Nanjing University（南京大学）

RepoRepair: Leveraging Code Documentation for Repository-Level Automated Program Repair

RepoRepair: 利用代码文档实现仓库级别的自动程序修复

Zhongqiang Pan, Chuanyi Li, Wenkang Zhong, Yi Feng, Bin Luo, Vincent Ng

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； Human Language Technology Research Institute, University of Texas at Dallas（人机语言技术研究院，德克萨斯大学达拉斯分校） 纠错

AI总结 RepoRepair通过生成代码文档增强LLM能力，实现仓库级别的自动程序修复，取得高修复率和低成本的优异表现。

WavefrontDiffusion: Dynamic Decoding Schedule for Improved Reasoning

WavefrontDiffusion: 动态解码调度以提升推理性能

Haojin Yang, Rui Hu, Zequn Sun, Rui Zhou, Yujun Cai, Yiwei Wang

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学软件新技术国家重点实验室） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； University of California, Merced（加州大学梅尔德分校） 纠错

AI总结 WavefrontDiffusion通过动态解码调度提升推理和代码生成的性能与语义连贯性。

Comments 19 pages. 3 figures

Journal ref ICLR 2026

Spotlight on Token Perception for Multimodal Reinforcement Learning

多模态强化学习中的token感知聚焦

Siyuan Huang, Xiaoye Qu, Yafu Li, Yun Luo, Zefeng He, Daizong Liu, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文提出VPPO算法，通过token感知优化提升多模态强化学习的视觉推理能力。

Comments Accepted by ICLR 2026, project page: https://github.com/huaixuheqing/VPPO-RL

Data Selection for LLM Alignment Using Fine-Grained Preferences

利用细粒度偏好进行LLM对齐的数据选择

Jia Zhang, Yao Liu, Chen-Xi Zhang, Yi Liu, Yi-Xuan Jin, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Algorithm Tech, Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴集团算法技术部） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于细粒度偏好的数据选择方法，通过优化偏好分歧来提升LLM对齐效果，实验表明在少量数据下也能实现显著改进。

Inverse Reinforcement Learning with Dynamic Reward Scaling for LLM Alignment

逆强化学习与动态奖励缩放用于大语言模型对齐

Ruoxi Cheng, Haoxuan Ma, Weixin Wang, Ranjie Duan, Jiexi Liu, Xiaoshuang Jia, Simeng Qin, Xiaochun Cao, Yang Liu, Xiaojun Jia

机构 * Beijing Electronic Science and Technology Institute（北京电子科技学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanjing University（南京大学） ； Duke University（杜克大学） ； BraneMatrix AI ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Northeast University（东北大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 DR-IRL通过动态奖励缩放和逆强化学习提升大语言模型的安全对齐性能，有效解决数据不平衡和静态奖励模型的局限性。

MoMa: A Modular Deep Learning Framework for Material Property Prediction

MoMa：一种用于材料属性预测的模块化深度学习框架

Botian Wang, Yawen Ouyang, Yaohui Li, Mianzhi Pan, Yuanhang Tang, Yiqun Wang, Haorui Cui, Jianbing Zhang, Xiaonan Wang, Wei-Ying Ma, Hao Zhou

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（计算机科学与技术系，清华大学） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（人工智能学院，南京大学） ； Department of Chemical Engineering, Tsinghua University（化学工程系，清华大学） 纠错

AI总结 MoMa提出了一种模块化深度学习框架，通过训练专门模块并自适应组合以提升材料属性预测的性能，实验表明其在多个数据集上表现优异。

Comments Accepted to ICLR 2026

Uncertainty-Aware Concept and Motion Segmentation for Semi-Supervised Angiography Videos

面向半监督血管影像视频的不确定性感知概念与运动分割

Yu Luo, Guangyu Wei, Yangfan Li, Jieyu He, Yueming Lyu

机构 * School of Mathematical Sciences, Ocean University of China, China（中国海洋大学数学科学学院） ； School of Haide, Ocean University of China, China（中国海洋大学海德学院） ； School of Computer Science and Engineering, Central South University, China（中南大学计算机科学与工程学院） ； The Second Xiangya Hospital of Central South University, China（中南大学湘雅医院第二医院） ； School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） 纠错

