类分布，在N-way采样中生成(N:M)-稀疏性，解决了现有方法在误差和训练成本上的问题，同时提升内存效率和鲁棒性。

M3Net: A Macro-to-Meso-to-Micro Clinical-inspired Hierarchical 3D Network for Pulmonary Nodule Classification

M3Net：一种受临床诊断流程启发的宏-中-微三级层次3D网络用于肺结节分类

Jinyue Li, Yuzhou Yu, Jingjing Yang, Meng Fu, Yani Zhang, Shuyao He, Dianlong Ge, Xin Ning, Yannan Chu, Qiankun Li

机构 * Hefei Cancer Hospital of CAS, Institute of Health and Medical Technology, Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院合肥医疗健康研究院、健康与医疗技术研究所、物理研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Graduate School, Bengbu Medical College（蚌埠医疗学院研究生院） ； Department of Pulmonary and Critical Care Medicine, The First Affiliated Hospital of USTC, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学附属第一医院呼吸与危重症医学科、生命科学与医学学院） ； Northeastern University（东北大学） ； Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences（中国科学院半导体研究所） ； College of Computing and Data Science (CCDS), Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 本文提出M3Net，通过多尺度上下文信息整合，提升肺结节分类的准确性和可解释性，在LIDC-IDRI和USTC-FHLN数据集上取得最佳性能。

Comments Published in Information Fusion (2026), 15 pages, 5 figures

Journal ref Information Fusion, 2026

OmniNFT: Modality-wise Omni Diffusion Reinforcement for Joint Audio-Video Generation

OmniNFT: 多模态联合音频视频生成的模态感知强化学习

Guohui Zhang, XiaoXiao Ma, Jie Huang, Hang Xu, Hu Yu, Siming Fu, Yuming Li, Zeyue Xue, 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） ； Peking University（北京大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） 纠错

AI总结 本文提出OmniNFT，通过模态感知强化学习框架解决多模态联合生成中的模态一致性、梯度不平衡和信用分配问题，提升音频视频感知质量与同步性能。

Comments Project page: https://zghhui.github.io/OmniNFT/

PriorZero: Bridging Language Priors and World Models for Decision Making

PriorZero：连接语言先验与世界模型以实现决策制定

Junyu Xiong, Yuan Pu, Jia Tang, Yazhe Niu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； The Chinese University of Hong Kong MMLab（香港中文大学MMLab） 纠错

AI总结 PriorZero通过解耦的rollout训练设计，将LLM生成的语义先验整合到基于世界模型的规划中，提升探索效率和长期性能，适用于文本冒险游戏和指令遵循任务。

Comments 30 pages, 12 figures

SkillGraph: Skill-Augmented Reinforcement Learning for Agents via Evolving Skill Graphs

SkillGraph：通过演化的技能图增强代理的强化学习

Xiaoyuan Li, Moxin Li, Keqin Bao, Yubo Ma, Wenjie Wang, Dayiheng Liu, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 SkillGraph通过演化的技能图增强代理的强化学习，解决技能组合任务中的依赖识别和库维护问题，实验显示其在复杂任务中表现优异。

Comments Under Review

SAGE: Scalable Automated Robustness Augmentation for LLM Knowledge Evaluation

SAGE：可扩展的自动鲁棒性增强用于LLM知识评估

Xiaoyuan Li, Yuzhe Wang, Moxin Li, Keqin Bao, Rui Men, Yichang Zhang, Dayiheng Liu, Wenjie Wang, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 SAGE通过细调小型模型构建大规模鲁棒性增强的知识评估基准，成本显著低于人工标注的HellaSwag-Pro，且细调模型可泛化至MMLU。

Comments Under Review

On Predicting the Post-training Potential of Pre-trained LLMs

关于预训练语言模型后训练潜力的预测

Xiaoyuan Li, Yubo Ma, Kexin Yang, Moxin Li, Keqin Bao, Wenie Wang, Fuli Feng, Dayiheng Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出RuDE框架，通过响应判别预测预训练模型后训练潜力，实验显示与后训练表现相关性超90%，验证了其在高效基础模型开发中的有效性。

Comments Under Review

UniVLR: Unifying Text and Vision in Visual Latent Reasoning for Multimodal LLMs

UniVLR: 统一文本与视觉的视觉潜在推理用于多模态大语言模型

Houcheng Jiang, Jiajun Fu, Junfeng Fang, Chen Gao, Xiang Wang, Xiangnan He, Yong Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 UniVLR提出一种统一的视觉潜在推理框架，将文本推理和辅助视觉证据视为共享的视觉工作空间，通过压缩统一表示提升多模态大语言模型的视觉推理效率。

Skill1: Unified Evolution of Skill-Augmented Agents via Reinforcement Learning

技能1：通过强化学习实现技能增强代理的统一进化

Yaorui Shi, Yuxin Chen, Zhengxi Lu, Yuchun Miao, Shugui Liu, Qi GU, Xunliang Cai, Xiang Wang, An Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文提出Skill1框架，通过单一策略协同进化技能选择、利用与蒸馏，以共享任务目标优化技能库维护，实验表明其优于现有基线方法。

