Zhejiang University（浙江大学）

Beyond Independent Genes: Learning Module-Inductive Representations for Single-Cell Gene Perturbation Prediction

超越独立基因：学习模块归纳表示用于单细胞基因扰动预测

Jiafa Ruan, Ruijie Quan, Liyang Xu, Zongxin Yang, Yi Yang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China（脑机智能国家重点实验室，浙江大学，杭州，浙江省，中国） ； ReLER Lab, College of Artificial Intelligence, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China（ReLER实验室，人工智能学院，浙江大学，杭州，浙江省，中国） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School, Boston, MA, USA（生物医学信息学系，哈佛医学院，波士顿，马萨诸塞州，美国） 纠错

AI总结 提出scBIG框架，通过基因关系聚类、基因簇感知编码器和结构感知对齐学习协调的基因程序模块表示，结合条件流匹配实现灵活泛化的扰动预测，在多个单细胞扰动基准上平均提升6.7%。

Noise-Driven Exploration and Transient Freezing Select Flat Minima in Stochastic Gradient Descent

噪声驱动的探索与瞬态冻结在随机梯度下降中选择平坦极小值

Ning Yang, Yikuan Zhang, Qi Ouyang, Chao Tang, Yuhai Tu

机构 * Peking University Chengdu Academy for Advanced Interdisciplinary Biotechnologies, Chengdu 610213, China ； School of Physics, Peking University, Beijing 100871, China ； Institute for Advanced Study in Physics, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China ； Center for Quantitative Biology, Peking University, Beijing 100871, China ； Center for Computational Biology \& Center for Computational Neuroscience, Flatiron Institute, New York, NY 10010, USA 纠错

AI总结 通过分析SGD学习动力学，发现非平衡机制驱动解选择：瞬态探索阶段逃离尖锐谷，噪声重塑势能稳定平坦解，冻结延迟增强泛化。

Comments 12 pages, 4 figures

Atlas: Orchestrating Heterogeneous Models and Tools for Multi-Domain Complex Reasoning

Atlas: 编排异构模型与工具实现多领域复杂推理

Jinyang Wu, Guocheng Zhai, Ruihan Jin, Jiahao Yuan, Yuhao Shen, Shuai Zhang, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 提出ATLAS双路径框架，通过无监督聚类路由和强化学习多步路由动态选择最优模型-工具组合，在15个基准上超越GPT-4o，分布内外任务分别提升10.1%和13.1%。

Comments Accepted by ACL 2026

On the Geometry of On-Policy Distillation

论在线策略蒸馏的几何结构

Zhennan Shen, Yanshu Li, Qingyu Yin, Chak Tou Leong, Zhilin Wang, Yanxu Chen, Rongduo Han, Sunbowen Lee, Yi R. Fung

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） 纠错

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

Beyond Retrieval: Learning Compact User Representations for Scalable LLM Personalization

超越检索：学习紧凑用户表示以实现可扩展的LLM个性化

Heng Cao, Fan Zhang, Jian Yao, Yujie Zheng, Changlin Zhao, Lu Hao, Yuxuan Wei, Wangze Ni, Huaiyu Fu, Yuqian Sun, Xuyan Mo

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） 纠错

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: IBIS-Guided Multi-Agent Collaboration with Hierarchical Disease Relation Chains for Clinical Diagnosis

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

Yuqi Zhan, Xinyue Wu, Tianyu Lin, Yutong Bao, Xiaoyu Wang, Weihao Cheng, Huangwei Chen, Feiwei Qin, Zhu Zhu

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） 纠错

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: Selective Decoupled Federated LoRA for Privacy-preserving Fine-tuning with Heterogeneous Clients

SDFLoRA: 面向异构客户隐私保护微调的选择性解耦联邦LoRA

Zhikang Shen, Jianrong Lu, Haiyuan Wan, Jianhai Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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。

Adaptive $k$NN graph model

自适应 $k$NN 图模型

Jiaye Li, Hang Xu, Shichao Zhang

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） 纠错

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

Raspi$^2$USBL: An open-source Raspberry Pi-Based Passive Inverted Ultra-Short Baseline Positioning System for Underwater Robotics

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

Jin Huang, Yingqiang Wang, Ying Chen

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） 纠错

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: A Pragmatic Psych-Inspired Unified Memory System for Enhanced AI Agency

PISA：一种增强AI能动性的实用心理学启发统一记忆系统

Shian Jia, Ziyang Huang, Xinbo Wang, Haofei Zhang, Mingli Song

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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: Learning Unified User Quantized Tokenizers for User Representation

FOUNDv2: 学习统一的用户量化分词器用于用户表示

Chuan He, Yang Chen, Bin Dou, Wuliang Huang, Baokun Wang, Yongchao Liu, Xing Fu, Yu Cheng, Chuntao Hong, Weiqiang Wang, Zhongle Xie, Jiajun Zheng, Xin-Wei Yao

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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。

Towards Advanced Mathematical Reasoning for LLMs via First-Order Logic Theorem Proving

