高校专区
LoMC: 路由基础模型中拒绝抑制的局部多方向校正
机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出LoMC方法，通过支持门控干预框架在路由MoE和混合MoE模型中实现紧凑的拒绝抑制，提升非拒绝目标响应行为并保持通用能力。
ClinHallu: 用于诊断医学多模态大语言模型推理中阶段式幻觉的基准
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出ClinHallu基准，包含7031个实例，每个实例带有结构化推理轨迹（视觉识别、知识回忆、推理整合），通过阶段替换干预和轨迹监督微调，实现细粒度幻觉诊断与缓解。
Comments Code and datasets: https://github.com/alibaba-damo-academy/ClinHallu
HPSv3++：跨扩散模型能力全谱系扩展奖励模型
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出HPSv3++奖励模型框架，通过双维度偏好数据集HPDv3++和两阶段训练（正交梯度投影+无监督引导），提升对各类T2I模型及RL迭代的偏好预测能力，在多个基准上达到最优。
VISTA: 视图一致的自验证训练用于GUI定位
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Venus Team, Ant Group（蚂蚁集团金星团队）
AI总结 提出VISTA框架，通过多视图分组和自验证锚点改进GRPO训练，在GUI定位任务中显著提升准确率。
密集坐标列表微调在视觉语言模型中诱导可控干扰面
机构 * School of Engineering, Institute of Science Tokyo（东京科学大学工学院） ； College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University（早稻田大学信息生产系统研究生院）
AI总结 研究密集坐标列表微调对视觉语言模型结构化输出（如重复、终止）的影响，发现其产生结构绑定且跨家族的干扰面，可通过目标信号分离和结构轴探针进行测量与控制。
SyLink Hand：一种受协同作用启发的连杆驱动拟人手，实现类人灵巧性
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 受人类手部协同作用启发，提出SyLink Hand拟人灵巧手，通过生物力学协同原理与连杆驱动机构结合，在紧凑低成本架构中实现外观、运动学和功能的高度拟人化，验证了协同启发连杆设计有效平衡拟人度、机械简单性和功能多样性。
条件至关重要：稳定扩散图像编辑中的反演与注意力
机构 * State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全全国重点实验室） ； HangZhou High-Tech Zong (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术产业开发区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； University at Buffalo, State University of New York（纽约州立大学布法罗分校）
AI总结 本文提出SimEdit框架，通过优化文本条件精度和令牌级跨分支注意力控制，提升扩散模型反演稳定性和编辑保真度，在PIE-Bench上显著优于先前方法。
Comments Accepted to ECML PKDD 2026 Research Track
MiniMax 稀疏注意力
机构 * MiniMax ； Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
AI总结 提出 MiniMax 稀疏注意力（MSA），一种基于分组查询注意力的块级稀疏注意力机制，通过轻量索引分支选择 Top-k 键值块，实现高效长上下文处理，在 109B 模型上以 1M 上下文减少 28.4 倍注意力计算，并带来 14.2 倍预填充和 7.6 倍解码加速。
Comments 30 pages, 14 figures
超越评分标准：面向奖励建模的探索引导评估技能
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司）
AI总结 提出Eval-Skill方法，通过探索引导合成可复用的领域级评估技能，以替代每查询生成评分标准，在RewardBench 2上使Qwen3-8B和DeepSeek-V4-Flash分别提升13.44%和18.51%。
Comments 24 pages, 6 images
VikingMem：面向有状态LLM应用的记忆库管理系统
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出记忆库（Memory Base）数据管理范式，并基于VikingDB向量引擎实现VikingMem系统，通过事件与实体抽象、主题时间线压缩和时间加权召回，在长期记忆基准上提升检索效果达30%。
Comments Accepted by VLDB26
LEPO：面向大语言模型的潜在推理策略优化
机构 * Tencent（腾讯） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 LEPO通过引入Gumbel-Softmax在大语言模型中实现可控的随机性，提升其探索能力与强化学习兼容性，通过直接在连续潜在表示上应用强化学习，显著优于现有方法。
X-OPD：面向语音大语言模型能力对齐的跨模态在策略蒸馏
机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文心） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出X-OPD框架，通过跨模态在策略蒸馏对齐语音LLM与文本LLM的能力，利用文本教师模型评估语音模型的轨迹并提供令牌级反馈，显著缩小复杂任务性能差距。
Comments Accepted by Interspeech 2026
TCRL: 时序耦合对抗训练用于最坏情况下的鲁棒约束强化学习
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Aalborg University（奥胡斯大学）
AI总结 TCRL通过引入时序耦合对抗训练框架，解决传统方法在处理时序耦合扰动时的不足，提升约束强化学习在最坏情况下的鲁棒性。
Journal ref Proc. of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 3489 - 3491, 2026
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