Zhejiang University（浙江大学）

Pause or Fabricate? Training Language Models for Grounded Reasoning

暂停或虚构？为基于事实的推理训练语言模型

Yiwen Qiu, Linjuan Wu, Yizhou Liu, Yuchen Yan, Jin Ma, Xu Tan, Yao Hu, Daoxin Zhang, Wenqi Zhang, Weiming Lu, Jun Xiao, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent（腾讯） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

AI总结 本文提出GRIL框架，通过交互强化学习提升语言模型在不完整信息下的推理能力，显著提高前提检测并提升任务成功率。

Comments Code:https://github.com/ZJU-REAL/GRIL

TS-Attn: Temporal-wise Separable Attention for Multi-Event Video Generation

TS-Attn：多事件视频生成的时序可分离注意力

Hongyu Zhang, Yufan Deng, Zilin Pan, Peng-Tao Jiang, Bo Li, Qibin Hou, Zhiyang Dou, Zhen Dong, Daquan Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； Shenzhen Graduate School（深圳研究生院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nankai University（南开大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Nanjing University（南京大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

AI总结 本文提出TS-Attn机制，解决多事件视频生成中时序不一致与注意力冲突问题，提升生成质量，实验表明在两个数据集上效果显著。

Comments ICLR 2026, code available at: https://github.com/Hong-yu-Zhang/TS-Attn

TimeOmni-1: Incentivizing Complex Reasoning with Time Series in Large Language Models

TimeOmni-1：通过时间序列激励大型语言模型的复杂推理

Tong Guan, Zijie Meng, Dianqi Li, Shiyu Wang, Chao-Han Huck Yang, Qingsong Wen, Zuozhu Liu, Sabato Marco Siniscalchi, Ming Jin, Shirui Pan

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Squirrel Ai Learning ； University of Palermo（帕尔米奥大学） ； Norwegian University of Science and Technology（挪威科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出TimeOmni-1，首个统一推理模型，通过时间序列推理解决多样化现实问题，提升因果发现和有效响应率。

Comments Accepted by the 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

SitEmb-v1.5: Improved Context-Aware Dense Retrieval for Semantic Association and Long Story Comprehension

SitEmb-v1.5：改进的上下文感知密集检索用于语义关联和长故事理解

Junjie Wu, Jiangnan Li, Yuqing Li, Lemao Liu, Liyan Xu, Jiwei Li, Dit-Yan Yeung, Jie Zhou, Mo Yu

机构 * HKUST（香港科技大学） ； WeChat AI, Tencent（腾讯微信AI） ； IIE-CAS（国际 Institute 中国科学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出SitEmb模型，通过将短片段与更广的上下文窗口结合，提升长文档检索性能，实验表明其在书本情节检索任务中优于现有模型，且在多语言和下游任务中表现优异。

Comments ACL 2025 Main Conference. Our trained models can be downloaded from: https://huggingface.co/SituatedEmbedding

OmniGen2: Towards Instruction-Aligned Multimodal Generation

OmniGen2：面向指令对齐的多模态生成

Chenyuan Wu, Pengfei Zheng, Ruiran Yan, Shitao Xiao, Xin Luo, Yueze Wang, Wanli Li, Xiyan Jiang, Yexin Liu, Junjie Zhou, Ze Liu, Ziyi Xia, Chaofan Li, Haoge Deng, Jiahao Wang, Kun Luo, Bo Zhang, Defu Lian, Xinlong Wang, Zhongyuan Wang, Tiejun Huang, Zheng Liu

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； 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） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 OmniGen2通过双解码路径和解耦图像分词器，实现文本和图像生成的统一解决方案，提升多模态生成任务的性能与一致性，同时提供开源模型和数据集支持。

Guiding Distribution Matching Distillation with Gradient-Based Reinforcement Learning

通过基于梯度的强化学习引导分布匹配蒸馏

Linwei Dong, Ruoyu Guo, Ge Bai, Zehuan Yuan, Yawei Luo, Changqing Zou

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Bytedance Inc.（字节跳动公司） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） 纠错

AI总结 本文提出GDMD框架，通过优先考虑蒸馏梯度而非原始像素输出来优化奖励机制，提升了少步生成的质量与稳定性，实验证明其在生成质量与人类偏好指标上均优于现有方法。

Catching Every Ripple: Enhanced Anomaly Awareness via Dynamic Concept Adaptation

捕捉每一个涟漪：通过动态概念适应提升异常意识

Jiaqi Zhu, Shaofeng Cai, Jie Chen, Fang Deng, Beng Chin Ooi, Wenqiao Zhang

机构 * School of Automation and the National Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Beijing Institute of Technology（自动化学院和自主智能无人系统国家重点实验室，北京理工大学） ； School of Computing, National University of Singapore（computing 学院，新加坡国立大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Digital Media Computing & Design Lab, Zhejiang University（数字媒体计算与设计实验室，浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出DyMETER框架，通过动态概念适应机制提升在线异常检测的适应性与效率，采用超网络生成实例感知参数位移，并引入轻量级进化控制器和动态阈值优化模块以实现鲁棒和可解释的适应。

Comments Accepted by IEEE TPAMI

ARM: Advantage Reward Modeling for Long-Horizon Manipulation

ARM：用于长 horizon 操控的优势奖励建模

Yiming Mao, Zixi Yu, Weixin Mao, Yinhao Li, Qirui Hu, Zihan Lan, Minzhao Zhu, Hua Chen

机构 * LimX Dynamics（LimX动力学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出ARM框架，通过三态标签策略提升长 horizon 操控任务的奖励建模，实现高效稳定的数据利用。

Temp-R1: A Unified Autonomous Agent for Complex Temporal KGQA via Reverse Curriculum Reinforcement Learning

Temp-R1：通过反向课程强化学习实现复杂时间知识图谱问答的统一自主代理

Zhaoyan Gong, Zhiqiang Liu, Songze Li, Xiaoke Guo, Yuanxiang Liu, Xinle Deng, Zhizhen Liu, Lei Liang, Huajun Chen, Wen Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； ZJU-Ant Group Joint Lab of Knowledge Graph（浙江大学-蚂蚁集团知识图谱联合实验室） 纠错

AI总结 本文提出Temp-R1，首个通过强化学习训练的时间知识图谱问答自主代理，通过扩展动作空间和反向课程学习提升复杂问题的推理能力，在MultiTQ和TimelineKGQA上取得最佳性能。

Comments ACL 2026 main