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InCoder-32B-Thinking：工业代码世界模型用于推理
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； IQuest Research ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ELLIS ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Langboat（朗博特）
AI总结 本文提出InCoder-32B-Thinking，通过工业代码世界模型生成推理轨迹，评估显示其在通用和工业基准上均取得领先开源结果。
FSUNav: 一种用于快速、安全和通用零样本目标导向导航的脑皮层-小脑架构
机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； College of Information Science and Technology, Eastern Institute of Technology（东方理工学院信息科学与技术学院）
AI总结 本文提出FSUNav架构，通过整合视觉语言模型与小脑-脑皮层模块，实现跨异构平台的零样本目标导航，提升效率与安全性。
Flash-Mono: 基于前馈加速的高斯点云单目SLAM
机构 * Fudan University（复旦大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 Flash-Mono通过前馈预测前端和高效隐藏状态模块，解决了单目高斯点云SLAM在时间效率、几何精度和多视角一致性方面的不足，实现10倍速度提升和高质量渲染。
Journal ref International Conference on Learning Representations, 2026
评分标准到标记：在指令遵循任务中连接响应级评分标准和标记级奖励
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； GAIR
AI总结 本文提出RTT框架，通过引入标记级相关性判别器和RTT-GRPO方法，解决响应级奖励稀疏性和模糊性问题，提升指令遵循任务的准确率。
可微笔触规划与双参数化：用于高效且高保真的绘画创建
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 本文提出双参数化方法，结合离散折线与连续贝塞尔控制点，实现高效且高保真的绘画生成，减少笔触数量并提升布局结构一致性。
IndustryCode: 一个用于行业代码生成的基准
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文提出IndustryCode基准，涵盖125个工业挑战和579个子问题，支持多种编程语言，评估大模型在工业场景中的代码生成能力。
Comments 37 pages, 28 figures, 4 tables. Includes appendix
Holos：一种基于大语言模型的多智能体系统，用于代理网络
机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Holos Engineering
AI总结 Holos是一种大规模多智能体系统，旨在解决LLM驱动智能体在扩展、协调和价值分配中的挑战，通过五层架构和内生价值循环，推动代理网络的自组织和持续发展。
Comments 38 pages, 8 figures, and 4 tables
UniCon：一种高效的机器人学习迁移统一系统
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； AI Laboratory, Chongqing Changan Automobile Co. Ltd.（重庆长安汽车股份有限公司人工智能实验室）
AI总结 UniCon通过标准化状态、控制流程和仪器化，解决了异构机器人间部署学习控制器的挑战，采用模块化数据导向方法实现仿真到现实的无缝迁移，减少代码冗余并提高推理效率。
Comments The article has been accepted by Frontiers of Computer Science (FCS), with the DOI: {10.1007/s11704-026-52064-1}
通过视频扩散模型实现目标驱动的奖励用于强化学习
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ningbo Key Laboratory of Spatial Intelligence and Digital Derivative, Ningbo Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波市空间智能与数字衍生重点实验室，东方理工高等研究院宁波数字孪生研究院，宁波） ； Zhejiang Key Laboratory of Industrial Intelligence and Digital Twin（浙江省工业智能与数字孪生重点实验室） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算学系） ； Department of Mechanical Engineering, Yale University（耶鲁大学机械工程系）
AI总结 本文提出利用预训练的视频扩散模型为强化学习代理提供目标驱动的奖励信号，通过视频级和帧级目标提升轨迹的连贯性和目标导向性。
Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://qiwang067.github.io/genreward
看、聚焦、理解：用于具身感知的机器人眼球
机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Dalian University of Technology（大连理工大学）
AI总结 本文提出EyeVLA框架，通过整合视觉感知、语言理解和物理摄像头控制，实现语言引导的主动视觉感知。该框架在500个真实样本上训练，使机器人在50种不同场景中完成任务的平均完成率为96%。
VeriOS: 基于查询的人机GUI交互以实现可信操作系统代理
机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院）
AI总结 VeriOS通过引入查询驱动的人机GUI交互框架，提升操作系统代理在不可信环境中的任务完成能力，实验显示其在不可信场景中性能显著提升，同时保持正常场景下的稳定性。
受限自由能最小化用于热态设计和稳定子热力学系统的设计
机构 * School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University（康奈尔大学电气与计算机工程学院） ； School of Applied and Engineering Physics, Cornell University（康奈尔大学应用与工程物理学院） ； Institute of Natural Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自然科学研究院） ； School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院）
AI总结 本文提出利用混合量子-经典算法设计可控哈密顿量的基态和热态，并引入稳定子热力学系统，通过实验验证算法在不同模型中的有效性及在编码中的应用。
Comments v3: 21 pages of main text, 15 pages of appendices, 12 figures
Journal ref Physical Review A, vol. 113, no. 4, page 042407, April 2026
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