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5% > 100%: 平坦性偏好是您进行多模态参数高效微调所需的一切
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Anhui University of Science and Technology（安徽理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室）
AI总结 揭示参数高效微调方法中普遍存在的平坦性偏好，即少量尖锐维度主导泛化，并提出FlatPO方法优化这些维度以提升泛化性能。
灵魂计算：具有独立意识的智能体的理论框架与技术架构
机构 * Innovation and Management Center, School of Software Technology, Zhejiang University (Ningbo)（浙江大学（宁波）软件学院创新与管理中心） ； School of Software Technology, Zhejiang University, Ningbo（浙江大学软件学院（宁波））
AI总结 本文提出“灵魂计算”范式，区分狭义与广义概念，构建以意向性核心为特征的智能体架构，实现AI从工具到生命体的转变。
超越静态评估：对抗性游戏中LLM驱动策略演化的协同进化机制
机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
AI总结 针对LLM驱动代码进化在对抗性多智能体游戏中因评估景观变化导致停滞的问题，提出评估器协同进化、层次深度评估和弱点压力三种机制，在MCTF任务中实现最优性能和泛化能力。
路由感知的专家校准用于混合专家语言模型中的机器遗忘
机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Lightstandard
AI总结 针对MoE模型中遗忘数据与保留数据路由不匹配导致遗忘关键专家正则化不足的问题，提出TRACE方法，通过离线激活统计检测遗忘关键专家并重新加权保留损失以校准保留侧激活频率，实验表明在WMDP和MUSE-BOOKS上遗忘-效用权衡提升9%。
当强化学习在监督微调后失效：恢复模型可塑性以实现稳健的SFT到RL交接
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（多模态人工智能系统国家重点实验室，CASIA）
AI总结 针对SFT过度训练导致RL阶段改进有限的问题，提出Rejuvenation方法，通过基模型锚定融合和神经元重置恢复模型可塑性，在数学推理和智能体任务上提升RL性能。
重新制定LLM强化学习以在黑箱差异下高效训练
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tianjin University（天津大学）
AI总结 针对强化学习中的训练-推理差异问题，提出差异约束马尔可夫决策过程（DCMDP），通过拉格朗日松弛自适应平衡性能提升与差异控制，实现稳定高效训练。
视频世界模型的潜在空间记忆
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Monash University（莫纳什大学）
AI总结 提出潜在空间记忆框架Mirage，通过在扩散潜在空间中直接构建和查询3D缓存，避免像素空间重建，实现高效视频生成，速度提升10.57倍，内存减少55倍。
Comments Project Page: https://aka.ms/latent-spatial-memory, Code: https://github.com/microsoft/LatentSpatialMemory
HDSL：一种用于结构化3D室内场景生成和基于LLM智能体局部编辑的层次化领域特定语言
机构 * SIGS, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nankai University（南开大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 提出HDSL语言，以树结构表示室内场景，结合LLM智能体生成、多模态检索和力导向布局优化，实现结构化场景生成与局部编辑，显著提升对象覆盖率和编辑效率。
跨物理系统的控制微分方程数据驱动发现
机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； Ningbo Key Laboratory of Advanced Manufacturing Simulation, Eastern Institute of Technology（东部理工学院宁波先进制造仿真重点实验室） ； The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University（浙江大学脑机智能全国重点实验室） ； Department of Statistics and Data Science, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系） ； Department of Chemical and Environmental Engineering, Yale University（耶鲁大学化学与环境工程系） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； School of Engineering Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学工程科学学院） ； DP Technology
AI总结 本文提出问题导向视角，通过二维相图组织方程可发现性，并引入表示-评估-优化（REO）框架抽象发现过程，旨在从数据中推断物理定律，推动理论修正与新概念形成。
TUDSR: 用于更高超分辨率的两次上采样扩散
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出TUDSR框架，通过两阶段训练（R分辨率和NR分辨率）结合循环分块策略，在SD2.1基础上实现1024²和2048²高分辨率图像超分辨率，显著优于现有方法。
SG-OPD: 通过符号一致性门控和分阶段教师采样的符号门控在线蒸馏
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Jilin University（吉林大学）
AI总结 针对在线蒸馏中轨迹级对齐和教师偏好均匀可靠性假设的失效问题，提出SG-OPD方法，通过符号一致性门控和分阶段教师采样改进蒸馏效果，在竞赛级数学推理任务上平均提升1.98和7.50。
Visual Para-Thinker++：用于视觉推理的单策略多智能体框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Tianjin University（天津大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Jilin University（吉林大学）
AI总结 提出Visual Para-Thinker++框架，通过共享MLLM策略实例化为多个角色智能体并行推理，结合多智能体能力注入和角色解耦优化，有效缓解视觉推理中的早期感知承诺和幻觉问题。
复杂视觉查询的符号与抽象推理
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 提出复杂视觉查询（CVQ）概念，通过多模态知识图谱合成数据集，并设计两阶段训练框架，提升多模态大语言模型的符号与抽象推理能力。
Comments Work in progress
IMUG-Bench：交错理解与生成的统一多模态模型基准
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Huawei（华为）
AI总结 提出IMUG-Bench基准，用于评估统一多模态模型在多轮交错图文对话中的理解与生成能力，包含3113样本和12034交互轮次，揭示了生成侧暴露偏差，并探索了测试时扩展策略。
HDRAgent: 一种用于多曝光HDR成像的智能体框架
机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院） ； Shenzhen Research Institute, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学深圳研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Camera Group, DJI（大疆相机部门）
AI总结 提出首个智能体驱动的HDR成像框架HDRAgent，通过细粒度上下文知识匹配、感知-失真反馈机制和智能体引导的生成对齐策略，自适应选择重建策略，减少复杂动态场景中的鬼影和局部伪影。
推理的动量：策略优化中的密集内在信号
