Peking University（北京大学）

Linear Temporal Logic Translation via Human-Inspired Self-Constrained Reasoning for Robot Task Specification

面向机器人任务规范的、基于类人自约束推理的线性时态逻辑翻译

Haofei Hou, Fanxu Meng, Shunyi Zhao, Kairui Yang, Mengchen Cai, Lecheng Ruan, Qining Wang

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京大学集成电路学院） 纠错

AI总结 该研究提出自约束推理（SCR）框架，将结构知识内化到模型决策中，以在不破坏推理的前提下，提升将人类指令翻译为线性时态逻辑（LTL）时的领域约束满足度与泛化能力。

A Unified Framework to Elicit Structured Feedback for Interpretable Multi-Trait Essay Scoring

用于可解释多特质作文评分的结构化反馈提取统一框架

Shihang Yang, Sanwoo Lee, Ningning Zhao, Yunfang Wu

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

AI总结 该研究针对多特质自动作文评分中反馈与评分分离的问题，提出统一框架HiFTS，结合教师LLM提炼反馈并训练学生模型，在新数据集CFMS-34及ASAP++上取得优异评分与反馈效果。

Comments 14 pages, accepted to EMNLP 2026 Findings. Code: this https URL (https://github.com/Atiyahsama/HiFTS)

Semantic Head Specialization Guides Hybrid ViT Attention for Multimodal LLMs

语义头专业化指导多模态大语言模型的混合视觉Transformer注意力机制

Chenhong He, Lei Li, Shicheng Li, Hanglong Lv, Lingpeng Kong, Qi Liu, Tong Yang, Shuhuai Ren

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaomi Corporation（小米公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 该研究针对多模态LLM中混合ViT注意力设计不足的问题，提出语义头专业化（SHS）概念，据此设计Ariadne注意力机制，在22项图像视频任务上性能与全注意力相当，计算量降低6.5倍。

PersonaForge: Realistic Multi-Turn User Simulation for Agentic Systems

PersonaForge：面向智能体系统的逼真多轮用户模拟

Hanglong Lv, Dawei Zhu, Lei Li, Bowen Ye, Huaqiu Liu, Yifan Song, Bofei Gao, Weimin Xiong, Jinhao Dong, Chenhong He, Lingpeng Kong, Qi Liu, Tong Yang, Fuli Luo

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaomi（小米） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 该研究针对现有智能体系统训练评估中多轮用户交互数据不足的问题，提出PersonaForge模拟框架构建相关数据集与基准，实验证实其可提升智能体交互效率与任务表现。

CrabOS: An Operating System for Human-AI Co-inhabitation

CrabOS：面向人类与AI共存的操作系统

Qi Yang, Yun Ma

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

AI总结 该研究提出人类-AI共存概念，设计实现CrabOS操作系统，以共享文本对象为工作状态，实现人类与AI无缝交替主导任务，为AI智能体开发运行提供新基础。

Beyond Global Scalars: Synergizing Token-Level Statistics and Deep Semantics for Adversarial AIGC Text Detection

超越全局标量：结合令牌级统计与深度语义的对抗性AIGC文本检测

Peiming Li, Yifan Wang, Zhiyuan Hu, Shiyu Li, Zheng Wei, Yang Tang

机构 * Tencent BAC（腾讯BAC） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） 纠错

AI总结 针对现有AIGC文本检测方法在对抗场景中的缺陷，提出NeuroStat框架，结合令牌级统计与深度语义，在MOSAIC基准上实现鲁棒性提升，建立对抗性文本检测新基准。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Findings

SpikeOPD: Stable On-Policy Distillation for Autoregressive Spiking Language Models

SpikeOPD：自激语言模型的稳定在线策略蒸馏方法

Enqiao Lu, Xingrui Yu, Yiwei Fu, Zhenglin Wan, Pengfei Zhou, Wangbo Zhao, Muqing Jian, Xueyi Zhang, Yang You, Ivor Tsang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（新加坡科技研究局） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Rice University（莱斯大学） 纠错

AI总结 针对自回归脉冲语言模型的前缀不匹配问题，提出SpikeOPD框架，结合教师校正、策略锚定与分层脉冲正则化，提升不同规模模型的准确率并保留稀疏计算特性。