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TokenPilot: 面向LLM智能体的缓存高效上下文管理
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Xi’an University of Electronic Science and Technology（西安电子科技大学） ； HomologyAI（同源人工智能）
AI总结 针对LLM智能体长会话中上下文累积导致推理成本高的问题，提出TokenPilot双粒度上下文管理框架，通过摄入感知压缩和生命周期感知驱逐策略，在保持性能的同时降低61%-87%的成本。
Comments LightMem Series: Work in Progress
自适应且显式安全：触发大型推理模型中的潜在安全意识
机构 * The 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 HighTech Zone (Binjiang) Blockchain and Data Security Research Institute, China（杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； Tsinghua University（清华大学） ； King Abdullah University Of Science And Technology（阿卜杜拉国王科技大学）
AI总结 针对大型推理模型易受越狱攻击的问题，提出Safe Trigger方法，通过SFT显式诱导安全标签触发安全分析，并用DPO优化，显著降低攻击成功率而不影响通用性能。
医疗世界模型：表示医疗状态、建模临床动态与指导干预策略
机构 * College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Medicine, Zhejiang University（浙江大学医学院） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard University（哈佛大学生物医学信息学系）
AI总结 本文提出医疗世界模型框架，通过构建患者状态、建模临床动态和支持干预决策，推动医疗AI从静态诊断向动态模拟演进。
基于强化学习的双向推力四旋翼敏捷坠落恢复
机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术研究所） ； Differential Robotics
AI总结 提出基于强化学习的框架，利用轻量级机载传感器实现四旋翼从任意地面姿态恢复至稳定悬停，通过非对称演员-评论家架构和增量非线性动态逆控制器解决部分可观测性和传感器失效问题，仿真和实验验证了零样本迁移和鲁棒性。
MVOFormer：用于鲁棒单目视觉里程计的流-语义Transformer
机构 * State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, Zhejiang University（浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室） ； Zhejiang Key Laboratory of Industrial Big Data and Robot Intelligent Systems（浙江省工业大数据与机器人智能系统重点实验室） ； School of Mechanical Engineering, Zhejiang University（浙江大学机械工程学院） ； Robotics Institute, Zhejiang University（浙江大学机器人研究院） ； School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Rural Health Research Institute, Charles Sturt University（查尔斯特大学农村健康研究所） ； University College London（伦敦大学学院）
AI总结 提出MVOFormer，一种流-语义双分支编码器与迭代多模态解码器结合的Transformer框架，通过融合密集几何运动与语义先验实现粗到细位姿优化，在零样本泛化上显著超越现有方法。
Comments 8 pages, 6 figures. Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
V2P-Manip：从单目人类视频学习灵巧操作
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 提出V2P-Manip框架，从单目人类演示视频中提取具有视觉保真度和物理合理性的轨迹，通过两阶段精炼实现空间对齐与物理一致性，在TACO和OakInk基准上显著优于先前方法。
PAL-Bench: 基于纵向个人相册的证据驱动画像重建
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出PAL-Bench基准，通过合成用户和隐私保护审计，评估从纵向个人相册中重建用户画像、社交关系和身份映射的能力，发现现有系统在身份解析和证据引用方面存在不足。
多模态大语言模型赋能的通用行人重识别重排序
机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院）
AI总结 提出利用多模态大语言模型（MLLM）的泛化能力，通过微调MLLM并计算μ-距离来改进推理阶段的重排序，从而提升领域泛化行人重识别的性能。
基于课程回合级指导的在线策略蒸馏用于多轮智能体
机构 * Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所基础模型研究中心） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院）
AI总结 针对多轮智能体在线策略蒸馏中错误累积导致教师监督失效的问题，提出混合教师和学生生成回合的Guided-OPD算法，通过课程式衰减教师干预概率，在ALFWorld等任务上平均提升21.1%得分和25.5%成功率。
VL2Spike：面向具身AI低功耗视觉感知的VLM脉冲驱动蒸馏
机构 * School of EEE, Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学电气与电子工程学院） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Advanced Micro Devices, Inc.（超威半导体公司） ； State Key Laboratory of Extreme Photonics and Instrumentation, Zhejiang University（浙江大学极端光子学与仪器国家重点实验室） ； Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University（北海道大学信息科学与技术学院）
