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具身可解释性：将因果理解与视觉-语言-动作模型的泛化联系起来
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出干预显著性评分（ISS）和干扰质量比（NMR），通过干预掩码估计视觉区域对动作预测的因果影响，并量化对任务无关特征的归因，实验表明NMR可预测泛化行为，ISS比现有方法提供更忠实的解释。
Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
TopoHR: 面向驾驶场景中循环拓扑推理的层次化中心线表示与点到实例关系
机构 * Institute of Intelligent Machines, HFIPS, Chinese Academy of Sciences（智能机器研究所，HFIPS，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； NullMax ； Westlake University（西湖大学）
AI总结 提出TopoHR框架，通过层次化中心线表示和统一架构中的点到实例与实例到实例关系，实现中心线检测与拓扑推理的循环交互，在OpenLane-V2上取得显著性能提升。
Comments Accepted at CVPR 2026 (camera ready version)
扩散以协调：高效在线多智能体扩散策略
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出首个在线离线策略多智能体强化学习框架OMAD，利用扩散策略和松弛策略目标最大化缩放联合熵，实现高效探索与协调，在MPE和MAMuJoCo上样本效率提升2.5至5倍。
鲁棒隐私：通过认证鲁棒性实现推理阶段隐私
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出鲁棒隐私(RP)概念，基于认证鲁棒性确保预测在输入邻域内不变，从而限制推理阶段隐私泄露；实验表明RP在属性推断和模型反演攻击中有效提升隐私-效用权衡。
AsFT：在窄安全盆地内锚定大语言模型微调期间的安全性
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） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对微调大语言模型时安全性易受损的问题，提出AsFT方法，通过惩罚与对齐方向正交的更新，将模型约束在窄安全盆地内，在提升任务性能的同时显著降低有害行为。
RSTR: 减少扩散Transformer中的时空冗余
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出RSTR框架，通过进化搜索和自适应秩分配联合减少扩散Transformer中的时空冗余，实现50%-70%计算节省并保持或提升生成质量。
Comments International Conference on Machine Learning (ICML)
物理驱动的时空建模用于AI生成视频检测
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） ； Key Laboratory of Big Data and Intelligent Robot, Ministry of Education（教育部大数据与智能机器人重点实验室） ； Pazhou Lab（琶洲实验室） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学）
AI总结 提出基于概率流守恒的物理驱动AI生成视频检测范式，通过归一化时空梯度（NSG）统计量捕捉物理异常，结合预训练扩散模型估计NSG，并利用最大均值差异（MMD）进行检测，在Recall和F1-Score上分别提升16.00%和10.75%。
Comments Accepted at NeurIPS 2025 spotlight
LaQual: 一种用于LLM应用质量评估的自动化框架
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出LaQual自动化框架，通过静态指标筛选和动态场景评估，实现LLM应用质量评估，与人类判断高度一致，可减少66.7%-81.3%候选应用。
基于轮廓场的椭圆形状先验用于Segment Anything模型
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对SAM难以高效生成椭圆形状分割结果的问题，提出一种参数化椭圆轮廓场约束方法，通过变分法和对偶算法将椭圆先验与图像特征融合，提升特定任务分割精度。
因果衣物不变特征学习用于换衣行人重识别
机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络安全学院） ； Anhui Province Key Laboratory of Digital Security（安徽省数字安全重点实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Data Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学数据科学学院） ； Wuhan University（武汉大学）
AI总结 针对换衣行人重识别中衣物变化导致特征失效的问题，提出因果衣物不变学习（CCIL），通过因果干预阻断衣物捷径，实现衣物不变特征学习，在PRCC和DeepChange数据集上分别达到66.4%和59.2%的Rank-1准确率。
面向视觉条件的无人机导航的自优化智能体强化学习
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
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。
基于语义ID的推理增强生成式推荐
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）
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: 并行残差迭代序列模型
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
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：基于经验条件推理的记忆驱动时间序列预测
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
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。
重新思考基于流的渐进域适应：半对偶最优传输视角
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
