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

DP-MGTD: Privacy-Preserving Machine-Generated Text Detection via Adaptive Differentially Private Entity Sanitization

DP-MGTD：通过自适应差分隐私实体净化实现隐私保护的机器生成文本检测

Lionel Z. Wang, Yusheng Zhao, Jiabin Luo, Xinfeng Li, Lixu Wang, Yinan Peng, Haoyang Li, XiaoFeng Wang, Wei Dong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Hengxin Tech（恒心科技） 纠错

AI总结 DP-MGTD通过自适应差分隐私实体净化技术，在保障隐私的前提下实现对机器生成文本的高精度检测。

Comments This article is unable to reproduce the experimental results, and we no longer have confidence in the main conclusion of this article

FPEdit: Robust LLM Fingerprinting through Localized Parameter Editing

FPEdit：通过局部参数编辑实现鲁棒的大语言模型指纹技术

Shida Wang, Chaohu Liu, Yubo Wang, Linli Xu

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

AI总结 FPEdit通过局部参数编辑注入语义连贯自然语言指纹，解决现有指纹技术的局限，实现高指纹保留率、抗检测性与模型效用保留，大幅降低资源需求，用于大语言模型来源验证。

Comments Accepted to COLM 2026

SepPrune:A Separator-based Pruning Framework for Efficient Multimodal Large Language Models

SepPrune：一种基于分隔符的高效多模态大语言模型剪枝框架

Yuchen Wang, Qihui Zhu, Yang Liu, Xiaoyan Sun, Siying Wu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； ChangXin Memory Technologies（长鑫存储技术有限公司） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型视觉令牌计算成本高的问题，提出SepPrune剪枝方法，以模态分隔符令牌为统一查询来排序和选择视觉令牌，复用内置投影参数，无需架构更改，在Qwen2.5-VL-7B上实验取得最优性能。

OmniDelta: Skill-Driven Budget Allocation for Token Compression in OmniLLMs

OmniDelta：用于OmniLLMs中令牌压缩的技能驱动预算分配

Haoyang Huang, Wenjie Huang, Tianqi Xu, Hongyaoxing Gu, Kang Tan, Yikai Fu, Yuhao Shen, Tianyu Liu, Baolin Zhang, Jun Zhang, Xinyi Hu, Jun Dai, Shuang Ge, Lei Chen, Yue Li, Mingchen Wang, Meng Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； 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） ； Alibaba（阿里巴巴） 纠错

AI总结 研究针对OmniLLMs长音频-视频令牌序列成本高的问题，提出技能驱动的OmniDelta框架，通过构建技能池、结合意图与内容感知分配预算，能与现有策略结合，实验证明其在多个基准上建立新的准确性-效率前沿，减少内存并加速推理。

Comments 24 pages, 8 figures

ANFI: Rethinking Neighbor Feature Interaction in Person Re-ID

ANFI：重新思考行人重识别中的邻居特征交互

Xulin Li, Yan Lu, Bin Liu, Jiaze Li, Qinhong Yang, Tao Gong, Qi Chu, Nenghai Yu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui Province Key Laboratory of Digital Security（安徽省数字安全重点实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 该研究针对行人重识别中基于邻居方法仅依赖亲和关系、受噪声邻居影响的问题，提出ANFI方法，不仅建模亲和关系与差异关系，还用自适应加权，通过新邻域相似度导出差异关系，经噪声关系监督训练，实验证明其在多种设置下的优越性。

Comments accepted by ECCV2026

CAST: Game Solvers as Turn-Level Teachers for LLM Agents

CAST：将游戏求解器作为大语言模型智能体的回合级教师

Yu Wang, Yi-Kai Zhang, Wentao Shi, Ziang Ye, Yuchun Miao, Yueqing Sun, Qi Gu, Xunliang Cai, Lan-Zhe Guo, Han-Jia Ye, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 研究如何训练大语言模型在长期游戏中决策，提出CAST方法，利用游戏求解器状态值变化转化为求解器优势并注入RLVR，在多个游戏中优于基线，实现高平均零样本性能。

