视觉大模型 / VLM

Task and Motion Planning for Humanoid Loco-manipulation

人形机器人移动与操作的任务与运动规划

Michal Ciebielski, Victor Dhédin, Majid Khadiv

机构 * Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM), Germany（慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI）、慕尼黑技术大学（TUM）） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于优化的任务与运动规划框架，通过共享接触模式实现人形机器人移动与操作的统一规划。

TARS: A Theory-of-Mind Agent for Personalized In-IDE Code Comprehension

TARS：用于个性化IDE内代码理解的心理理论智能体

Leopoldo Todisco, Antonio Della Porta, Stefano Lambiase, Fabio Palomba

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究针对代码理解中LLM助手的不足，提出TARS智能体，基于心理理论范式，剖析开发者特点并调整解释，通过检索增强生成联系项目文档。实验表明它能提升效率、降低认知负荷，解释更适配开发者。

Comments Accepted at ICSME 2026, Tool Demonstration and Data Showcase Track

Physiological Prior-Driven Label Enhancement for Cross-Subject EEG Emotion Recognition

用于跨主体脑电情感识别的生理先验驱动标签增强

Hongyu Zhu, Lin Chen, Yuming Fu, Mounim A. El-Yacoubi, Mingsheng Shang

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对跨主体脑电情感识别中标签噪声问题，提出PhyDA框架，通过生理噪声量化器和数据自适应标签细化器，统一神经生理先验与数据驱动的标签细化，实验证明该方法显著优于基线，具有可解释性和鲁棒性。

Comments Submitted; 11 pages

EpiNarrate: Agentic Generation of Grounded Narratives from Epidemiological Scenario Projections

EpiNarrate：基于流行病学情景预测的有智能体的叙事生成

Rituparna Datta, Srini Venkatramanan, Bryan L. Lewis, Yiqi Su, Harry Hochheiser, Lucie Contamin, Parantapa Bhattacharya, Naren Ramakrishnan, Anil Vullikanti

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Biocomplexity Institute（生物复杂性研究所） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究旨在生成公共卫生叙事，提出EpiNarrate框架，将数值推理与自然语言生成分离，通过提取情景轴、构建数据集等步骤，经实验验证该模型能生成事实依据更充分、覆盖范围更广且风格类似专家报告的叙事。

Symbolic Predicate-Guided Language Agents for Inverse Design of Perovskite Oxides

用于钙钛矿氧化物逆设计的符号谓词引导语言智能体

Dong Hyeon Mok, Seoin Back, Victor Fung, Guoxiang Hu

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究钙钛矿氧化物逆设计，引入 DSL 引导策略，将自然语言规则转化为符号谓词，开发 ORCHESTRA 框架。该策略能增强 LLM 智能体推理能力，无需大量特定任务数据集或额外训练，提升材料设计性能。

Dark Personality Traits and Online Toxicity: Linking Self-Reports to Reddit Activity

黑暗人格特质与在线毒性：将自我报告与Reddit活动联系起来

Aldo Cerulli, Benedetta Tessa, Giuseppe La Selva, Oronzo Mazzeo, Lorenzo Cima, Lucia Monacis, Stefano Cresci

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究探讨了黑暗人格特质与在线行为之间的关系，发现自我报告的不文明互动与黑暗人格特质相关，但计算特征无法可靠预测人格特质。

Comments Article published in Computers in Human Behavior. Please cite the published version

Journal ref Computers in Human Behavior, 2026

LR-Robot: A Unified Supervised Intelligent Framework for Real-Time Systematic Literature Reviews with Large Language Models

LR-Robot：一种结合大语言模型的实时系统性文献综述统一监督智能框架

Wei Wei, Jin Zheng, Zining Wang

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出LR-Robot框架，结合AI与专家监督，实现系统性文献综述的多维分类、关系映射和细粒度主题演化分析，通过期权定价案例展示其在文献综合中的应用与效果。

Comments I've uploaded an updated paper and now it's already on arXiv (arXiv:2604.14793)

VisualRepair: Dynamic Tool Calling and Region Focusing for Visual Software Issue Repair

VisualRepair：用于视觉软件问题修复的动态工具调用和区域聚焦

Jingyu Xiao, Zhongyi Zhang, Haoran Hou, Yuxuan Wan, Yuan Jiang, Yintong Huo, Michael R. Lyu

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract)

AI总结 针对现代软件视觉信息利用难题，提出VisualRepair框架，通过图像类型感知工具调用和动态测试时区域聚焦两模块，在SWE-bench基准测试中性能超现有方法，有效提升自动视觉软件问题修复能力。

Comments The paper was completed in March 2026 and is currently under review. The code will be released upon acceptance

From Forecasts to Auditable Reports: Evidence Contracts for LLM-Assisted Housing-Guarantee Risk Monitoring