AI总结 提出VL2Spike框架，通过时空视觉脉冲蒸馏和脉冲原型引导语言蒸馏，将VLM多模态知识迁移至Spikformer，在静态数据集上提升6.81%性能且能耗仅15.7%，并显著增强机器人视觉地点识别能力。
Comments 9 pages, 4 figures, 8 tables
基于速度场分解的去中心化扩散模型中ODE采样器的Wasserstein收敛性
机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent（腾讯）
AI总结 针对去中心化扩散模型中随机专家切换的ODE采样，通过速度场分解建立Wasserstein-2距离下的收敛保证，证明N步离散化以O(N^{-1/2}+ε)速率收敛。
Comments 50 pages, 9 figures. Preprint under review
如何为一次性MoE专家剪枝评分：统一公式与选择原则
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出一次性MoE专家剪枝的统一公式，基于路由频率、门控权重和激活强度三个因素，推导出任务无关剪枝应使用基于激活的准则，任务特定剪枝可保留路由频率和门控信息，并据此提出两种新准则MAN和MSAN，在多个模型和基准上取得最优性能。
迈向下一代医疗：医疗具身AI在感知、决策与行动中的综述
机构 * School of Information Science and Engineering, Ocean University of China（中国海洋大学信息科学与工程学院） ； Innovation School of Artificial Intelligence, Hefei University of Technology（合肥工业大学人工智能创新学院） ； 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） ； 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） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； ReLER Laboratory, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室）
AI总结 本文系统综述医疗具身AI的核心组件，强调感知、决策与行动的协调集成，并分析临床实践中的挑战与未来方向。
Comments 19 pages, 9 figures
通过推理启用的任务对齐防御自适应提示注入攻击
机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
AI总结 提出RETA方法，通过基于用户任务的多目标强化学习训练防御器，利用思维链推理验证行动一致性，并采用字典学习多样性奖励生成对抗样本，在六种自适应攻击下平均攻击成功率低于4%。
基于边干预的有向无环图特征归因
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 针对现有特征归因方法无法同时捕获特征外部性和外生影响的问题，提出基于边干预的DAG-SHAP方法，将每条特征边作为归因对象，并引入近似计算方法，实验验证其有效性。
Mask-Proof: 一种基于LLM的数学证明自动数据整理流水线
机构 * School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学计算机学院） ； Graduate College for Engineers, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学研究生院工程师学院） ； School of Mathematical Sciences, Fudan University（复旦大学数学科学学院） ； School of Cyberspace Security, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； Chu Kochen Honors College, Zhejiang University（浙江大学竺可桢学院） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理学与认知科学系） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院）
AI总结 提出Mask-Proof流水线，将真实证明转化为可自动检查的掩码步骤任务，通过LLM等价性判断器评估模型推理，构建包含292个问题的基准，推理增强模型性能提升12%-27%。
HairLRM：基于大型重建模型的发丝建模
机构 * LIGHTSPEED Shenzhen China（LIGHTSPEED深圳中国） ； State Key Lab of CAD and CG, Zhejiang University Hangzhou China（计算机辅助设计与图形学国家重点实验室，浙江大学杭州中国） ； Hong Kong Baptist University Hong Kong China（香港 Baptist大学香港中国） ； LIGHTSPEED Los Angeles CA USA (2026)（LIGHTSPEED洛杉矶CA美国（2026））
AI总结 针对传统发丝建模从2D图像推断3D结构的不适定性问题，提出结合大型重建模型的几何先验，利用双方向自编码器将粗几何提升为高保真发丝，通过潜在空间优化和表面引导细化解决矢量场奇点，实现鲁棒且精确的发丝重建。
Comments ACM SIGGRAPH 2026 Conference Paper
视觉编码器作为隐私边界：无编码器视觉-语言模型中的视觉令牌侧信道
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） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系）
AI总结 研究无编码器视觉-语言模型中视觉令牌侧信道导致的隐私泄露问题，通过解码器攻击从中间视觉令牌恢复图像和文本，发现空间采样保真度是关键因素，并指出KV缓存也存在泄露风险。
混合专家Transformer中任务路由的理论模型
机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Google Research（谷歌研究院）
AI总结 通过离散语言模型证明单层MoE Transformer可利用专家实现任务专业化，支持经验发现。
混合开放式三重进化打造更优深度研究者
机构 * IQuest Research ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出混合开放式三重进化框架，通过混合模式强化学习协同进化提议者、求解者和评判者，使8B模型在深度研究任务上超越静态开源8-32B模型及先进训练方法。
LabVLA：在科学实验室中落地视觉-语言-动作模型
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）