Eliminating Propagation Delay: Attention-Based Spatial-Temporal Fusion Graph Convolution Network for Traffic Flow Prediction

消除传播延迟：基于注意力的时空融合图卷积网络用于交通流预测

Jinpeng Chen, Ziyu Yu, Tao Wang, Jun Ma, Hongbo Gao, Senzhang Wang, Zufeng Zhang, Kaimin Wei

机构 * School of Computer Science (National Pilot Software Engineering School), Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学计算机学院（国家示范性软件学院）） ； Department of Automation, 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自动化系） ； School of Computer Science and Engineering, Central South University（中南大学计算机科学与工程学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； College of Information Science and Technology, Jinan University（暨南大学信息科学技术学院） 纠错

AI总结 针对交通流预测，提出基于注意力的时空融合图卷积网络（A-STFGCN），设计时空融合块，通过掩码矩阵多头自注意力机制提取特征相关性，去除传播延迟误差，实验表明该方法相比基线方法性能最佳，效率良好。

Reasoning with Memory: A Temporal Granularity-Adaptive Framework for Training-Free Long Video Understanding

利用记忆进行推理：一种用于免训练长视频理解的时间粒度自适应框架

Linghao Meng, Qiankun Li, Junyuan Mao, Pujin Liao, Zhicheng He, Enbo Zhang, Kun Wang, Yang Liu, Huazhu Fu, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（高性能计算研究所，科学、技术与研究机构（A*STAR）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

AI总结 研究针对多模态大语言模型长视频理解受限问题，提出ReMem框架，通过双级记忆增强自适应，在查询和视频级别分别处理，能适应不同时间粒度，经实验验证在多个基准测试中实现高效零样本性能，提升模型长视频推理能力。

Comments Accepted by ECCV 2026

DailyBench: A Unified Benchmark for AI-Generated and Manipulated Images from Modern Generative Models

DailyBench：用于评估现代生成模型生成和处理的人工智能图像的统一基准

Xin Jiang, Hao Tang, Junyao Gao, Meiqi Cao, Fei Shen, Dongming Zhang, Yongdong Zhang

机构 * People’s Daily Online（人民网） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； 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 研究针对现有生成模型图像检测基准与现实差距问题，提出统一基准DailyBench，含FakeBench和ManipulationBench两个子集，通过实验揭示当前检测器鲁棒性差，凸显其可用于开发更强大的人工智能生成图像检测方法。

Comments Some errors must be corrected

RadioMaster: Multi-Agent System for Autonomous Radio Signal Generation

RadioMaster: 自主无线电信号生成的多智能体系统

Jiazhen Lei, Yuxin Sha, Tianze Cao, Sihan Wang, Bingbing Wang, Zeming Yang, Fengyuan Zhu, Xiaohua Tian

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

AI总结 提出RadioMaster，一个全自主的多智能体框架，通过RadioWiki、RadioAgent和RadioEmulator三大支柱，将用户意图转化为真实无线信号，解决现有模型因领域知识和硬件约束敏感性不足而无法生成无线电信号的问题。

FlowInOne:Unifying Multimodal Generation as Image-in, Image-out Flow Matching

FlowInOne：将多模态生成统一为图像输入、图像输出的流匹配

Junchao Yi, Rui Zhao, Jiahao Tang, Weixian Lei, Linjie Li, Qisheng Su, Zhengyuan Yang, Lijuan Wang, Xiaofeng Zhu, Alex Jinpeng Wang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Central South University（中南大学） ； 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） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 本文提出FlowInOne框架，将多模态生成统一为纯视觉流匹配，通过视觉提示消除跨模态对齐瓶颈，实现文本到图像生成、布局引导编辑和视觉指令遵循的统一。