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)
WorldPlay：面向实时交互式世界建模的长期几何一致性
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
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
打破维度诅咒：扩散模型高效学习低维分布
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
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
Embody4D: 面向具身4D世界建模的通用数据引擎
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； 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 Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 提出Embody4D视频到视频世界模型，通过3D感知合成管道、潜在置信度专家调制和交互注意力机制，将单目机器人视频转换为多视角视频，解决具身智能中视角稀疏问题，提升下游规划与学习性能。
放射学中比较推理的视觉语言框架
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） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University（武汉大学仁民医院放射科） ； Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学附属第六人民医院）
AI总结 提出一个实体感知的跨图像推理框架，通过构建大规模比较影像数据集MedReCo-DB和开发MedReCo及MedReCo-VLM模型，实现了参考病例检索和时间比较解读，显著提升了放射学比较推理性能。
推理的影子价格：LLM最优预算分配的经济学视角
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文从经济学视角将推理预算分配建模为全局约束优化问题，提出基于影子价格的CLEAR方法，通过理性放弃和资源再分配，在资源稀缺下显著提升总token成本与平均准确率的帕累托前沿。
BORA: 弥合离线强化学习与在线残差适应以实现真实世界灵巧VLA模型
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； USTC（中国科学技术大学）
AI总结 提出BORA框架，通过离线构建动作条件价值引导的评论家，并结合在线冻结VLA基础、引入人类在环的分块残差适应机制，解决灵巧操作中高维探索导致的时间不一致、样本低效和硬件风险问题，在五个真实灵巧任务上平均成功率提升33%。
Comments 24 pages,11 figures
S3Mem：用于长时域交互式问答的结构化时空场景-事件记忆
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） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航）
AI总结 提出S3MEM框架，通过结构化场景-事件记忆和锚点敏感检索，在长时域交互式问答中实现比通用记忆接口更优的准确率-效率平衡。
超越理性错觉：行为现实的战略分类
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出了一种基于前景理论的行为现实战略分类框架，以应对现实中受心理偏差影响的决策者策略性操纵问题。
Comments Accepted by ICML2026
当表格基础模型遇见策略性表格数据：一种先验对齐方法
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文研究了表格基础模型在策略性表格数据上的泛化能力，提出了一种策略感知的先验对齐框架SPN，以提高模型在策略性环境中的鲁棒性和预测性能。
Comments Accepted by ICML2026
通过分步置信度归因诊断黑盒大语言模型的多步推理失败
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出了一种基于分步置信度归因（SCA）的方法，用于诊断黑盒大语言模型在多步推理中的失败，通过信息瓶颈原理对生成的推理轨迹进行置信度评估，并通过实验验证该方法在数学推理和多跳问答任务中的有效性。
Comments Accepted by ICML 2026
语言生成作为最优控制：潜在控制空间中的闭环扩散
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文将语言生成重新表述为随机最优控制问题，通过统一理论视角分析自回归和扩散模型，解释其局限性，并提出基于流匹配的闭环控制器实现高效文本生成。
参与过程：重新思考动作与观察的时间接口
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出参与过程（EP）模型，通过显式时间接口处理动作与观察的不同时间尺度交互，支持多速率协调和子系统组合，揭示隐藏的时间行为并使策略适应显式时间成本。
SecureVibeBench: 通过重建引入漏洞的场景来基准测试AI代理的安全振动编码
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出SecureVibeBench，一个包含105个C/C++安全编码任务的基准测试，旨在评估AI代理在真实场景中生成安全代码的能力，发现现有方法在评估人类与AI代理对比时的不足。
Comments ACL 2026 Main Conference. Our code and data are on https://github.com/iCSawyer/SecureVibeBench
基于扩散模型的UAV人类检测粗到细层次对齐
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出Coarse-to-Fine Hierarchical Alignment框架，通过合成数据转换缩小领域差距，提升UAV人类检测精度，实验显示mAP50提升14.1%。
图流模型：基于强化学习训练图流模型
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出Graph-GRPO框架，通过可验证奖励训练图流模型，推导了转移概率表达式并提出局部探索策略，实验显示其在生成质量与分子优化任务中表现优异。
Comments Accepted by ICML 2026
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