AIA: Rethinking Architecture Decoupling Strategy In Unified Multimodal Model

AIA: 重新思考统一多模态模型中的架构解耦策略

Dian Zheng, Manyuan Zhang, Hongyu Li, Kai Zou, Hongbo Liu, Ziyu Guo, Kaituo Feng, Yexin Liu, Ying Luo, Hongsheng Li

机构 * MMLab, CUHK（CUHK多媒体实验室） ； Meituan（美团） ； USTC（中国科学技术大学） ； TJU（天津大学） 纠错

AI总结 本文提出AIA损失函数，通过学习任务特定的多模态交互模式，缓解任务冲突而不依赖模型解耦，提升生成与理解性能。

Comments Project page: https://zhengdian1.github.io/AIA-project/ Code: https://github.com/zhengdian1/AIA

Sparsity-Constraint Optimization via Splicing Iteration

通过拼接迭代进行稀疏性约束优化

Jin Zhu, Junxian Zhu, Zezhi Wang, Borui Tang, Hongmei Lin, Xueqin Wang

机构 * School of Mathematics, University of Birmingham, Birmingham, UK（英国伯明翰大学数学学院） ； Saw Swee Hock School of Public Health, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学 Saw Swee Hock 公共卫生学院） ； Department of Statistics and Finance/International Institute of Finance, School of Management, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, China（中国科学技术大学管理学院统计与金融系/国际金融研究院） ； School of Statistics and Information, Shanghai University of International Business and Economics, Shanghai, China（上海国际经贸管理大学统计与信息学院） 纠错

AI总结 本文提出SCOPE算法，通过拼接操作优化强凸光滑函数，无需调参，理论证明线性收敛并恢复真实支持集，应用于稀疏二次优化、稀疏分类器学习和稀疏马尔可夫网络恢复。

Comments 35 pages

DORA: Dynamic Online Reinforcement Agent for Token Merging in Vision Transformers

DORA：面向视觉变换器的动态在线强化代理用于令牌合并

Kaixuan He, Song Chen, Yi Kang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出DORA，一种基于强化学习的在线推理框架，用于动态合并视觉变换器中的令牌。通过将合并过程建模为马尔可夫决策过程，DORA在保持特征保真度的同时提升计算效率，实验证明其在准确率和效率上的显著改进。

Comments Preprint. Under review

GeomHerd: A Forward-looking Herding Quantification via Ricci Flow Geometry on Agent Interactive Simulations

GeomHerd：通过Ricci流几何在代理交互模拟中进行前瞻性从众量化

Lake Yang, Junwei Su, Jingfeng Zeng, Wenhao Lu, Xingzhi Qian, Weitong Zhang, Chuan Wu, Dunhong Jin

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； MaxQuant ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 本文提出GeomHerd框架，利用Ricci流几何直接量化代理交互图中的协调性，提前预测从众行为，实验显示其在连续自旋模型中提前检测从众现象，且在Vicsek模型中表现良好。

Nice Fold or Hero Call: Learning Budget-Efficient Thinking for Adaptive Reasoning

好折叠还是英雄召唤：学习适应性推理的预算高效思考

Zhaomeng Zhou, Lan Zhang, Junyang Wang, Mu Yuan, Junda Lin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出Budget-Efficient Thinking框架，通过结合行为冷启动与GRPO，在投资成本意识奖励下，学习短回答、早放弃和保留计算资源三种行为，提升推理效率与性能。

Comments 24 pages, 6 figures, 11 tables

3DGS$^3$: Joint Super Sampling and Frame Interpolation for Real-Time Large-Scale 3DGS Rendering

3DGS$^3$：联合超采样与帧插值用于实时大规模3DGS渲染

Yibo Zhao, Fan Gao, Youcheng Cai, Ligang Liu

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

AI总结 本文提出3DGS$^3$框架，通过联合超采样和帧插值提升实时大规模3DGS渲染的效率与质量，采用可微处理实现高分辨率和高帧率输出。

The Granularity Mismatch in Agent Security: Argument-Level Provenance Solves Enforcement and Isolates the LLM Reasoning Bottleneck

代理安全中的粒度不匹配：论证层面的溯源解决了执行问题并隔离了LLM推理瓶颈

Linfeng Fan, Ziwei Li, Yuan Tian, Yichen Wang, Rongsheng Li, Xiong Wang

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院 Gallagher 学院） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王 Abdullah 科学技术大学） ； Dongbei University of Finance and Economics（东北财经大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出PACT框架，通过论证层面的溯源解决代理安全中的粒度不匹配问题，隔离LLM推理瓶颈，提升安全性和实用性。

SkillMaster: Toward Autonomous Skill Mastery in LLM Agents

SkillMaster：迈向LLM代理自主技能掌握

Min Yang, Jinghua Piao, Xu Xia, Xiaochong Lan, Jiaju Chen, Yongshun Gong, Yong Li

