Zhejiang University（浙江大学）

Dependency-Guided Code Generation: Structured Matrix Decomposition and Consistency-Guided Refinement

依赖引导的代码生成：结构化矩阵分解与一致性引导的细化

Mingqiao Mo, Yangchen Zeng, Zikai Xiao, Xin Xiao, Wenhua Nie, Zhaolu Kang, Guangyuan Dong, Kai Shu, Hao Zhang, Xiaodong Fan

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National Taiwan University（台湾国立大学） ； Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Liaoning Technical University（辽宁技术大学） 纠错

AI总结 针对现有代码生成方法无法充分捕捉代码实体依赖关系的问题，提出依赖感知代码生成框架，通过结构化矩阵分解和一致性引导细化生成代码，经实验验证该方法能生成语义对齐和结构保真度更高的代码。

Comments 12 pages

Edge-Based QoS-Aware Adaptive Task Placement: A Closed-Loop Control in Multi-Robot Systems

基于边缘的QoS感知自适应任务放置：多机器人系统中的闭环控制

Thien Tran, Jonathan Kua, Thuong Hoang, Minh Tran, Honghao Lyu, Jiong Jin

机构 * Deakin University（德肯大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Swinburne University of Technology（西姆伯恩理工大学） 纠错

AI总结 提出一种QoS感知的自适应任务放置（ATP）控制器，通过多指标成本评分和闭环控制，在共享边缘节点上动态切换任务放置，以降低尾延迟和截止时间违规。

Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables, 1 algorithm, accepted paper on the 24th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN), 26-29 July, 2026, Melbourne, Australia

LiteResearcher: A Scalable Agentic RL Training Framework for Deep Research Agent

LiteResearcher：一种用于深度研究代理的可扩展代理强化学习训练框架

Bince Qu, Wanli Li, Bo Pan, Jianyu Zhang, Zheng Liu, Pan Zhang, Wei Chen, Bo Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Simplex AI ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 LiteResearcher通过构建轻量虚拟世界提升代理强化学习的可扩展性，使小规模搜索代理在GAIA和Xbench等基准上取得state-of-the-art结果。

Comments COLM 2026

CReF: Cross-modal and Recurrent Fusion for Depth-conditioned Humanoid Locomotion

CReF：跨模态与递归融合用于基于深度的人形机器人运动

Yuan Hao, Ruiqi Yu, Shixin Luo, Guoteng Zhang, Jun Wu, Qiuguo Zhu

机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（山东大学控制科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出CReF框架，通过直接从原始前方深度数据学习运动相关特征，实现稳定复杂地形行走，改进了传统依赖几何抽象的方法，展示了在模拟和真实环境中鲁棒的地形穿越能力。

OccTrack360: 4D Panoptic Occupancy Tracking from Surround-View Fisheye Cameras

OccTrack360: 从环视鱼眼相机实现4D全景占用跟踪

Yongzhi Lin, Kai Luo, Yuanfan Zheng, Hao Shi, Mengfei Duan, Yang Liu, Kailun Yang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（人工智能与机器人学院，湖南大学） ； State Key Laboratory of Extreme Photonics and Instrumentation, Zhejiang University（极端光子学与仪器国家重点实验室，浙江大学） ； National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学） 纠错

AI总结 OccTrack360提出新的4D全景占用跟踪基准及FoSOcc框架，解决鱼眼成像中的球面投影和体素定位问题，提升占用跟踪性能。

Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026. The benchmark and source code will be made publicly available at https://github.com/YouthZest-Lin/OccTrack360

Asymmetric Hierarchical Anchoring for Robust Audio-Visual Cross-Modal Generalization

非对称层次锚定用于音频-视觉联合表示：解决信息分配模糊性以实现鲁棒跨模态泛化

Bixing Wu, Yuhong Zhao, Zongli Ye, Jiachen Lian, Xiangyu Yue, Gopala Anumanchipalli

机构 * Zhejiang University, China（浙江大学） ； University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校） ； MMLab, Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学MMLab） 纠错

AI总结 本文提出非对称层次锚定框架，通过结构化语义锚点解决跨模态泛化中的信息分配模糊性，提升语义一致性和表示纯度。

VL-LN Bench: Towards Long-horizon Goal-oriented Navigation with Active Dialogs

VL-LN基准：通过主动对话实现长视界目标导向导航

Wensi Huang, Shaohao Zhu, Meng Wei, Siqi Zhang, Jinming Xu, Xihui Liu, Hanqing Wang, Tai Wang, Feng Zhao, Jiangmiao Pang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 VL-LN基准通过引入主动对话机制，提升长视界目标导向导航任务的性能和可靠性。

PD$^3$: A Project Duplication Detection Framework via Adapted Multi-Agent Debate

PD$^3$：一种通过适应性多智能体辩论的项目重复检测框架

Dezheng Bao, Yueci Yang, Chutian Yu, Xin Chen, Zeguo Fei, Xiang Yuan, Lijun Zhang, Jiangqian Huang, Zhengxuan Jiang, Daoze Zhang, Junru Chen, Yang Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； State Grid Power Supply Co. Ltd.（国网电力供应有限公司） 纠错

AI总结 研究项目重复检测问题，提出PD$^3$框架，通过适应性多智能体辩论，结合局部多智能体辩论与全局循环调度检索项目集，能保证公平比较并产生相关分数和反馈，在真实项目上优于基线，还部署平台节省资金。

Comments 17 pages, 9 figures