AI总结 针对科学实验室中机器人执行协议面临的数据和实体瓶颈，提出模拟数据引擎RoboGenesis和两阶段训练策略LabVLA，在LabUtopia基准上取得最高平均成功率。
Comments Work in progress. Project website at https://zjunlp.github.io/LabVLA/
论在线策略蒸馏的几何结构
机构 * HKUST（香港科技大学） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong PolyU（香港理工大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； Nankai University（南开大学） ； BIT（北京理工大学）
AI总结 本文通过参数空间诊断，揭示在线策略蒸馏（OPD）的更新轨迹具有松弛离主成分、子空间锁定等独特几何特性，表明其并非介于SFT和RLVR之间的中间方法。
Comments 17 pages, 8 figures
超越检索：学习紧凑用户表示以实现可扩展的LLM个性化
机构 * Microsoft（微软公司） ； Shanghai International Studies University（上海国际问题研究大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University（数据科学与人工智能系，香港理工大学）
AI总结 提出TAP-PER框架，通过可学习的用户状态前缀嵌入编码用户偏好，避免显式提示构建和繁重的每用户适配器，在六个LaMP任务上优于基线方法，并显著减少参数开销。
Comments 16 pages, 6 figures
MedCollab：基于IBIS引导的多智能体协作与分层疾病关系链的临床诊断
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Springer Heidelberg（斯普林格海德堡） ； ABC Institute（ABC研究所） ； Rupert-Karls-University Heidelberg（海德堡鲁珀特-卡尔大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents’ Health and Diseases（浙江大学医学院儿童医院，国家儿童青少年健康与疾病临床研究中心）
AI总结 提出MedCollab框架，通过IBIS结构化论证和分层疾病关系链（HDRC）增强多智能体协作，提升临床诊断的准确性、可追溯性和报告质量。
SDFLoRA: 面向异构客户隐私保护微调的选择性解耦联邦LoRA
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出SDFLoRA，通过将LoRA更新解耦为共享和私有组件，仅聚合共享部分并注入差分隐私噪声，解决联邦微调中的秩异构和数据异构问题，提升隐私-效用权衡。
自适应 $k$NN 图模型
机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Central South University（中南大学） ； School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Guangxi Normal University（广西师范大学）
AI总结 提出一种基于分层可导航小世界图与预计算投票机制的自适应图模型，将邻居选择与加权的计算负担转移到训练阶段，在保持分类精度的同时实现实时推理速度。
Comments 31 pages, 5 figures
将心电图转换为心脏磁共振成像对心脏评估和疾病筛查有用：一项多中心研究
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Department of Vascular Surgery, The First Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第一医院血管外科） ； Department of Cardiology, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第一医院心内科） ； Department of Radiology, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第一医院放射科） ； Department of Vascular Surgery, Quzhou People’s Hospital（衢州人民医院血管外科） ； Department of Cardiology, The Second Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第二医院心内科） ； China Ship Scientific Research Center（中国船舶科学研究院） ； Guangdong Transtek Medical Electronics Co., Ltd.（广东 Transtek 医疗电子有限公司）
AI总结 本文提出CardioNets框架，通过深度学习将12导联心电图信号转换为心脏磁共振成像级别的功能参数和合成图像，提升大规模心血管疾病筛查的效率和可及性。
Comments 29 pages, 7 figures
Journal ref NEJM AI 2026;3(4)
Raspi$^2$USBL：一种基于树莓派的开源被动倒置超短基线水下机器人定位系统
机构 * State Key Laboratory of Ocean Sensing, Ocean College of Zhejiang University（浙江省海洋传感重点实验室，浙江大学海洋学院） ； School of Oceanography, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋学院）
AI总结 提出一种基于树莓派的低成本被动倒置超短基线定位系统，通过被动声学接收器和主动信标实现水下定位，在消声池、淡水湖和开放海域测试中达到0.1%斜距精度和0.1°方位角精度。
PISA：一种增强AI能动性的实用心理学启发统一记忆系统
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 受皮亚杰认知发展理论启发，提出PISA统一记忆系统，通过三模态适应机制（模式更新、演化、创建）和混合记忆访问架构，显著提升AI代理的适应性和长期知识保留。
FOUNDv2: 学习统一的用户量化分词器用于用户表示
机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出FOUNDv2框架，通过统一用户量化分词器（U2QT）将异构用户数据转化为离散令牌，结合多视图RQ-VAE和多尺度对齐目标，实现高效存储和预测性能，在多个基准上优于任务特定基线。
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