Tsinghua University（清华大学）

Cooperative-Competitive Team Play of Real-World Craft Robots

现实世界工艺机器人的协作-竞争团队合作

Rui Zhao, Xihui Li, Yizheng Zhang, Yuzhen Liu, Zhong Zhang, Yufeng Zhang, Cheng Zhou, Zhengyou Zhang, Lei Han

机构 * Tencent Robotics X Laboratory（腾讯机器人实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种针对现实世界工艺机器人协作与竞争任务的强化学习方法，通过引入OODSI技术提升仿真到现实的迁移性能。

Comments Accepted by 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026), Vienna, Austria

PMG: Parameterized Motion Generator for Human-like Locomotion Control

PMG：用于类人运动控制的参数化运动生成器

Chenxi Han, Yuheng Min, Zihao Huang, Ao Hong, Hang Liu, Yi Cheng, Houde Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ZERITH Robotics（ZERITH机器人公司） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 PMG通过参数化运动生成技术，实现了高效、自然的人形机器人运动控制，支持高维控制输入并实现仿真到现实的可靠转移。

Comments Website: https://pmg-icra26.github.io/

CogFlow: Bridging Perception and Reasoning through Knowledge Internalization for Visual Mathematical Problem Solving

CogFlow：通过知识内化连接感知与推理以解决视觉数学问题

Shuhang Chen, Yunqiu Xu, Junjie Xie, Aojun Lu, Tao Feng, Zeying Huang, Ning Zhang, Yi Sun, Yi Yang, Hangjie Yuan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Intelligent Learning（智能学习） ； Sichuan University（四川大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 CogFlow通过知识内化连接感知与推理，提升视觉数学问题解决能力。

Comments Accepted to ICLR 2026

A Survey of Data Agents: Emerging Paradigm or Overstated Hype?

数据代理的综述：新兴范式还是过度炒作？

Yizhang Zhu, Liangwei Wang, Chenyu Yang, Xiaotian Lin, Boyan Li, Wei Zhou, Xinyu Liu, Zhangyang Peng, Tianqi Luo, Yu Li, Chengliang Chai, Chong Chen, Shimin Di, Ju Fan, Ji Sun, Nan Tang, Fugee Tsung, Jiannan Wang, Chenglin Wu, Yanwei Xu, Shaolei Zhang, Yong Zhang, Xuanhe Zhou, Guoliang Li, Yuyu Luo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Huawei（华为） ； DeepWisdom 纠错

AI总结 本文系统梳理了数据代理的分类与演变，提出分层框架并分析其技术发展与未来方向。

Comments Please refer to our paper list and companion materials at: https://github.com/HKUSTDial/awesome-data-agents

Grounding LLMs in Scientific Discovery via Embodied Actions

通过具身动作 grounding LLMs 在科学发现中

Bo Zhang, Jinfeng Zhou, Yuxuan Chen, Jianing Yin, Minlie Huang, Hongning Wang

机构 * Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） 纠错

AI总结 通过具身动作框架，LLMs在科学发现中实现更稳定的物理模拟和更高的建模准确性。

Comments 24 pages, 7 figures, 7 tables. Preprint

Memory-guided Prototypical Co-occurrence Learning for Mixed Emotion Recognition

基于记忆的原型共现学习用于混合情绪识别

Ming Li, Yong-Jin Liu, Fang Liu, Huankun Sheng, Yeying Fan, Yixiang Wei, Minnan Luo, Weizhan Zhang, Wenping Wang

机构 * MOE-Key Laboratory of Pervasive Computing, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（MOE-Key pervasive computing laboratory，计算机科学与技术系，清华大学） ； Key State Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（媒体融合与传播关键实验室，中国传媒大学） ； Department of Computer Science and Computer Engineering, Texas A&M University（计算机科学与工程系，德克萨斯大学） 纠错

AI总结 本文提出基于记忆的原型共现学习框架，通过多模态信号融合和原型关系蒸馏，提升混合情绪识别的准确性和鲁棒性。

KairosVL: Orchestrating Time Series and Semantics for Unified Reasoning

KairosVL：协调时间序列与语义以实现统一推理

Haotian Si, Changhua Pei, Xiao He, Zeyan Li, Zhe Xie, Zexin Wang, Jiyao Hu, Zhaoyang Yu, Tieying Zhang, Dan Pei, Jianhui Li, Gaogang Xie

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 KairosVL通过两轮强化学习框架结合语义推理与时间建模，提升复杂时间序列任务的推理能力与泛化性能。