机构 * Shandong University（山东大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Southeast University（东南大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 SkillMaster通过轨迹引导技能复习、反事实效用评估和DualAdv-GRPO算法，使LLM代理能自主创建、优化和选择技能，提升任务成功率8.8%和9.3%。

Think, then Score: Decoupled Reasoning and Scoring for Video Reward Modeling

思考，然后评分：视频奖励建模中的解耦推理与评分

Yuan Wang, Ouxiang Li, Yulong Xu, Borui Liao, Jiajun Liang, Jinghan Li, Meng Wang, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kuien Liu, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

AI总结 本文提出DeScore模型，通过解耦推理与评分机制提升视频奖励建模的泛化能力，结合冷启动和强化学习优化，实现更稳定的性能。

Neural Dynamic GI: Random-Access Neural Compression for Temporal Lightmaps in Dynamic Lighting Environments

神经动态GI：面向动态光照环境的随机访问神经压缩技术

Jianhui Wu, Jian Zhou, Zhi Zhou, Zhangjin Huang, Chao Li

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

AI总结 本文提出Neural Dynamic GI，通过多维特征图和轻量神经网络整合时间信息，实现动态光照环境下的高效光映射压缩，显著降低存储需求并提升实时解压效率。

Comments Accepted to CVPR 2026

Calibrated Multimodal Representation Learning with Missing Modalities

校准的多模态表示学习与缺失模态

Xiaohao Liu, Xiaobo Xia, Jiaheng Wei, Shuo Yang, Xiu Su, See-Kiong Ng, 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） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Central South University（中南大学） 纠错

AI总结 本文提出CalMRL，通过校准缺失模态导致的不完整对齐问题，从锚点偏移角度提供理论见解，结合先验知识和模态间联系，解决优化难题，验证了方法的有效性。

Comments Accepted by ICML 2026

WildClawBench: A Benchmark for Real-World, Long-Horizon Agent Evaluation

WildClawBench: 一个用于真实世界、长周期代理评估的基准测试

Shuangrui Ding, Xuanlang Dai, Long Xing, Shengyuan Ding, Ziyu Liu, Yang JingYi, Penghui Yang, Zhixiong Zhang, Xilin Wei, Xinyu Fang, Yubo Ma, Haodong Duan, Jing Shao, Jiaqi Wang, Dahua Lin, Kai Chen, Yuhang Zang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； 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） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出WildClawBench，一个包含60个双语多模态任务的原生运行时基准测试，评估代理在真实工具环境中的长周期任务能力，结果显示当前前沿模型在真实运行时表现仍不理想。

Comments Github link: https://github.com/internlm/WildClawBench

Provable Sparse Inversion and Token Relabel Enhanced One-shot Federated Learning with ViTs

可证明的稀疏反向与令牌重标记增强的一次联邦学习与ViTs

Li Shen, Xiaolei Hao, Qinglun Li, Xiaochun Cao, Zhifeng Hao, Xun Yang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-Sen University（中山大学深圳校区） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shantou University（汕头大学） 纠错

AI总结 本文提出FedMITR框架，通过稀疏模型反向和令牌重标记解决非IID数据下的联邦学习问题，提升模型泛化能力。

Comments 18 Pages

FORGE: Fragment-Oriented Ranking and Generation for Context-Aware Molecular Optimization

FORGE：面向上下文的分子优化片段排序与生成

Qingchuan Zhang, He Cao, Hao Li, Yanjun Shao, Zhiyuan Liu, Shihang Wang, Shufang Xie, Shenghua Gao, Xinwu Ye

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； Peking University（北京大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Macao Polytechnic University（澳门理工学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 FORGE通过上下文感知的局部编辑方法改进分子结构，在保持起始化合物相似性的同时，利用自动挖掘的低到高编辑对进行片段排序与生成，优于现有方法。

Relative Score Policy Optimization for Diffusion Language Models

相对分数策略优化用于扩散语言模型

Zichao Yu, Shengze Xu, Bingqing Jiang, Wenyi Zhang, Difan Zou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出RSPO方法，通过可验证奖励校准扩散语言模型中的噪声似然估计，提升推理能力，在规划任务中表现优异。

AlpsBench: An LLM Personalization Benchmark for Real-Dialogue Memorization and Preference Alignment

AlpsBench: 一个面向真实对话记忆与偏好对齐的LLM个性化基准

Jianfei Xiao, Xiang Yu, Chengbing Wang, Wuqiang Zheng, Xinyu Lin, Kaining Liu, Hongxun Ding, Yang Zhang, Wenjie Wang, Fuli Feng, Xiangnan He

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 AlpsBench通过真实人类与LLM对话数据构建，包含2500个长期交互序列及验证的记忆，评估个性化信息提取、更新、检索与利用等核心任务，揭示LLM在记忆管理中的局限性。