从预测到可审计报告：大语言模型辅助住房担保风险监测的证据契约

Hyeongcheol Kim, Yoontae Hwang

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究将住房担保风险预测转化为可审计报告的挑战，提出证据约束报告流程，利用韩国租房押金数据，结合预测模型与结构化证据、验证及分析师监督，提升高风险检测能力，经评估报告支持实际决策，证明该方法可靠。

GPUSimBench: Towards Scalable and Reliable GPU-Accelerated Simulators in Embodied AI

GPUSimBench：迈向具身人工智能中可扩展且可靠的GPU加速模拟器

Huzhenyu Zhang, Shenghai Yuan, Wenrui Yan, Li Ma, Hengjie Li, Jingcheng Pang, Dmitry Yudin

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； MIRAI（未来人工智能研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究具身人工智能中GPU加速模拟器问题，通过GPUSimBench工具，建立物理基础评估、基准测试并行可扩展性，揭示并量化GPU批处理执行的不确定性，确定模拟器堆栈随机经验模式，强调无界扩展对可重复性的影响。

Comments Accepted by IROS 2026

AgentSociety 2: An Integrated Research Environment for Executable Social Science

AgentSociety 2：用于可执行社会科学的集成研究环境

Jinghua Piao, Jun Zhang, Haoyu Huang, Keming Zhang, Jing Yi Wang, Xinran Zhao, Songwei Li, Boyuan Sun, Jiayi Chang, Fengli Xu, Chunyan Wang, Fang Zhang, Ke Rong, Jun Su, Tianguang Meng, Yi Liu, Qingguo Meng, Yu Wang, Yong Li

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对社会科学研究对象的独特性及现有系统缺陷，AgentSociety 2集成研究环境结合大语言模型代理的两个角色，支持端到端工作流程，通过多领域研究展示其能力，为计算社会科学提供可控基础设施。

Skills That Don't Exist: A Large-Scale Study of Hallucinated Skill Recommendation in LLM Agents

不存在的技能：对大语言模型代理中幻觉技能推荐的大规模研究

Weifeng Yuan, Wenbo Guo, Feng Dong, Haoyu Wang, Yang Liu

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究大语言模型代理中技能名称幻觉漏洞，通过大规模测量发现各配置均有此问题，系统生成众多幻觉名称且非随机，测试的模型级防御存在安全与可用性冲突，修复需全生态系统结构改变。

Contract-Grounded Behavior Tree Synthesis via Coding Agents

通过编码代理实现基于契约的行为树合成

Jonathan Salfity, Robert Blake Anderson, Mitch Pryor

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究从自然语言合成机器人行为树时基础设定易出现的问题，提出基于契约的合成架构，编码代理查询服务器获取契约后合成行为树，经实验评估两个大语言模型，结果显示该架构能实现高验证率和成功率，且可转移到物理硬件。

Comments IEEE RA-L Submission

ParaTutor: Coordinating Parent and Child Math Tutoring through Role Separated LLM Scaffolding

ParaTutor: 通过角色分离的实时脚手架界面实现LLM介导的亲子辅导

Lan Luo, Anqi Wang, Muzhi Zhou, Junhua Zhu, Jie Cai, Ao Yu, Hui Pan

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对亲子辅导中角色不对称问题，提出ParaTutor系统，通过为家长提供辅导指导、为孩子提供视觉基础，在实时互动中保持家长主导和孩子参与，实验表明优于通用LLM辅助。

GigaChat Audio: Time-aware Large Audio Language Model

GigaChat音频：时间感知大型音频语言模型

Aleksandr Kutsakov, Mariia Sadovina, Georgii Gospodinov, Alexandr Maximenko, Oleg Kutuzov, Pavel Bogomolov, Fyodor Minkin

机构 * SaluteDevices, Russia（SaluteDevices） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究音频条件语言模型长录音时间定位难题，提出时间感知音频语言模型，利用合成监督交织时间标记与音频令牌，在多基准测试中实现高精度，支持相关描述与总结，通过消融实验明确多因素影响，并发布模型权重和数据集。

Comments Accepted to Interspeech 2026. Model and dataset: https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3.1-Audio-10B-A1.8B

TerraRepair: A Tool-Grounded LLM Agent for Infrastructure-as-Code Repair

TerraRepair：一种用于基础设施即代码修复的工具接地大语言模型代理

Minase Mekete Mengistu, Juri Di Rocco, Phuong T. Nguyen, Davide Di Ruscio

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究探讨工具接地能否改进基于LLM的Terraform修复及何时升级问题。提出TerraRepair工具接地LLM代理，通过检索上下文等操作进行修复。实验表明其能显著提高扫描器验证修复率，凸显工具接地改进修复效果，同时指出特定部署上下文是自主修复的主要限制。