Comments Accepted by ECCV 2026. 38 Pages, 21 Figures, 12 Tables

Controllable LLM Reasoning via Sparse Autoencoder-Based Steering

通过稀疏自编码器基于的转向实现可控的大语言模型推理

Yi Fang, Wenjie Wang, Mingfeng Xue, Boyi Deng, Fengli Xu, Dayiheng Liu, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出SAE-Steering方法，通过稀疏自编码器分解隐藏状态，实现对大语言模型推理策略的高效控制，提升推理准确率和灵活性。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main

Contrastive Weak-to-strong Generalization

对比性弱到强泛化

Houcheng Jiang, Junfeng Fang, Jiaxin Wu, Tianyu Zhang, Chen Gao, Xiang Wang, Xiangnan He, Yang Deng

机构 * ustc（中国科学技术大学） ； nus（新加坡国立大学） ； zgc（中关村学院） ； smu（新加坡管理学院） 纠错

AI总结 研究针对弱到强泛化中弱模型输出噪声和偏差问题，利用隐式奖励与对比解码的联系，提出ConG框架，通过对比解码生成高质量样本，实现可靠能力转移等，经实证验证其有效性和通用性，推动了弱到强泛化及通向通用人工智能。

Keep It InMind: Benchmarking the Implicit-Association Blind Spot in Agent Memory

牢记于心：评估智能体记忆中的隐式关联盲点

Ruizhe Li, Mingxuan Du, Benfeng Xu, Zhendong Mao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Metastone Technology（元石科技） 纠错

AI总结 研究智能体记忆中的隐式关联盲点问题，引入InMind基准测试，通过配对控制区分三种解释，实验发现将记忆置于上下文时主干回答间接查询比例高，检索相同记忆时其他系统召回率低，诊断探针可缩小差距，指出路由是关键问题。

From Proprietary to Open-Source: Bridging the Distribution Gap via Multi-Agent Protocol Distillation in Agentic Search

从专有模型到开源模型：通过智能体搜索中的多智能体协议蒸馏弥合分布差距

Junlin Liu, Jiangwang Chen, Zixin Song, Shuaiyu Zhou, Chunji Lv, Hank Wu, Kailin Jiang, Jinyang Wu, Bohan Yu, Chenxi Zhou

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 研究旨在弥合专有与开源模型分布差距，提出多智能体协议蒸馏（MAPD）框架，利用结构化协议作中间表示，结合蒸馏与强化学习，在问答基准测试中表现出色，有效减轻学生策略问题，优于其他竞争方法。

Disentangling Acoustic Cues in Alzheimer's Pathology and Perception: The Roles of Language and Gender

解开阿尔茨海默病病理学与感知中的声学线索：语言和性别的作用

Liu He, Yuanchao Li, Yin-Long Liu, Rui Feng, Yiming Wang, Jiaxin Chen, Yizhe Wang, Jiahong Yuan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 研究阿尔茨海默病中声学线索，训练模型预测普通话和希腊语、男女说话者的临床AD状态及人类感知分数，用SHAP和统计模型分析，发现病理与感知一致性因语言和性别而异，强调特定人群可解释性审核对临床语音AI公平部署的必要性。

Comments Accepted at Interspeech 2026

MOJITO: Modal Joint Learning for Unified End-to-End Autonomous Driving

MOJITO：用于统一端到端自动驾驶的模态联合学习

Zhijing Cheng, Xuancheng Zhang, Donglin Di, Lei Fan, Baorui Ma, Hao Li, Xun Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Li Auto（理想汽车） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

AI总结 研究针对端到端自动驾驶系统问题，提出基于模态联合学习的MOJITO框架，去除级联接口，执行逐块模态联合注意力更新多模态特征，在数据集上取得新的最优成绩，展现出强大能力。

STAIF: A Stage-wise Optimization for Complex Instruction Following

STAIF：一种用于复杂指令跟随的逐阶段优化方法

Jian Hong, Chen Cheng, Quan Liu, Yuhao Chen, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK Research Group（科大讯飞研究院） 纠错

