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MORN: 为资源理性长周期导航的元认知目标-目标调节
机构 * LCSR Lab, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学LCSR实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； JD Explore Academy, Beijing, China（京东探索研究院，北京，中国）
AI总结 本文提出MORN，一种基于双过程理论的元认知导航架构，通过引入资源理性机制，解决传统导航系统在长周期任务中因缺乏全局资源意识导致的资源浪费问题，提升了目标完成率和任务效率。
理解锐度感知最小化的校准优势
机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； SGIT AI Lab, State Grid Corporation of China（国网SGIT人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 本文通过理论分析揭示锐度感知最小化（SAM）通过隐式最大化预测分布熵来改善模型校准，并提出变体CSAM进一步降低校准误差。
Comments ICLR2026
从优化中学习非平凡泛化界
机构 * Northwestern Polytechnical University（北华科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； SGIT AI Lab（SGIT人工智能实验室） ； State Grid Corporation of China（国家电网公司）
AI总结 针对深度神经网络泛化界过松或仅适用于压缩网络的问题，提出基于优化视角的非平凡泛化界，利用随机梯度算法访问的假设集具有分形特性，通过分数布朗运动驱动的随机微分方程推导出更紧的算法依赖Rademacher复杂度界。
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点云视频的三效迁移学习
机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件学院） ； School of Information and Communication Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学信息与通信工程学院） ； SIGS, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院）
AI总结 提出PoinTriE框架，通过伪运动轨迹合成、几何-运动对偶网络和时空侧网络，实现数据、参数和内存三方面高效的点云视频迁移学习，在动作识别和语义分割任务上取得新最优结果。
双锚定：解决视觉语言导航中的状态漂移问题
机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（视觉信息与应用国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院）
AI总结 提出双锚定框架，通过指令进度锚定和记忆地标锚定分别解决进度漂移和记忆漂移，显著提升长场景导航成功率。
Comments Accepted by ECCV26
MacAgentBench: 在真实macOS桌面上基准测试AI代理
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出MacAgentBench，包含676个跨25个应用的任务，采用规则评估和细粒度多检查点评分，实验表明最佳配置（OpenClaw上的Claude Opus 4.6）达到73.7% Pass@1，优势主要来自技能库而非框架设计。
CVSBench：跨视角空间推理与想象的全面基准
机构 * Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学电子与信息工程学院） ； Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Networks and Network Security（教育部智能网络与网络安全重点实验室）
AI总结 提出CVSBench基准，通过卫星-街景对评估视觉语言模型的跨视角空间推理能力，发现模型在视角剧变下难以保持物体与布局一致性，引入3D场景想象管道可显著提升性能。
MammoExpert：乳腺X线诊断中的思维链推理基准测试
机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineer, Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Yizhun co. ltd（医准有限公司） ； International School, Beijing University of Post and Telecommunications（北京邮电大学国际学院） ； School of Public Health, University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校公共卫生学院） ； Future Technology College, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学未来技术学院） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出首个包含思维链推理标注的乳腺X线数据集MammoExpert，覆盖2379张图像和67种病理亚型，通过三阶段推理提升病灶分类准确率，在多个数据集上验证了有效性。
Comments KDD 2026
EBench: 通用移动操作策略的要素诊断
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； 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） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出EBench基准，从5个能力和4个泛化维度诊断通用移动操作模型，揭示不同模型在成功率相近时能力差异显著。
LLM的隐式身份技术：跨数据集、模型和生成内容的指纹识别与水印
机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China（西安交通大学计算机科学与工程学院） ； State Grid Henan Marketing Service Center, Henan, China（国网河南营销服务中心） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学网络安全学院） ； School of Information Technology, Deakin University, Geelong, Australia（迪金大学信息技术学院）