Comments The paper has been peer reviewed and accepted for publication in the proceedings of the 20th International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM 2026)

Eval-Pair Matrix: Answer-Paired Meta-Evaluation of LLM Judges for Grounded RAG

评估对矩阵：基于事实的检索增强生成中大型语言模型评判器的答案配对元评估

Sriram Selvam, Anneswa Ghosh

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究针对基于事实的检索增强生成中大型语言模型评判器自我宽容难识别问题，引入Eval-Pair Matrix协议，通过特定流程生成答案并评估，经实验得出同模型效应等结果，强调RAG评判器研究应报告多方面内容。

PTEI: Integrating Personality Traits to Enhance Emotional Intelligence in Large Language Models

PTEI：在大语言模型中整合人格特质以提高情商

Amir Reza Jafari, Praboda Rajapaksha, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi

机构 * Telecom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（巴黎电信学院，巴黎综合理工学院） ； Aberystwyth University（阿伯里斯特威斯大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型在复杂情感推理中不如人类的问题，提出PTEI框架，通过提取人格特质并用于人格感知提示引导模型推理，结合对比学习优化检索系统，经实验验证其能增强模型情感理解能力，与CoT推理结合可进一步提升准确率。

FedMosaic: Federated Retrieval-Augmented Generation via Parametric Adapters

FedMosaic：通过参数适配器进行联邦检索增强生成

Zhilin Liang, Yuxiang Wang, Zimu Zhou, Hainan Zhang, Boyi Liu, Yongxin Tong

机构 * SKLCCSE Lab Beihang University Beijing China（SKLCCSE实验室 北航） ； Department of Data Science City University of Hong Kong Hong Kong China（数据科学系 香港城市大学） ； Beijing Advanced Innovation Center Beihang University Beijing China（北京先进创新中心 北航） ； Beihang University（北航） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究针对隐私敏感领域，解决联邦检索增强生成中高存储通信及适配器聚合问题。核心方法是提出FedMosaic框架，聚类文档成多文档适配器并选择性聚合。主要贡献是准确率提高，存储和通信成本降低，且不共享原始文档。

Comments 11 pages

Dual-BEATs: Unlocking Zero-Shot Stereo Audio Perception in Audio Large Language Models via Dithering

双BEATs：通过抖动在音频大语言模型中解锁零样本立体声音频感知

Shuo-Chun Lin, Hen-Hsen Huang

机构 * Institute of Information Science, Academia Sinica（台湾中央研究院资讯科学研究所） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：multimodal large language model(abstract)

AI总结 研究针对多模态大语言模型空间感知局限，提出双BEATs架构，通过在编码前注入抖动噪声解决归一化问题，在三元方向分类任务中验证该方法有出色空间分辨率且能零样本泛化，证明标准模型经正则化可实现广义立体声音频理解。

Comments 14 pages, 3 figures

Remember Your Trace: Memory-Guided Long-Horizon Agentic Framework for Consistent and Hierarchical Repository-Level Code Documentation

记住你的踪迹：一种基于记忆的长周期代理框架，用于一致且分层的仓库级代码文档

Suyoung Bae, Jaehoon Lee, Changkyu Choi, YunSeok Choi, Jee-Hyong Lee

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； University of Oslo（奥斯陆大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 MemDocAgent通过依赖感知遍历引导和记忆引导代理交互，生成统一上下文的仓库级代码文档，实现高效且一致的文档生成。

Measuring the practice of shared-decision making (OPTION12): An Investigation into Open-sourced Smaller LLMs (OS-sLLMs) for Better Privacy and Sustainability

衡量共享决策的实践（OPTION12）：对用于更好隐私和可持续性的开源小型语言模型（OS - sLLMs）的调查

Tamara Wit, Lifeng Han, Carly Heipon, David Lindevelt, Anne Stiggelbout, Suzan Verberne

机构 * Leiden University Medical Centre（莱顿大学医学中心） ； The Leiden Institute of Advanced Computer Science（莱顿高级计算机科学研究所） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究利用Observer OPTION12框架，对开源小型语言模型进行共享决策自动评估，聚焦隐私保护与本地部署。通过专家注释临床咨询评估多个模型，发现通用领域模型表现更好，还引入共识框架，为隐私保护的人在回路SDM评估提供基础。

Comments Pilot study. Preliminary findings on open-source smaller LLMs for OPTION12 shared decision-making assessment

Distill Where the Student Goes: Teacher-Regularized RL for English-Evidence Cross-Lingual RAG