AI总结 针对大语言模型遵循复杂指令的挑战，提出STAIF逐阶段优化框架，先通过偏好优化提高软约束敏感度，再用可验证奖励强化学习确保硬约束遵守，构建相关数据集，验证了该方法的设计并展现出领先性能和泛化能力。

Comments 16 pages, 6 figures

TokenMem: Faithful Knowledge Injection for Frozen LLMs

TokenMem：为冻结的语言模型进行忠实的知识注入

Chengzhang Yu, Chenyang Zheng, Zening Lu, Yingru He, Yutong Huang, Yiming Zhang, Yue Xu, Zhanpeng Jin

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 研究针对RAG增强LLMs时的知识冲突问题，提出TokenMem轻量级记忆系统，通过专用通道向冻结LLMs注入知识，经两阶段课程训练薄门控适配器，实验显示其在反事实基准上知识一致性远超普通RAG，两阶段课程关键，门控适配器能自主学习策略。

Comments 15 pages, 3figures

Differencing the Diffusion Trajectory toward Uncertain Components for Time Series Forecasting

针对时间序列预测，向不确定成分差分扩散轨迹

Chen Su, Yuanhe Tian, Yan Song

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

AI总结 研究针对时间序列预测中未来与历史的不对称问题，提出DiffDiff扩散框架，将可预测性不对称嵌入扩散轨迹，使前向算子依赖步骤，在多基准测试中优于基线，能集中精力于目标最不确定成分，减轻重建历史锚定内容负担。

From Materials Database to Materials Bank: Assetizing Data for AI Driven Materials Innovation

从材料数据库到材料银行：为AI驱动的材料创新实现数据资产化

Chenyao Ma, Di Zhang, Weibo Gong, Wei Du, Rui Su, Yuhang Chen, Kan Xu, Huan Gu, Limin Li, Piao Ma, Zhenghao Li, Hao Li

机构 * Suzhou MatSource Technology Co., Ltd.（苏州材源科技有限公司） ； Gusu Laboratory of Materials（姑苏材料实验室） ； Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR), Tohoku University（东北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）） ； Frontier Research Institute for Interdisciplinary Sciences (FRIS), Tohoku University（东北大学跨学科前沿研究所（FRIS）） ； State Key Laboratory of Advanced Environmental Technology, Department of Environmental Science and Engineering, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学环境科学与工程系先进环境技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 针对传统材料数据库缺乏价值筛选和资产管理的问题，提出工业化导向的材料银行，通过多维BankCard框架将候选材料系统化为标准化、可升级的资产，构建数据到产品的闭环生态。

Journal ref AI for Materials 2026, 1(1), 9

daVinci-kernel: Co-Evolving Skill Selection, Summarization, and Utilization via RL for GPU Kernel Optimization

daVinci-kernel：通过强化学习协同进化技能选择、总结与利用的GPU内核优化

Dayuan Fu, Mohan Jiang, Tongyu Wang, Dian Yang, Jiarui Hu, Liming Liu, Jinlong Hou, Pengfei 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daVinci-kernel框架，通过强化学习联合训练技能选择、策略生成和技能总结三个智能体，共享LLM骨干，实现GPU内核优化，在KernelBench上超越先前最优模型。

Not All Pixels Are Equal: Pixel-wise Meta-Learning for Medical Segmentation with Noisy Labels

并非所有像素都平等：面向含噪标签医学分割的像素级元学习

Chenyu Mu, Guihai Chen, Xun Yang, Erkun Yang, Cheng Deng

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出MetaDCSeg框架，通过动态学习像素级权重并引入动态中心距离机制建模边界不确定性，抑制噪声标签影响并提升边界分割性能。