迈向基于一阶逻辑定理证明的大语言模型高级数学推理

Chuxue Cao, Mengze Li, Juntao Dai, Jinluan Yang, Zijian Zhao, Shengyu Zhang, Weijie Shi, Chengzhong Liu, Sirui Han, Yike Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对大语言模型在多步一阶逻辑数学推理中的困难，提出DREAM方法，通过公理驱动策略多样化和子命题错误反馈提升推理多样性和正确性，在定理证明数据集上性能提升0.6%-6.4%。

Comments Accepted by EMNLP 25

Photon: Federated LLM Pre-Training

Photon: 联邦大语言模型预训练

Lorenzo Sani, Alex Iacob, Zeyu Cao, Royson Lee, Bill Marino, Yan Gao, Dongqi Cai, Zexi Li, Wanru Zhao, Xinchi Qiu, Nicholas D. Lane

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Flower Labs（Flower实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出Photon系统，首次实现联邦端到端LLM预训练，通过跨孤岛联邦学习在弱连接GPU上训练高达7B参数模型，通信量减少64-512倍，收敛速度比DiLoCo快2倍。

Comments 18 pages, 9 appendix pages, 12 figures, 3 algorithms, 12 tables

Journal ref Proceedings of Machine Learning and Systems 7 (MLSys 2025), 2025

VikingMem: A Memory Base Management System for Stateful LLM-based Applications

VikingMem：面向有状态LLM应用的记忆库管理系统

Jiajie Fu, Junwen Chen, Mengzhao Wang, Aoxiang He, Maojia Sheng, Xiangyu Ke, Yifan Zhu, Yunjun Gao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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: Latent Reasoning Policy Optimization for Large Language Models

LEPO：面向大语言模型的潜在推理策略优化

Yuyan Zhou, Jiarui Yu, Hande Dong, Zhezheng Hao, Hong Wang, Jianqing Zhang, Qiang Lin

机构 * Tencent（腾讯） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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: Cross-Modal On-Policy Distillation for Capability Alignment in Speech LLMs

X-OPD：面向语音大语言模型能力对齐的跨模态在策略蒸馏

Di Cao, Dongjie Fu, Hai Yu, Siqi Zheng, Xu Tan, Tao Jin

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文心） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

K-Forcing: Joint Next-K-Token Decoding via Push-Forward Language Modeling

K-Forcing：通过前推语言建模进行联合下一K词解码

Zhiwei Tang, Yuanyu He, Yizheng Han, Wangbo Zhao, Jiasheng Tang, Fan Wang, Bohan Zhuang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出K-Forcing范式，通过前推映射将自回归模型蒸馏为单次前向传播生成多个未来词，实现2.4-3.5倍加速，质量损失小。

Comments Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/K-Forcing

Visual-Redundancy-Controlled Parallel Decoding for Diffusion-Based Multimodal Large Language Models

基于扩散的多模态大语言模型的视觉冗余控制并行解码

Yulin Yuan, Hongshuo Zhao, Xiangming Meng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ZJUI-UIUC Institute（ZJUI-UIUC研究院） 纠错

AI总结 针对扩散型多模态大语言模型并行解码中视觉冗余问题，提出视觉冗余指数（VRI）和无需训练的视觉冗余控制解码（VRCD）方法，通过令牌到图像的注意力优先选择视觉互补位置，在多个基准上提升准确率。

Comments 18 pages, 5 figures, preprint. Code is available at https://github.com/infiniteYuanyl/VRCD

MedVeriSeg: Teaching LISA-Like Medical Segmentation Models to Verify Query Validity Without Extra Training

MedVeriSeg: 教授LISA-like医学分割模型验证查询的有效性而无需额外训练

Qinyue Tong, Xiaozhen Wang, Ziqian Lu, Jun Liu, Yunlong Yu, Zheming Lu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Zhejiang University（浙江大学航空宇航学院） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； School of Computer Science and Technology (School of Artificial Intelligence), Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院计算机科学与技术学院（人工智能学院）） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） 纠错

AI总结 本文提出MedVeriSeg，一种无需训练的查询验证框架，使LISA-like医学分割模型能够拒绝虚假分割查询。通过相似性响应质量评分模块和轻量级路由多代理验证模块，提升验证鲁棒性，并构建MedVeriSeg-Bench基准，有效减少幻觉分割。

Comments 13 pages, 9 figures

BioMamba: Domain-Adaptive Biomedical Language Models

BioMamba: 领域自适应的生物医学语言模型

Ling Yue, Mingzhi Zhu, Sixue Xing, Yunning Cao, Yanbo Wang, Shimin Shan, Jinfei Liu, Vijil Chenthamarakshan, Shaowu Pan, Payel Das, Tianfan Fu

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） ； Jiaxing New Jies Thermal Power Co. Ltd.（嘉兴新捷热电有限公司） ； North University of China（北方大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出基于Mamba2的领域自适应预训练方法BioMamba，在PubMed、C4和Wikipedia混合数据上持续训练，显著降低生物医学困惑度并保持通用语言能力。

LEMON-Mapping: Loop-Enhanced Large-Scale Multi-Session Point Cloud Merging and Optimization for Globally Consistent Mapping

