Nanjing University（南京大学）

Learning to Unlearn: Machine Unlearning via Learning the Unlearning Behaviors

学习遗忘：通过学习遗忘行为实现机器遗忘

Hang Zhang, Kaifeng Zhang, Yixiao Ma, Weijie Xu, Ye Zhu, Kai Ming Ting

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Centre for Cyber Resilience and Trust Deakin University（迪肯大学网络韧性与信任中心） 纠错

AI总结 该研究提出模型不可知的学习遗忘方法L2UL，通过从分布视角学习遗忘行为替代手动设计遗忘函数，在数据密集场景及ResNet等大模型上，实现与重新训练相当的准确率且效率更高。

VideoChat3: Fully Open Video MLLM for Efficient and Generalist Video Understanding

VideoChat3：用于高效通用视频理解的全开放视频多模态语言模型

Xinhao Li, Yuhan Zhu, Xiangyu Zeng, Yuhao Dong, Haoning Wu, Zhiqiu Zhang, Yuandong Yang, Changlian Ma, Qingyu Zhang, Yansong Shi, Xinyu Chen, Haoran Chen, Zizheng Huang, Jun Zhang, Kun Ouyang, Lin Sui, Ziang Yan, Yicheng Xu, Chenting Wang, Yinan He, Hongjie Zhang, Yi Wang, Yu Qiao, Yali Wang, Ziwei Liu, Kai Chen, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究针对视频理解开源模型局限，提出VideoChat3。通过I3D-ViT等提升效率，利用可扩展视频数据合成管道生成训练数据集提升泛化性，以4B参数在多基准测试中超越同等或更多参数的开源模型，实现泛化与计算效率平衡。

RARM: Confidence-Gated Progress Reward Modeling for RL in Manipulation

RARM：基于置信度门控的进展奖励建模用于操作中的强化学习

Pengzhi Yang, Xinyu Wang, Pengyu Jing, Kehan Wen, Yiduo Qu, Zhenhao Huang, Minghao Fu, Xin Liu, Yaheng Shen, Fan Shi

机构 * NUS Human-Centered Robotic Lab（新加坡国立大学人机共融机器人实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出参考锚定奖励模型（RARM），通过对比时间目标从通用视频中学习，将单个成功演示转化为密集进展奖励，并在部署时通过置信度门控抑制虚假正奖励，在长时域操作任务中显著提升强化学习成功率。

Toward Secure LLM Agents: Threat Surfaces, Attacks, Defenses, and Evaluation

迈向安全的LLM智能体：威胁面、攻击、防御与评估

Yuchen Ling, Shengcheng Yu, Zhenyu Chen, Chunrong Fang

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） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

AI总结 本文通过生命周期、系统导向的框架，综合247篇论文，围绕信息流、委托权限和持久状态，系统梳理了LLM智能体的威胁面、攻击、防御与评估，指出提示注入和工具控制流劫持仍是主要威胁，持久状态损坏和多智能体传播成为新兴关注点。

PEAfowl: Perception-Enhanced Multi-View Vision-Language-Action for Bimanual Manipulation

PEAfowl：感知增强的多视角视觉-语言-动作用于双臂操作

Qingyu Fan, Zhaoxiang Li, Jinrui Hu, Yi Lu, Wang Chen, Qiu Shen, Xiao-xiao Long, Yinghao Cai, Tao Lu, Shuo Wang, Xun Cao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 PEAfowl通过增强感知的多视角视觉-语言-动作策略，提升双臂操作在复杂环境中的稳定性和成功率。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026. This version includes an extended appendix with additional implementation details, deployment analysis, robustness evaluation, and real-world evaluation protocol. DOI: https://doi.org/10.1109/LRA.2026.3726379

AdaR: A Framework for Equipping LLMs with Adaptive Reasoning

AdaR：为大语言模型（LLM）配备自适应推理能力的框架

Zhejian Lai, Xiang Geng, Zhijun Wang, Yang Bai, Jiahuan Li, Rongxiang Weng, Jingang Wang, Xuezhi Cao, Xunliang Cai, Shujian Huang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Meituan Inc.（美团公司） 纠错

AI总结 针对现有LLM数学推理的鲁棒性与泛化性缺陷，本文提出AdaR框架，通过RLVR训练及数据质量保障方法，有效提升了LLM数学推理能力并缓解了相关缺陷。

MeMo: Attentional Momentum for Real-Time Audio-Visual Target Speaker Extraction Under Impaired Visual Conditions

MeMo: 视觉受损条件下的实时视听目标说话人提取的注意力动量

Junjie Li, Wenxuan Wu, Shuai Wang, Zexu Pan, Kong Aik Lee, Helen Meng, Haizhou Li

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（电子工程系，工程学院，香港理工大学） ； Department of Systems Engineering and Engineering Management, The Chinese University of Hong Kong（系统工程与工程管理系，香港中文大学） ； School of Artificial Intelligence (SAI), The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（人工智能学院（SAI），香港中文大学深圳校区） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（智能科学与技术学院，南京大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group, Singapore（通义实验室，阿里巴巴集团，新加坡） 纠错

AI总结 提出MeMo框架，通过两个自适应记忆库存储注意力信息，在视觉线索缺失时维持注意力动量，实现实时目标说话人提取，SI-SNR提升至少2dB。

LSem2Vec: A Simple yet Effective Two-Stage Approach for Source Code Embedding

LSem2Vec：一种简单且有效的源代码嵌入两阶段方法

Zixiang Xian, Chenhui Cui, Rubing Huang, Chunrong Fang, Zhenyu Chen

机构 * Macau University of Science and Technology（澳门科学技术大学） ； Macau University of Science and Technology Zhuhai MUST Science and Technology Research Institute（澳门科学技术大学珠海 MUST 科技研究院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 LSem2Vec是结合LLM与句子嵌入模型的两阶段源代码嵌入方法，无需特定任务训练，在三个多语言数据集上优于五种无监督基线，可推进软件工程领域发展。

Comments The article has been accepted by Frontiers ofComputer Science (FCS), with the DOI:{ https://doi.org/10.1007/s11704-026-61288-0 )