Beihang University（北京航空航天大学）

Context as a Tool: Context Management for Long-Horizon SWE-Agents

上下文作为工具：长周期SWE代理的上下文管理

Shukai Liu, Jian Yang, Bo Jiang, Yizhi Li, Jinyang Guo, Xianglong Liu, Bryan Dai

机构 * Beihang University（北航大学） ； Manchester（曼彻斯特） ； Ubiquant 纠错

AI总结 CAT通过整合上下文管理工具，提升SWE代理的长周期推理能力，实验表明其在SWE-Bench-Verified上达到57.6%的解决率，显著优于现有方法。

RoboSafe: Safeguarding Embodied Agents via Executable Safety Logic

RoboSafe: 通过可执行的安全逻辑保障具身智能体

Le Wang, Zonghao Ying, Xiao Yang, Quanchen Zou, Zhenfei Yin, Tianlin Li, Jian Yang, Yaodong Yang, Aishan Liu, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北航大学） ； AI Security Lab（360AI安全实验室） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 RoboSafe通过可执行的安全逻辑保障具身智能体，减少危险行为并保持任务性能。

Comments 11 pages, 6 figures

TCM-Eval: An Expert-Level Dynamic and Extensible Benchmark for Traditional Chinese Medicine

TCM-Eval: 一个专家级动态且可扩展的中医基准测试

Zihao Cheng, Yuheng Lu, Huaiqian Ye, Zeming Liu, Minqi Wang, Jingjing Liu, Zihan Li, Wei Fan, Yuanfang Guo, Ruiji Fu, Shifeng She, Gang Wang, Yunhong Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Beijing Zhimingtang Technology Co., Ltd.（北京智明堂科技有限公司） ； Beijing Zhiyan AI Technology Co., Ltd.（北京智言AI科技有限公司） ； Guangzhou University of Chinese Medicine（广州中医药大学） 纠错

AI总结 TCM-Eval通过动态可扩展的基准测试和SI-CoTE方法，开发出ZMT模型，显著超越人类中医从业者水平，推动中医领域LLM研究发展。

Comments Work in Progress

GroupDebate: Enhancing the Efficiency of Multi-Agent Debate Using Group Discussion

GroupDebate: 通过群体讨论提升多智能体辩论效率

Tongxuan Liu, Xingyu Wang, Weizhe Huang, Wenjiang Xu, Yuting Zeng, Lei Jiang, Hailong Yang, Jing Li

机构 * 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） ； Beihang University（北航） 纠错

AI总结 本文提出GroupDebate方法，通过将智能体划分为小组并共享中间结果，减少多智能体辩论的token成本，提升效率和准确性。

Comments Accepted by AAMAS 2026

SymDrive: Realistic and Controllable Driving Simulator via Symmetric Auto-regressive Online Restoration

SymDrive: 通过对称自回归在线修复实现逼真且可控的驾驶模拟器

Zhiyuan Liu, Daocheng Fu, Pinlong Cai, Lening Wang, Ying Liu, Yilong Ren, Botian Shi, Jianqiang Wang

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； State Key Lab of Intelligent Transportation System, Beihang University（北航智能交通系统国家重点实验室） 纠错

AI总结 SymDrive通过对称自回归在线修复技术，实现了逼真可控的驾驶模拟，解决了高保真渲染与交互式交通编辑的难题。

RLLaVA: An RL-central Framework for Language and Vision Assistants

RLLaVA: 一种面向语言和视觉助手的强化学习中心框架

Lei Zhao, Zihao Ma, Boyu Lin, Yuhe Liu, Wenjun Wu, Lei Huang

机构 * SKLCCSE, Institute of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（信息与电子技术学院，人工智能研究院，北京航空航天大学，北京，中国） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, Beihang University（未来区块链与隐私计算先进创新中心，北京航空航天大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou, China（杭州国际创新研究院，北京航空航天大学，杭州，中国） 纠错

AI总结 RLLaVA 提出了一种强化学习中心框架，通过解耦算法逻辑与模型架构，实现高效训练和多任务扩展，提升视觉-语言模型性能。

Comments The code is available at https://github.com/TinyLoopX/RLLaVA