AI总结 本文综述了LLM指纹识别和水印技术，提出隐式身份统一抽象，并基于生命周期分类法组织数据集、模型和生成内容的技术，建立评估框架。
Comments Accepted by IJCAI-ECAI 2026. 11 pages, 1 figure. Survey and taxonomy of LLM fingerprinting and watermarking for identity, provenance, generated-content attribution, and asset protection
TwoHamsters：文本到图像模型中多概念组合不安全性的基准测试
机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与工程学院） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（信息安全研究中心） ； School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学计算机科学与工程学院）
AI总结 本文提出TwoHamsters基准，通过17500个提示测试文本到图像模型在多概念组合不安全性的表现，揭示现有模型和防御机制在处理危险组合生成时的局限性。
HardSecBench: 对大型语言模型在硬件代码生成中的安全意识的基准测试
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； ZTE Corporation（中兴通讯）
AI总结 提出HardSecBench基准，包含924个任务覆盖Verilog RTL和固件C代码，评估LLM在硬件代码生成中的安全性，发现模型常满足功能需求但存在安全风险。
FUSE：面向多模态目标重识别的频域统一与频谱能量对齐
机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学网络空间安全学院） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出频域框架FUSE，通过频谱解耦和能量对齐两阶段处理，解决多模态重识别中低频偏置问题，在三个数据集上mAP提升9.1%。
Comments Accepted in ICML 2026
SL-S4Wave：基于结构化状态空间模型的生理波形自监督学习
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； OpenEvidence, USA（OpenEvidence（美国）） ； New York University（纽约大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Emory University（埃默里大学）
AI总结 提出SL-S4Wave框架，结合对比学习与基于结构化状态空间模型的编码器，通过多尺度子核全局卷积捕获多通道生理波形的局部和长程依赖，在心律失常检测等任务中优于现有方法。
大型语言模型并不总是需要可读语言
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 研究提出BabelTele表示法，将语义编码为紧凑、非标准文本，牺牲人类可读性但保持LLM可恢复性，实验表明可压缩至27.9%长度并保持99.5%语义保真度，降低上下文开销。
Comments 23 pages, 10 figures. Preprint
面向结构的随机神经网络用于泊松-能斯特-普朗克和泊松-能斯特-普朗克-纳维-斯托克斯系统
机构 * School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi（西安交通大学数学与统计学院，西安，陕西）
AI总结 提出结构导向随机神经网络(SO-RaNN)框架，通过解耦线性化子问题、逐点截断保持浓度正性、离散质量缩放因子和SAV后处理修正，实现PNP和PNP-NS系统的高效求解，并理论推导残差估计和收敛性。
EndoCoT：扩散模型中的内生思维链推理扩展
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出EndoCoT框架，通过迭代思维引导模块激活MLLM的推理潜力，并利用终端思维接地模块确保推理轨迹与文本监督对齐，使DiT逐步执行复杂任务，在多个基准上平均准确率达92.1%。
Comments 23 pages, 18 figures, The code and dataset are publicly available at https://internlm.github.io/EndoCoT/
FlowObject: 流引导以桥接生成先验与重建保真度
机构 * Graz University of Technology Austria（奥地利格拉茨理工大学） ； Tampere University Finland（芬兰塔尔库大学） ； Technical University of Munich Germany（德国慕尼黑技术大学） ； Stanford University The United States of America（美国斯坦福大学） ； Xi’an Jiaotong University China（中国西安交通大学） ； École des Ponts ParisTech France（法国巴黎综合理工学院）
AI总结 提出FlowObject框架，通过双空间引导策略驱动流匹配模型的ODE轨迹，在利用生成先验完成未观测区域的同时保持与真实观测的一致性，并集成3DGS细化阶段弥合生成输出与真实感重建的差距，显著提升几何完整性和视角相关外观保真度。
Comments Project page: https://yuchenrao.github.io/projects/flowObject/flowObject.html
鲁棒正则化策略迭代在转移不确定性下
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Optics and Electronics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China（西北工业大学人工智能、光学与电子学院（iOPEN）） ； School of Software Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学软件技术学院） ； School of Software Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学软件工程学院） ； School of Systems Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China（中山大学系统科学与工程学院）
AI总结 提出鲁棒正则化策略迭代（RRPI），通过将离线强化学习建模为鲁棒策略优化，使用KL正则化替代难解的双层目标，并基于鲁棒正则化贝尔曼算子实现高效策略迭代，理论保证收敛性，实验在D4RL基准上表现优异。
Comments 17 pages
EvolveNav: 用于零样本目标导航的主动预反思与自进化记忆
