Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

Molecular LLM Agents: From Architectural Design to Scientific Autonomy

分子大语言模型智能体：从架构设计到科学自主性

Jiatong Li, Wengyu Zhang, Weida Wang, Yuxuan Ren, Wei Liu, Chenyang Mao, Yuqiang Li, Yatao Bian, Changmeng Zheng, Xiaoyong Wei, Qing Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 该研究提出分子LLM智能体的概念框架，从架构设计和科学自主性阶梯两方面展开，为分子领域LLM智能体的比较、设计评估及部署提供指导。

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Don't Commit Alone: Joint Token Commitment in Diffusion Language Models

不要单独提交：扩散大语言模型中的联合令牌提交

Lin Yao

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） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） 纠错

AI总结 研究扩散大语言模型中多令牌提交问题，提出CoCommit方法，通过标记门控协调步骤延迟提交，重新应用骨干网络最后n层使标记位置协调，近似联合模式解码，提高推理和精确答案任务准确率。

VLANeXt: Recipes for Building Strong VLA Models

VLANeXt: 构建强大VLA模型的配方

Xiao-Ming Wu, Bin Fan, Kang Liao, Jian-Jian Jiang, Runze Yang, Yihang Luo, Zhonghua Wu, Wei-Shi Zheng, Chen Change Loy

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文通过统一框架和评估设置重新审视VLA设计空间，系统分析了基础组件、感知要素和动作建模视角，总结出12项关键发现，提出了一种简单有效的VLA模型VLANeXt，并在LIBERO和LIBERO-plus基准测试中超越了现有方法，同时提供了易于使用的代码库。

Comments Accepted in ICML 2026, Project Page: this https URL (https://dravenalg.github.io/VLANeXt/)

CoWorld-VLA: Thinking in a Multi-Expert World Model for Autonomous Driving

CoWorld-VLA：面向自动驾驶的多专家世界模型中的思考

Minqing Huang, Yujiao Xiang, Zihan Liang, Jiajie Huang, Jingqi Wang, Yuheng Zhou, Zhi Xu, Feiyang Tan, Hangning Zhou, Mu Yang, Gong Che

机构 * Afari Intelligent Drive（Afari智能驾驶公司） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing University Of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

AI总结 本文提出CoWorld-VLA，通过多专家世界推理框架，利用显式条件指导动作规划，提升自动驾驶的场景生成与路径规划性能。

ICA: Information-Aware Credit Assignment for Visually Grounded Long-Horizon Information-Seeking Agents

ICA: 信息感知的信用分配用于基于视觉的长周期信息寻求智能体

Cong Pang, Xuyu Feng, Yujie Yi, Jiaqi Su, Zixuan Chen, Jiawei Hong, Tiankuo Yao, Nang Yuan, Jiapeng Luo, Lewei Lu, Xin Lou

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

AI总结 本文提出ICA方法，通过视觉快照和信息层面信用分配，提升开放网络环境中信息寻求智能体的性能。

Comments Accepted to the Main Conference of EMNLP 2026

Scientific Image Synthesis: Benchmarking, Methodologies, and Downstream Utility

科学图像合成：基准测试、方法论与下游应用

Honglin Lin, Zheng Liu, Chonghan Qin, Qizhi Pei, Yu Li, Zhanping Zhong, Xin Gao, Yanfeng Wang, Conghui He, Lijun Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； OpenDataLab, Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（OpenDataLab，上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出ImgCoder框架和SciGenBench基准，通过逻辑驱动方法提升科学图像生成的结构精度，并展示微调LMMs在科学图像上的效果，验证了高保真合成在多模态推理中的潜力。

crossMoDA Challenge: Evolution of Cross-Modality Domain Adaptation Techniques for Vestibular Schwannoma and Cochlea Segmentation from 2021 to 2023

crossMoDA挑战赛：2021至2023年前庭神经鞘瘤与耳蜗分割的跨模态域自适应技术演进

Navodini Wijethilake, Reuben Dorent, Marina Ivory, Aaron Kujawa, Stefan Cornelissen, Patrick Langenhuizen, Mohamed Okasha, Anna Oviedova, Hexin Dong, Bogyeong Kang, Guillaume Sallé, Luyi Han, Ziyuan Zhao, Han Liu, Yubo Fan, Tao Yang, Shahad Hardan, Hussain Alasmawi, Santosh Sanjeev, Yuzhou Zhuang, Satoshi Kondo, Maria Baldeon Calisto, Shaikh Muhammad Uzair Noman, Cancan Chen, Ipek Oguz, Rongguo Zhang, Mina Rezaei, Susana K. Lai-Yuen, Satoshi Kasai, Yunzhi Huang, Chih-Cheng Hung, Mohammad Yaqub, Lisheng Wang, Benoit M. Dawant, Cuntai Guan, Ritse Mann, Vincent Jaouen, Tae-Eui Kam, Li Zhang, Jonathan Shapey, Tom Vercauteren

机构 * School of BMEIS, King's College London, London, United Kingdom（伦敦国王学院生物医学工程与信息科学学院） ； Harvard University, USA（哈佛大学） ； Elisabeth-TweeSteden Hospital, Tilburg, Netherlands（蒂尔堡埃利斯贝特-特维德登医院） ； King's College Hospital, London, United Kingdom（伦敦国王学院医院） ； Center for Data Science, Peking University, Beijing, China（北京大学数据科学中心） ； Center for Data Science in Health and Medicine, Peking University, Beijing, China（北京大学健康与医学数据科学中心） ； Department of Artificial Intelligence, Korea University, Seoul, Republic of Korea（韩国大学人工智能系） ； Department of Radiology and Nuclear Medicine, Radboud University Medical Center, Geert Grooteplein 10, 6525 GA, Nijmegen, The Netherlands（拉德堡德大学医学中心放射科与核医学科） ； Department of Radiology, The Netherlands Cancer Institute, Plesmanlaan 121, 1066 CX, Amsterdam, The Netherlands（荷兰癌症研究所放射科） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； Vanderbilt University, USA（范德比尔特大学） ； Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学自动化系） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, Abu Dhabi, UAE（阿布扎克穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； Center for Machine Vision and Security Research, Kennesaw State University, Marietta, MA 30060, USA（肯尼斯州立大学机器视觉与安全研究中心） ； Muroran Institute of Technology, Hokkaido, Japan（北海道Muroran理工学院） ； Niigata University of Health and Welfare, Niigata, Japan（Niigata健康与福利大学） ； University of South Florida, Tampa, FL, USA（佛罗里达州立大学） ； Infervision Advanced Research Institute, Beijing, China（北京Infervision高级研究 institutes） ； Academy for Multidisciplinary Studies, Capital Normal University, Beijing, China（北京师范大学多学科研究学院） ； School of Automation, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China（南京信息科学技术大学自动化学院） 纠错

AI总结 该研究回顾2021-2023年crossMoDA挑战赛，分析跨模态域自适应技术在VS与耳蜗分割任务中的演进，发现数据规模与异构性提升可改善分割性能，但耳蜗Dice评分2023年下降，提示需更具挑战性的跨模态任务。