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工学院）
AI总结 针对GRPO在长链推理中因二元奖励导致的零优势崩溃和幻觉确定性失败模式，提出ISPO方法，通过内在信号密集化奖励，在三个基模型和五个数学推理基准上持续优于基线。
Comments 14 pages, 6 figures, 8 tables
VideoWeaver: 评估与进化智能体长视频生成技能
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance（字节跳动）
AI总结 提出VideoWeaver框架，让智能体自主组合基础技能生成视频，并设计智能体裁判评估过程与结果，通过技能进化算法提升生成质量。
摘要生成尚未消亡
机构 * Saarland University（萨尔大学） ； Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息学研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent YouTu Lab（腾讯优图实验室）
AI总结 通过多维度评估，发现人类参考摘要在信息量和忠实度上仍优于大语言模型，后者仅在表面连贯性和流畅性上占优，表明摘要生成研究仍有挑战。
工业场景中的零样本学习：新的大规模基准、挑战与基线
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 针对工业场景中视觉语言模型应用难、数据稀缺的问题，提出大规模多模态工业开放数据集MMIO和精炼文本-视觉提示RTVP，实现零样本工业缺陷检测，在MMIO上达到SOTA。
压力测试医学大语言模型揭示基准准确性之外的潜在安全病理
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, PR China（浙江大学计算机科学与技术学院，中国）
AI总结 提出AI-MASLD压力审计框架，通过240个临床病例和六种叙事扰动探针对七种模型进行双重压力测试，发现量化模型存在伪正常化，医学监督微调损害逻辑稳定性和公平性，开源模型在安全维度上达到或超越闭源模型。
Comments 34 pages, 5 figures
Embody4D: 面向具身4D世界建模的通用数据引擎
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； 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） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 提出Embody4D视频到视频世界模型，通过3D感知合成管道、潜在置信度专家调制和交互注意力机制，将单目机器人视频转换为多视角视频，解决具身智能中视角稀疏问题，提升下游规划与学习性能。
面向学习增强分页的最优鲁棒性
机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country ； Zhejiang University, Hangzhou, China ； Nanjing University of Aeronautics ； Nanyang Technological University, Singapore
AI总结 本文提出一种新框架，通过相对预测预算原语，在学习增强分页中实现最优鲁棒性界 H_k + O(1)，并实验验证其实际性能。
Comments ICML 2026
探索用于模型专业化的自主智能体数据工程
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容部）
AI总结 本文提出自主智能体数据工程任务，让LLM作为自主数据工程师，通过端到端数据策划驱动模型专业化，实验显示GPT-5.2通过迭代数据适应使学生模型性能提升57.29%。
Comments Work in progress
ConflictRAG: 检测和解决检索增强生成中的知识冲突
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本研究提出ConflictRAG框架，通过两阶段冲突检测模块、熵-TOPSIS框架和冲突感知RAG评分，有效检测和解决检索增强生成中的知识冲突，实验表明其在冲突检测F1和正确性方面优于现有方法。
Comments 6 pages, 6 figures, submitted to IEEE SMC 2026
TACO：基于目标和指令的强化学习实现通用空翻飞行控制
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； WINDY Lab, Department of Artificial Intelligence, Westlake University（西湖大学人工智能研究院）
AI总结 本文提出TACO框架，通过目标和指令导向的强化学习实现统一的空翻任务处理，并支持在线参数调整，结合频谱归一化方法提升策略的平滑性与对称性，验证了其在高速环形飞行和连续多翻转中的能力。
Comments For the experiment video, please refer to https://youtu.be/x1v7nD2iHIk
IGenBench：文本到信息图生成可靠性基准测试
机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； UESTC ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出IGENBENCH基准，包含30种信息图类型和600个测试用例，通过多模态大语言模型分解为10类原子问题评估10种T2I模型，发现数据完整性等维度是普遍瓶颈。
UniVoice: 统一自回归ASR与基于流匹配的TTS的大语言模型框架
机构 * Xiamen University, China（厦门大学） ； Shanghai Innovation Institute, China（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学） ； Zhejiang University, China（浙江大学）
AI总结 提出UniVoice，通过连续表示统一语音识别与合成，结合自回归建模和流匹配，设计双重注意力机制解决模态差异，实现高质量零样本语音克隆。
Comments accepted at interspeech2026
FIT-Print：通过目标指纹实现抗虚假声明的模型所有权验证
机构 * State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security, Hangzhou（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院，杭州） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系）
AI总结 针对现有模型指纹易受虚假声明攻击的问题，提出目标指纹范式FIT-Print，通过优化将指纹转化为可验证目标签名，并设计两种黑盒方法，实现100%防御成功率和0%误报率。
Comments This paper has been accepted by IEEE Transactions on Information Forensics and Security
可连接异构AGV系统的Petri网建模与无死锁调度
机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University（浙江大学工业控制技术状态重点实验室） ； School of Information and Electronic Engineering, Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学信息电子工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology（新 jersey 理工学院电子与计算机工程系）
AI总结 针对可连接异构AGV系统的调度问题，提出基于Petri网的无死锁调度框架，集成自适应大邻域搜索算法，通过结构分析预防死锁，实验表明该方法显著提升计算效率并优于现有策略。
Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication
dLLM-Cache：基于自适应缓存的扩散大语言模型加速
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对扩散大语言模型推理延迟高的问题，提出一种无需训练的自适应缓存框架dLLM-Cache，通过长间隔提示缓存和基于特征相似性的部分响应更新，实现高效中间计算复用，在保持输出质量的同时大幅降低FLOPs。
Comments Accepted by ICML 2026
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