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； XGRIDS（深圳格物智联）
AI总结 提出自进化零样本目标导航框架，通过从历史轨迹提取规则并基于置信上界检索，结合记忆引导预反思模块，减少无效探索，成功率提升10.1%。
先恢复语义，再生成更好：改进的潜在建模用于3D MRI重建和跨对比合成
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
AI总结 提出语义优先的潜在建模框架，通过潜在协调编码器、语义恢复块和解剖感知频率损失，解决3D MRI压缩中长程解剖一致性、语义退化和平滑重建问题，提升重建和跨对比合成质量。
Comments Code: https://github.com/script-Yang/RSF
即插即适应：基于预训练对齐模型的首眼多模态指代消解
机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所人机混合增强智能全国重点实验室） ； Centre for Frontier AI Research and Institute of High-Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心与高性能计算研究所）
AI总结 提出即插即适应方法，利用预训练的细粒度对齐模型，通过证据理论融合视觉与类别线索，无需目标数据集训练或大型VLLM，在CIN基准上CoNLL F1比专用方法和流行VLLM分别提升5.31%和2.12%。
StepGuard: 通过单步校准保护网页导航
机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织）
AI总结 针对网页导航中单步脆弱性问题，提出StepGuard框架，通过动态双策略优化（DDPO）解决奖励冲突，并利用置信度引导的自适应导航反射（CANR）校准单步误差，显著提升导航与答案准确率。
AlignDrive: 用于端到端自动驾驶的对齐横向-纵向规划
机构 * School of Software Engineering, XJTU（软件工程学院，西安交通大学） ； Horizon Robotics ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 本文提出一种 cascaded 框架，通过将纵向规划转化为路径条件推理过程，提升自动驾驶的协调性和安全性。方法引入锚点回归设计和规划导向的数据增强策略，实现在 Bench2Drive 上达到 SOTA 性能。
Comments underreview
CogGen: 认知负荷启发的全无监督深度生成模型用于压缩感知MRI重建
机构 * Medical AI Research Centre, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院医学人工智能研究中心） ； School of Biomedical Engineering, Southern Medical University（南方医科大学生物医学工程学院） ； School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学院） ； Paul C. Lauterbur Research Centre for Biomedical Imaging, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院Paul C. Lauterbur生物医学成像研究中心）
AI总结 提出CogGen框架，基于认知易到难原则，通过自定进度课程学习和MRI感知双阈值加权策略，将CS-MRI重建分解为分阶段反演问题，理论证明降低局部充分迭代界和累积噪声放大界，实验优于现有无监督和有监督方法。
ATHENA: 加速的多任务异构影响函数用于机器人数据筛选
机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出ATHENA框架，利用Kronecker梯度结构和秩r随机截断近似加速影响函数计算，实现多任务VLA模型数据筛选，在模拟和真实机器人任务中以更少数据达到或超越全数据微调性能。
受控动力学吸引子Transformer
机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出受控动力学吸引子Transformer（CDAT），通过耦合混合von Mises-Fisher注意力能量与Hopfield精炼能量，并引入CANN启发的兴奋-抑制调制，实现拓扑约束的动力学系统，在图异常检测和图分类任务上达到最优性能。
Comments 20pages,3 figures
Journal ref Forty-Third International Conference on Machine Learning(ICML 2026)
SpatialWorld: 在多模态智能体真实世界任务中基准测试交互式空间推理
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Peking University（北京大学） ； ZenoMind AI ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出SpatialWorld基准，集成8种异构模拟后端，通过760个人工标注任务评估多模态智能体在视觉部分可观测环境中的交互式空间理解，发现最强模型GPT-5任务成功率仅17.4%。
通过全局几何感知扩散过程增强水下光场图像
机构 * School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学学院） ； School of Mathematics and Statistics and the Ministry of Education Key Lab of Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学学院和教育部智能网络与网络安全重点实验室） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； Macao Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门系统工程研究院，澳门科学大学）
AI总结 提出基于扩散的GeoDiff-LF框架，利用空间-角度结构增强水下4D光场成像，通过改进U-Net、几何引导损失和优化采样策略，有效缓解颜色失真，在视觉保真度和定量性能上超越现有方法。
Comments 14 pages, 9 figures
放大关键信息：面向视觉文本理解的注意力引导自适应渲染
机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
AI总结 针对视觉语言模型在视觉文本理解任务中存在的定位与利用脱节问题，提出无需训练、模型无关的注意力引导自适应渲染方法AGAR，通过放大关键文本跨度提升模型性能。
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