Zhejiang University（浙江大学）

SkillZip: Evaluation-Free Skill Compression for Self-Evolving Agents by Discovering Reusable Structure

SkillZip：通过发现可重用结构实现自进化智能体的免评估技能压缩

Xiaofan Bai, Hongqiang Lin, Chao Liu, Yantao Zhang, Xuan Jin, Xipeng Cao, Yuhong Li

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

AI总结 SkillZip 是一种免评估的自进化智能体技能压缩方法，通过提炼重复规则与动作序列实现高效压缩，在性能、泛化性及成本上优于评估引导压缩。

TEAMMix: Taxonomy Enrichment Augmentation and Minority-augmented Mixing Strategy for LLM-enhanced Weak-Supervised Hierarchical Text Classification

TEAMMix：用于大语言模型增强弱监督分层文本分类的类别体系丰富增强与少数类增强混合策略

Jian Zhang, Zhuohao Yang, Songlin Lei, Bangli Liu, Ziwei Wang, Xufeng Weng, Gehan Amaratunga, Yu Lin, Hongwei Wang

机构 * School of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University（浙江大学ZJU-UIUC研究院） ； Shaoxing K3i Technology Co. Ltd（绍兴K3i科技有限公司） ； State Key Laboratory of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） 纠错

AI总结 针对LLM应用于分层文本分类的局限，本文提出TEAMMix框架，通过丰富标签层次、生成伪样本并优化其质量，提升了细粒度及不平衡数据集上的分类性能。

Comments Accepted by IEEE CSCWD 2026

When Visual Signals Mislead: A Mechanistic Study of Attribute Hallucination in Vision-Language Models

当视觉信号产生误导：视觉语言模型中属性幻觉的机制研究

Yufei Zhang, Chenlu Zhan, Hongwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对视觉语言模型的属性幻觉问题，提出VISOR框架，通过VSNR诊断区分失败模式并路由适配操作，在三类模型上减少属性假阳性且不依赖先验主导假设。

Mitigating Context Interference for Reliable and Efficient Search Agents

缓解可靠高效搜索智能体的上下文干扰

Boyang Xue, Bin Wu, Shuofei Qiao, Sheng Wang, Rui Wang, Yiming Du, Hongru Wang, Jeff Z. Pan, Emine Yilmaz, Kam-Fai Wong, Aldo Lipani

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 本文针对多轮搜索智能体的上下文干扰问题，提出基于蒸馏的上下文优化器，将其纳入RL训练后可显著提升搜索智能体的可靠性与效率，开创了AI智能体“先优化上下文再生成”的新范式。

MedUP: Awakening Unified Understanding and Perception in Medical Vision-Language Models

MedUP：唤醒医学视觉-语言模型中的统一理解与感知能力

Yuan Wang, Hualiang Wang, Yixin Chen, Songtao Jiang, Shujian Gao, Jiaming Lin, Siming Fu, Jian Wu, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 该研究提出MedUP模型，通过UniMedTok分词器在共享token空间统一医学视觉-语言模型的感知与理解，构建相关训练语料库和评估基准，在多医学任务上性能优于现有模型。

Comments 10 pages, 6 figures

AttriMem: Attribution-Guided Process Feedback for Agent Memory Construction

AttriMem：用于智能体记忆学习的归因引导过程反馈

Qinfeng Li, Yuntai Bao, Xinyan Yu, Hongze Chen, Yanming Liu, Huifeng Zhu, Yier Jin, Jintao Chen, Wenqi Zhang, Xuhong Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究针对LLM智能体有效构建记忆难的问题，提出AttriMem框架，通过用token级对最终答案贡献的局部奖励增强全局结果奖励，以学习记忆构建策略，实验表明该框架性能优于多种基线，具有泛化性且稳定了RL优化。

A Fixed-Point Neural Operator for Size- and Functional-Transferable Hamiltonian Prediction

用于尺寸和功能可迁移哈密顿量预测的定点神经算子

Yunhong Lou, Xihang Yue, Xinran Wei, Tianqi Deng, Linchao Zhu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出HamEvo神经算子，将自洽场迭代的收敛哈密顿量作为不动点学习，结合密度矩阵监督，在分子性质预测中达到化学精度，并实现尺寸迁移和加速。

Comments 30 pages, 5 figures, 2 tables

Memory-Augmented Reinforcement Learning Agent for CAD Generation

具有记忆增强的强化学习代理的CAD生成

Yin Xiaolong, Liu Yu, Shen Jiahang, Lu Xingyu, Ni Jingzhe, Fan Fengxiao, Sang Fan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种记忆增强的强化学习框架，用于生成CAD模型，通过引入强化学习进行检索和策略优化，有效避免了检索陷阱，提高了复杂CAD模型生成的成功率和几何一致性。

Comments We are withdrawing this manuscript because we have identified issues in the current analysis that require substantial revision. Until these issues are resolved, we do not consider the present version suitable for citation

AnyAct: Towards Human Reenactment of Character Motion From Video

AnyAct: 向视频中非人类角色动作的重新演绎迈进

Liuhan Chen, Lei Zhong, Jiawei Wang, Qing Shuai, Li Yuan, Leidong Fan, Qing Li, Kanglin Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Nankai University（南开大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本文研究如何从单目视频中直接推导出人类动作的初始重新演绎，其目标是将非人类角色的动作重新诠释为可编辑的人类表演，以供后续动画创作使用。核心方法是利用稀疏局部关节运动线索在结构差异大的情况下保持本质动态，提出AnyAct模型以实现基于可转移稀疏局部2D关节运动的条件人类运动生成。

Comments 12 pages

CoEvoSkills: Self-Evolving Agent Skills via Co-Evolutionary Verification

CoEvoSkills: 通过共进化验证实现自进化代理技能

Hanrong Zhang, Shicheng Fan, Henry Peng Zou, Yankai Chen, Zhenting Wang, Jiayu Zhou, Chengze Li, Wei-Chieh Huang, Yifei Yao, Kening Zheng, Xue, Liu, Xiaoxiao Li, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出CoEvoSkills框架，使代理能自主生成复杂技能包，通过共进化验证提供反馈，实现在SkillsBench上最高通过率和强泛化能力。

Comments COLM accepted

Generalized Linear Markov Decision Process

广义线性马尔可夫决策过程

Sinian Zhang, Kaicheng Zhang, Ziping Xu, Zongqi Xia, Jue Hou, Tianxi Cai, Doudou Zhou

机构 * Division of Biostatistics and Health Data Science, University of Minnesota, USA（明尼苏达大学生物统计与健康数据科学系） ； School of Mathematical Sciences, Zhejiang University, China（浙江大学数学科学学院） ； Department of Statistics, Harvard University, USA（哈佛大学统计系） ； Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, USA（哈佛T.H. Chan公共卫生学院生物统计学系） ； Department of Statistics and Data Science, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学统计与数据科学系） 纠错

AI总结 针对离线强化学习在纵向研究中面临的奖励与转移观测问题，提出GRASP-MDP框架，通过奖励-转移分离的贝尔曼分解，利用仅转移观测提升估计性能，在模拟和真实电子健康数据中验证了有效性。

Comments 111 pages