AI总结 SMART通过结合运动感知一致性与渐进置信度正则化，实现X射线造影视频中冠状动脉主干的高效半监督分割，减少标注需求并提升分割性能。

Comments 10 pages, 3 figures

DreamWorld: Unified World Modeling in Video Generation

DreamWorld: 视频生成中的统一世界建模

Boming Tan, Xiangdong Zhang, Ning Liao, Yuqing Zhang, Shaofeng Zhang, Xue Yang, Qi Fan, Yanyong Zhang

机构 * University of Science（科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China.（上海交通大学） ； Nanjing University, Suzhou, China.（南京大学） 纠错

AI总结 DreamWorld通过联合世界建模范式和约束退火技术，提升视频生成的世界一致性，优于现有方法。

DiffTrans: Differentiable Geometry-Materials Decomposition for Reconstructing Transparent Objects

DiffTrans: 可微几何-材料分解用于重建透明物体

Changpu Li, Shuang Wu, Songlin Tang, Guangming Lu, Jun Yu, Wenjie Pei

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 DiffTrans通过可微渲染框架实现透明物体的高效几何-材料分解，适用于复杂场景中的高精度重建。

PointAlign: Feature-Level Alignment Regularization for 3D Vision-Language Models

PointAlign：用于3D视觉-语言模型的特征级对齐正则化

Yuanhao Su, Shaofeng Zhang, Xiaosong Jia, Qi Fan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 PointAlign通过特征级对齐正则化提升3D视觉-语言模型的几何信息保留与任务性能

Comments CVPR 2026 Accepted

Lookahead Tree-Based Rollouts for Enhanced Trajectory-Level Exploration in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

基于前瞻树的rollouts用于增强强化学习中轨迹层面的探索

Shangyu Xing, Siyuan Wang, Chenyuan Yang, Xinyu Dai, Xiang Ren

机构 * Nanjing University（南京大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 基于前瞻树的rollouts通过促进轨迹多样性提升强化学习中策略学习效率

LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation

LightMem: 轻量级和高效的内存增强生成

Jizhan Fang, Xinle Deng, Haoming Xu, Ziyan Jiang, Yuqi Tang, Ziwen Xu, Shumin Deng, Yunzhi Yao, Mengru Wang, Shuofei Qiao, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； State Key Lab. for Novel Software Technology, Nanjing University, P.R. China（南京大学软件新技术国家重点实验室，中国） 纠错

AI总结 LightMem通过三阶段内存系统提升LLM在动态环境中的效率和性能，实现问答准确率提升和token使用减少。

Comments ICLR 2026

UniFlow: A Unified Pixel Flow Tokenizer for Visual Understanding and Generation

UniFlow：一种统一的像素流标记器用于视觉理解和生成

Zhengrong Yue, Haiyu Zhang, Xiangyu Zeng, Boyu Chen, Chenting Wang, Shaobin Zhuang, Lu Dong, Yi Wang, Limin Wang, Yali Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shenzhen Key Lab of Computer Vision and Pattern Recognition, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳计算机视觉与模式识别重点实验室，深圳先进技术研究院，中国科学院） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 UniFlow是一种统一的像素流标记器，通过灵活适配视觉编码器和轻量级解码器，在视觉理解和生成任务中实现了性能的双赢。

Comments ICLR 2026

ExGRPO: Learning to Reason from Experience

ExGRPO：从经验中学习推理

Runzhe Zhan, Yafu Li, Zhi Wang, Xiaoye Qu, Dongrui Liu, Jing Shao, Derek F. Wong, Yu Cheng

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 ExGRPO通过组织和优先处理有价值的经验，提升大语言模型的推理性能并稳定训练过程。

Comments ICLR 2026 Camera Ready version

Does FLUX Already Know How to Perform Physically Plausible Image Composition?

FLUX 是否已经能够进行物理上合理的图像合成？

Shilin Lu, Zhuming Lian, Zihan Zhou, Shaocong Zhang, Chen Zhao, Adams Wai-Kin Kong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 FLUX能否通过SHINE框架实现物理合理的图像合成，通过引入无训练框架和降质抑制指导，提升高保真度和背景完整性。

Comments Accepted by ICLR 2026