提炼学生的走向：用于英语-证据跨语言检索增强生成的教师正则化强化学习

Haotian Zhou, Weiran Huang, Siqi Liu, Xiting Wang, Xin Zhang, Zhihao Wen

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程系） ； Ant International, Ant Group（蚂蚁集团蚂蚁国际） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究英语证据跨语言检索增强生成中的问题，提出教师正则化强化学习方法TR-RAG，结合奖励优化与策略内蒸馏，引入奖励分解，在多基准测试中提升语言依从性和证据正确性。

Comments 42 pages, 19 figures, 16 tables

AdaPlanBench: Evaluating Adaptive Planning in Large Language Model Agents under World and User Constraints

AdaPlanBench: 在世界约束和用户约束下评估大语言模型智能体的自适应规划能力

Jiayu Liu, Cheng Qian, Zhenhailong Wang, Bingxuan Li, Jiateng Liu, Qing Zong, Heng Wang, Jeonghwan Kim, Yumeng Wang, Bingxiang He, Xiusi Chen, Yi R. Fung, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对现有基准未充分探索渐进揭示的双重约束下的自适应规划问题，提出动态交互基准AdaPlanBench，通过307个家务任务和可扩展的约束构建流程，评估LLM智能体在交互中根据反馈迭代调整计划的能力。

Comments COLM 2026

Compositional Motion Generation from Demonstration with Object-Centric Neural Fields

基于以对象为中心的神经场的示范组合运动生成

Ahmet Ercan Tekden, Yasemin Bekiroglu

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出基于以对象为中心神经场的示范组合运动生成框架，通过时空组合性连接感知与运动，结合规范神经场与潜在条件变形渲染场景，用时间混合专家生成轨迹，在模拟和实际实验中展现良好性能。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RAL)

A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Robust Multi-Robot Manipulation

用于鲁棒多机器人操作的闭环多智能体框架

Yi-Xiang He, Lan Wei, Haoming Cen, Jian-Jian Jiang, Zhuohao Li, Guanxing Lu, Yihan Yang, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与先进计算重点实验室） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对多机器人操作中高级推理应用于实际执行的挑战，提出基于分层闭环智能体的LLM框架，含规划、操作、验证智能体。经实际实验验证，该框架成功率高、适应性强，为多样操作任务提供可推广方法。

Comments RSS 2026

EMBER: Efficient Memory via Budgeted Evidence Retention for Long-Horizon Agents

EMBER: 通过预算化证据保留实现高效记忆的长时程智能体

Yilong Li, Suman Banerjee, Tong Che

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对长时程智能体在固定预算下保留证据的问题，提出EMBER学习型保留策略，通过存储证据胶囊（含原文摘录、检索键和更新元数据）并利用查询后反馈训练，在LongMemEval-RR上显著提升F1、保留召回和读取召回。

Sycamore: Characterizing Synthetic Personas for Evaluating Genomics Visualization Retrieval

Sycamore：用于评估基因组可视化检索的合成身份表征

Huyen N. Nguyen, Astrid van den Brandt, Nils Gehlenborg

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 Sycamore通过三种条件探针设计评估基因组可视化检索系统，探讨合成身份在真实用户反馈中的表现及影响。

Comments 8 pages, 6 figures

The Replicator-Optimization Mechanism: A Scale-Relative Formalism for Persistence-Conditioned Dynamics with Application to Consent-Based Metaethics

复制者-优化机制：一种面向持久条件动力学的尺度相对形式化及其在基于同意的元伦理学中的应用

Murad Farzulla

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出一种尺度相对的形式化框架，统一复制者-突变动力学与价格选择-传输模型，通过摩擦、合法性和信念传递三个核心概念，从社会契约论独立推导出与生物学相同的结构，并建立描述性动力学与工具性规范性的桥梁，避免实然-应然谬误。

Comments 67 pages, 1 table, Lean 4 verification appendix (machine-checked). v2: substantially expanded from v1; adds formal-verification and identifiability sections and corrects references

Rethinking Scientific Discovery in the Agentic Era

在智能时代重新思考科学发现

Yining Zheng, Yuxin Wang, Jiahao Lu, Shicheng Fang, Weiyi Wang, Yongzhuo Yang, Bowen Li, Haochen Ma, Chen Hu, Bowen Chen, Yang Wang, Huanhui Chen, Yitong Chen, Jiajun Chen, Zhiyuan Li, Yanlin Li, Zhuo Yang, Qifeng Wu, Jiaying He, Zhijie Jinluo, Xiaohu Xu, Yi Feng, Juncheng Qian, Yizhou Chen, Yang Cheng, Tong Zhu, Tianlei Ying, Hongyu Yu, Hongjun Xiang, Xipeng Qiu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究提出智能科学操作系统SCION，以科学智能体为元工具连接科研要素，核心是研究执行计划，集成多种方法支持长期科研工作，经实验验证其在多方面优于现有基线，推动AI成为可溯源、可复用的科研创新协调操作层。

Comments 26 pages, 7 figures