Comments Major updates to the paper's results and experimental methods

VL-LN Bench: Towards Long-horizon Goal-oriented Navigation with Active Dialogs

VL-LN基准：通过主动对话实现长视界目标导向导航

Wensi Huang, Shaohao Zhu, Meng Wei, Siqi Zhang, Jinming Xu, Xihui Liu, Hanqing Wang, Tai Wang, Feng Zhao, Jiangmiao Pang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 VL-LN基准通过引入主动对话机制，提升长视界目标导向导航任务的性能和可靠性。

TableMind: An Autonomous Programmatic Agent for Tool-Augmented Table Reasoning

TableMind: 一种用于工具增强表格推理的自主程序化代理

Chuang Jiang, Mingyue Cheng, Xiaoyu Tao, Qingyang Mao, Jie Ouyang, Qi Liu

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） 纠错

AI总结 TableMind通过两阶段训练策略提升表格推理能力，实现自主程序化代理的高效推理与代码生成。

Comments Comments: 10 pages, 6 figures. Submitted to WSDM 2026

CLMASP: Coupling Large Language Models with Answer Set Programming for Robotic Task Planning

CLMASP：将大语言模型与答案集编程耦合用于机器人任务规划

Xinrui Lin, Yangfan Wu, Huanyu Yang, Yu Zhang, Yanyong Zhang, Jianmin Ji

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（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出CLMASP方法，结合大语言模型和答案集编程，解决机器人任务规划中计划落地问题，实验显示其执行率显著提升。

Comments 9 pages, accepted to IJCAI 2025 Main Track

MoE$^2$-LoRA: When MoE Models Meet MoE-style Low-Rank Adaptation

MoE$^2$-LoRA：当专家混合模型遇上专家混合风格的低秩自适应

Qingyu Yang, Haonan He, Minglei Li, Jingqi Ye, Tao Chen, Lei Bai, Peng Ye

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 研究探索MoE模型的参数高效微调方法，提出MoE$^2$-LoRA，通过双通道RCP模块耦合预训练专家专业化与任务适应性，引入全局专家池，在多MoE主干上评估，能保持通用能力并实现最优下游精度。

Comments Preprint, under review

Enjoy Your Talk: A Human-Centered Benchmark for Multi-Turn Dialogue with Decoupled User Simulation, Target Modeling, and Judging

享受你的对话：一个用于多轮对话的以人为本基准，具有解耦的用户模拟、目标建模和评判

Jinglan Gong, Jiefan Lu, Hewei Guo, Kehan Li, Zhiyuan Han, Jihang Jiang, Wenwen Tong, Lewei Lu

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； 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 该研究提出EYT-Bench基准，通过三方解耦设计评估大语言模型多轮对话能力，引入新指标，发现先进模型在主观维度相近但客观意图跟踪差异大，推理可提升客观跟踪，角色格式影响轨迹分布，且热身效应稳健。

Smaller Models are Natural Explorers for Policy-Level Diversity in GRPO

小型模型是GRPO中策略级多样性的自然探索者

Yiran Xu, Yiming Ren, Zicheng Lin, Chufan Shi, Yukang Chen, Dingdong Wang, Tianhe Wu, Junjie Wang, Yujiu Yang, Yu Qiao, Ruihang Chu

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

AI总结 提出S2L-PO框架，利用小型模型作为自然探索者生成策略级多样性的rollout，通过渐进退火策略过渡到大型模型自身采样，提升数学推理性能并减少计算开销。

SRC-Flow: Compact Semantic Representations Enable Normalizing Flows for Image Generation

SRC-Flow：紧凑语义表示实现归一化流用于图像生成

Longtao Jiang, Jianmin Bao, Zhendong Wang, Xin Tao, Pengfei Wan, Zhihui Li, Xiaojun Chang

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） 纠错

AI总结 提出SRC-Flow，通过语义表示压缩器将高维RAE特征压缩到低维语义空间，降低归一化流建模负担，在ImageNet上实现最优生成质量，同时保持精确似然计算和确定性可逆采样。