LEMON-Mapping: 面向全局一致建图的环路增强大规模多会话点云融合与优化

Lijie Wang, Xiaoyi Zhong, Ziyi Xu, Kaixin Chai, Anke Zhao, Tianyu Zhao, Changjian Jiang, Qianhao Wang, Xieyuanli Chen, Fei Gao

机构 * Institute of CyberSystems and Control, Zhejiang University（浙江大学控制系统研究所） ； The Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； The State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院国家工业控制技术重点实验室） ； The College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学与技术学院） 纠错

AI总结 提出LEMON-Mapping框架，通过鲁棒环路处理、空间光束法平差和基于PGO的优化，解决多机器人建图中重叠区域发散和模糊问题，实现高精度全局一致点云融合。

UI2Code^N: UI-to-Code Generation as Interactive Visual Optimization

UI2Code^N: 将UI到代码生成视为交互式视觉优化

Zhen Yang, Wenyi Hong, Mingde Xu, Xinyue Fan, Weihan Wang, Jiale Cheng, Xiaotao Gu, Jie Tang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出将UI截图转代码任务重构为交互式视觉优化问题，采用基于偏好的强化学习方法RVPO优化视觉排名，在UI起草、润色和编辑任务上达到SOTA。

Comments 27 pages

Moving Beyond Diffusion: Hierarchy-to-Hierarchy Autoregression for fMRI-to-Image Reconstruction

超越扩散：层级到层级自回归用于fMRI到图像重建

Xu Zhang, Ruijie Quan, Wenguan Wang, Yi Yang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University, China（脑机智能国家重点实验室，浙江大学，中国） ； ReLER, CCAI, College of Artificial Intelligence, Zhejiang University, China（ReLER、中国人工智能学会、人工智能学院、浙江大学、中国） 纠错

AI总结 提出MindHier框架，通过层级fMRI编码器、层级对齐和尺度感知粗到细引导策略，实现从粗到细的fMRI到图像重建，优于扩散方法。

Comments ICLR 2026

How Auxiliary Reasoning Unleashes GUI Grounding in VLMs

辅助推理如何释放VLM中的GUI定位能力

Weiming Li, Yan Shao, Jing Yang, Yujing Lu, Ling Zhong, Yuhan Wang, Min Yu, Tongxiao Ruan, Manni Duan

机构 * Zhejiang Lab（浙江实验室） ； Hangzhou Research and Development Center（杭州研发中心） ； China Mobile（中国移动） ； Innovation Center of Yangtze River Delta（长江三角洲创新中心） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对VLM在GUI定位任务中隐式空间理解强但显式坐标输出弱的问题，提出三种零样本辅助推理方法（如标记网格），通过输入图像添加空间线索，显著提升定位性能，在多个基准上达到接近最优微调方法的效果。

Non-Equilibrium MAV-Capture-MAV via Time-Optimal Planning and Reinforcement Learning

非平衡MAV捕获MAV：基于时间最优规划和强化学习

Canlun Zheng, Zhanyu Guo, Zikang Yin, Chunyu Wang, Zhikun Wang, Shiyu Zhao

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院，中国杭州） ； WINDY Lab, Department of Artificial Intelligence, Westlake University, Hangzhou, China（西湖大学人工智能系WINDY实验室，中国杭州） ； Department of Electrical Engineering, California Institute of Technology, Pasadena, USA（加州理工学院电气工程系，美国帕萨迪纳） 纠错

AI总结 针对高机动性目标捕获难题，本文设计紧凑型捕获MAV，结合时间最优规划与强化学习方法，在非稳定状态下实现目标捕获。

Reformulate LLM Reinforcement Learning for Efficient Training under Black-box Discrepancy

重新制定LLM强化学习以在黑箱差异下高效训练

Jiashun Liu, Runze Liu, Xu Wan, Jing Liang, Hongyao Tang, Ling Pan

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） 纠错

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。

Embody4D: A Generalist Data Engine for Embodied 4D World Modeling

Embody4D: 面向具身4D世界建模的通用数据引擎

Peiyan Tu, Hanxin Zhu, Jingwen Sun, Shaojie Ren, Cong Wang, Yuyan Xu, Jiayi Luo, Xiaoqian Cheng, Zhibo Chen

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） 纠错

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。

Towards Optimal Robustness in Learning-Augmented Paging

面向学习增强分页的最优鲁棒性

Peng Chen, Hailiang Zhao, Xueyan Tang, Yixuan Wang, Shuiguang Deng

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 纠错

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

Exploring Autonomous Agentic Data Engineering for Model Specialization

探索用于模型专业化的自主智能体数据工程

Yujie Luo, Xiangyuan Ru, Jingsheng Zheng, Jingjing Wang, Yuqi Zhu, Jintian Zhang, Runnan Fang, Kewei Xu, Ye Liu, Zheng Wei, Jiang Bian, Zang Li, Shumin Deng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容部） 纠错

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: Detecting and Resolving Knowledge Conflicts in Retrieval Augmented Generation

ConflictRAG: 检测和解决检索增强生成中的知识冲突

Chenyu Wang, Yueyuan Li, Yingmin Liu, Yang Shu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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