AINet: Anchor Instances Learning for Regional Heterogeneity in Whole Slide Image

AINet: 区域异质性在全切片图像中的锚实例学习

Tingting Zheng, Hongxun Yao, Kui Jiang, Sicheng Zhao, Yi Xiao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhengzhou University（郑州大学） 纠错

AI总结 AINet通过锚实例学习解决全切片图像中区域异质性问题，采用双层锚实例挖掘和锚引导区域校正模块，提升模型性能并减少计算资源消耗。

GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering

GLM-5：从振动编码到代理工程

GLM-5-Team, :, Aohan Zeng, Xin Lv, Zhenyu Hou, Zhengxiao Du, Qinkai Zheng, Bin Chen, Da Yin, Chendi Ge, Chenghua Huang, Chengxing Xie, Chenzheng Zhu, Congfeng Yin, Cunxiang Wang, Gengzheng Pan, Hao Zeng, Haoke Zhang, Haoran Wang, Huilong Chen, Jiajie Zhang, Jian Jiao, Jiaqi Guo, Jingsen Wang, Jingzhao Du, Jinzhu Wu, Kedong Wang, Lei Li, Lin Fan, Lucen Zhong, Mingdao Liu, Mingming Zhao, Pengfan Du, Qian Dong, Rui Lu, Shuang-Li, Shulin Cao, Song Liu, Ting Jiang, Xiaodong Chen, Xiaohan Zhang, Xuancheng Huang, Xuezhen Dong, Yabo Xu, Yao Wei, Yifan An, Yilin Niu, Yitong Zhu, Yuanhao Wen, Yukuo Cen, Yushi Bai, Zhongpei Qiao, Zihan Wang, Zikang Wang, Zilin Zhu, Ziqiang Liu, Zixuan Li, Bojie Wang, Bosi Wen, Can Huang, Changpeng Cai, Chao Yu, Chen Li, Chengwei Hu, Chenhui Zhang, Dan Zhang, Daoyan Lin, Dayong Yang, Di Wang, Ding Ai, Erle Zhu, Fangzhou Yi, Feiyu Chen, Guohong Wen, Hailong Sun, Haisha Zhao, Haiyi Hu, Hanchen Zhang, Hanrui Liu, Hanyu Zhang, Hao Peng, Hao Tai, Haobo Zhang, He Liu, Hongwei Wang, Hongxi Yan, Hongyu Ge, Huan Liu, Huanpeng Chu, Jia'ni Zhao, Jiachen Wang, Jiajing Zhao, Jiamin Ren, Jiapeng Wang, Jiaxin Zhang, Jiayi Gui, Jiayue Zhao, Jijie Li, Jing An, Jing Li, Jingwei Yuan, Jinhua Du, Jinxin Liu, Junkai Zhi, Junwen Duan, Kaiyue Zhou, Kangjian Wei, Ke Wang, Keyun Luo, Laiqiang Zhang, Leigang Sha, Liang Xu, Lindong Wu, Lintao Ding, Lu Chen, Minghao Li, Nianyi Lin, Pan Ta, Qiang Zou, Rongjun Song, Ruiqi Yang, Shangqing Tu, Shangtong Yang, Shaoxiang Wu, Shengyan Zhang, Shijie Li, Shuang Li, Shuyi Fan, Wei Qin, Wei Tian, Weining Zhang, Wenbo Yu, Wenjie Liang, Xiang Kuang, Xiangmeng Cheng, Xiangyang Li, Xiaoquan Yan, Xiaowei Hu, Xiaoying Ling, Xing Fan, Xingye Xia, Xinyuan Zhang, Xinze Zhang, Xirui Pan, Xu Zou, Xunkai Zhang, Yadi Liu, Yandong Wu, Yanfu Li, Yidong Wang, Yifan Zhu, Yijun Tan, Yilin Zhou, Yiming Pan, Ying Zhang, Yinpei Su, Yipeng Geng, Yong Yan, Yonglin Tan, Yuean Bi, Yuhan Shen, Yuhao Yang, Yujiang Li, Yunan Liu, Yunqing Wang, Yuntao Li, Yurong Wu, Yutao Zhang, Yuxi Duan, Yuxuan Zhang, Zezhen Liu, Zhengtao Jiang, Zhenhe Yan, Zheyu Zhang, Zhixiang Wei, Zhuo Chen, Zhuoer Feng, Zijun Yao, Ziwei Chai, Ziyuan Wang, Zuzhou Zhang, Bin Xu, Minlie Huang, Hongning Wang, Juanzi Li, Yuxiao Dong, Jie Tang

