Nanjing University（南京大学）

Magpie: Real-Time World Renderer for Interactive Games

Magpie：用于交互式游戏的实时世界渲染器

Xiaoyu Zhan, Xinyu Wang, Xiaohong Zhang, Huanjie Zhu, Tengjiao Sun, Pengcheng Fang, Jiaxing Yu, Yanwen Guo, Dongjie Fu

机构 * Mogo AI Ltd.（莫戈人工智能有限公司） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） 纠错

AI总结 针对传统游戏开发成本高、周期长的问题，提出Magpie系统，分离游戏玩法执行与视觉生成，可将生成式模型应用于实时游戏渲染，降低早期原型对视觉资产的依赖。

Comments Technical report. this https URL (https://zhanxy.xyz/Magpie-website)

TempJail: Temporal Jailbreak Attacks against Image-to-Video Generation Models

TempJail：针对图像到视频生成模型的时序越狱攻击

Qi Lu, Zehui Guo, David Yuanda Gan, Zijing Li, Hengda Zhang, Weijun Xu, Qiankun Zhang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学网络空间科学与工程学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； School of Software and engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； School of Computer Science, Nanjing University（南京大学计算机学院） 纠错

AI总结 本文提出TempJail时序越狱框架，针对图像到视频生成模型的时序漏洞，通过分解恶意提示、受控潜在扰动等方式提升攻击成功率，在Kling等模型上获显著效果。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026 (ACM MM '26)

AgentFold: Closed-Loop Agentic Search for Protein Folding Model Design

AgentFold：用于蛋白质折叠模型设计的闭环智能体搜索

Mingquan Liu, Jiangyu Chen, Hanqun Cao, Xujun Zhang, Pengsen Ma, Xiangru Tang, Shuting Jin, Zhuo Yang, Tianfan Fu, Fang Wu, Xiangxiang Zeng

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 AgentFold是将蛋白质折叠模型开发转化为闭环搜索的多智能体框架，以ESMFold为起点，通过MCTS策略分配计算资源，在匹配预算下较Codex提案提升lDDT 7.5%，优于随机搜索。

TouchThinker: Scaling Tactile Commonsense Reasoning to the Open World with Large-scale Data and Action-aware Representation

TouchThinker: 通过大规模数据和动作感知表示将触觉常识推理扩展到开放世界

Kailin Lyu, Di Wu, Pengwei Zhang, Yuhang Zheng, Yingxin Lai, Long Xiao, Kangyi Wu, Pengna Li, Chen Gao, Lianyu Hu, Xiaobin Hu, Jie Hao, Ce Hao, Weihao Yuan, Shuicheng Yan

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出TouchThinker框架，通过构建百万级多源触觉数据集TouchThinker-1M和动作感知建模，将触觉常识推理扩展到开放世界，在多个数据集上取得竞争性表现。

Comments 18 pages, 11 figures

CRAM: Centroid-Routing and Adaptive MoE for Multimodal Continual Instruction Tuning

CRAM：面向多模态持续指令调优的质心路由与自适应MoE

Jun-Tao Tang, Zhen-Hao Xie, Yu-Cheng Shi, Da-Wei Zhou

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出CRAM方法，通过将任务特定模式隔离到独立模块、自适应秩实例化动态分配参数、质心路由激活现有专家以及正交惩罚约束更新方向，解决了多模态持续指令调优中任务竞争导致遗忘和参数效率低下的问题。

Comments Accepted to EMNLP 2026 (Main Conference). Code is available at [this URL]( this https URL (https://github.com/LAMDA-CL/EMNLP2026-CRAM) )