机构 * GLM-5 Team（GLM-5团队） ； Zhipu AI（智谱AI） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 GLM-5通过异步强化学习和DSA技术实现高效训练与推理，展现卓越的软件工程能力。

CryoLVM: Self-supervised Learning from Cryo-EM Density Maps with Large Vision Models

CryoLVM: 从冷冻电镜密度图中利用大视觉模型进行自监督学习

Weining Fu, Kai Shu, Kui Xu, Qiangfeng Cliff Zhang

机构 * State Key Laboratory of Membrane Biology, Beijing Frontier Research Center of Biological Structures, Tsinghua-Peking Joint Center for Life Sciences, School of Life Sciences, Tsinghua University, Beijing, China（膜生物学国家重点实验室，北京生物结构前沿研究中心，清华-北大联合生命科学中心，生命科学学院，清华大学，北京，中国） ； State Key Laboratory of Membrane Biology-Membrane Structure and Artificial Intelligence Biology Branch,Hangzhou, China（膜生物学国家重点实验室-膜结构与人工智能生物学分支，杭州，中国） ； State Key Laboratory of Membrane Biology, Beijing Tsinghua Institute for Frontier Interdisciplinary Innovation, Beijing, China（膜生物学国家重点实验室，北京清华大学前沿交叉创新研究院，北京，中国） 纠错

AI总结 CryoLVM通过自监督学习从冷冻电镜密度图中提取结构信息，结合JEPA与SCUNet实现高效适应多种下游任务，提升密度图处理性能。

Multimodal Multi-Agent Empowered Legal Judgment Prediction

多模态多智能体赋能的法律判决预测

Zhaolu Kang, Junhao Gong, Qingxi Chen, Hao Zhang, Jiaxin Liu, Rong Fu, Zhiyuan Feng, Yuan Wang, Simon Fong, Kaiyue Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； Chengdu Minto Tech（成都Minto科技） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Macau（澳门大学） ； Tsinghua university（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出JurisMMA框架，通过多模态多智能体技术提升法律判决预测的准确性，并构建了包含大量司法记录的JurisMM数据集，验证了其在法律领域应用的广泛有效性。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) 2026

Distribution-informed Online Conformal Prediction

基于分布的在线适配预测

Dongjian Hu, Junxi Wu, Shu-Tao Xia, Changliang Zou

机构 * School of Statistics and Data Science, LPMC, KLMDASR and LEBPS, Nankai University（南开大学统计与数据科学学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于分布的在线适配预测算法COP，通过整合数据模式以生成更紧的预测集，同时保证覆盖率和减少后悔。

Comments ICLR2026 camera-ready version

A Framework for Studying AI Agent Behavior: Evidence from Consumer Choice Experiments

研究AI代理行为的框架：来自消费者选择实验的证据

Manuel Cherep, Chengtian Ma, Abigail Xu, Maya Shaked, Pattie Maes, Nikhil Singh

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

AI总结 本文提出ABxLab框架，通过控制选项属性和说服性提示，研究AI代理在现实决策中的选择行为，揭示代理在无认知限制下仍存在强烈偏好偏见，为AI代理行为研究提供测试平台。

Comments ICLR, 31 pages, 17 figures

From Samples to Scenarios: A New Paradigm for Probabilistic Forecasting

从样本到场景：概率预测的新范式

Xilin Dai, Zhijian Xu, Wanxu Cai, Qiang Xu

机构 * ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University（浙江大学ZJU-UIUC研究院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） 纠错

AI总结 本文提出概率场景范式，通过直接生成场景与概率对，改进概率预测模型，实现更高效和准确的预测效果。

Comments Accepted by ICLR 2026

Exploring Collaborative GenAI Agents in Synchronous Group Settings: Eliciting Team Perceptions and Design Considerations for the Future of Work

探索同步小组环境中的协作生成式人工智能代理： eliciting团队感知和未来工作设计考虑

Janet G. Johnson, Macarena Peralta, Mansanjam Kaur, Ruijie Sophia Huang, Sheng Zhao, Ruijia Guan, Shwetha Rajaram, Michael Nebeling

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文探讨了协作生成式人工智能代理在同步小组环境中的应用，通过实证研究揭示了团队感知和设计考虑，旨在提升团队协作与问题解决能力。

Comments To be published in ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW 2025). 33 pages, 11 figures, 1 table