University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

ToolWeaver: Weaving Collaborative Semantics for Scalable Tool Use in Large Language Models

ToolWeaver: 为大语言模型中的可扩展工具使用编织协作语义

Bowen Fang, Wen Ye, Yunyue Su, Jinghao Zhang, Qiang Liu, Yesheng Liu, Xin Sun, Shu Wu, Jiabing Yang, Baole Wei, Liang Wang

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（模式识别新实验室（NLPR），自动化研究所，中国科学院（CASIA）） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究所） 纠错

AI总结 ToolWeaver通过编码工具为层次序列，解决大语言模型中工具使用中的语义和可扩展性问题，提升工具协作学习的效率与效果。

Comments 10pages, 12 figures, Accepted to ICLR 2026

Dynamic Topology Awareness: Breaking the Granularity Rigidity in Vision-Language Navigation

动态拓扑感知：突破视觉语言导航中的粒度刚性

Jiankun Peng, Jianyuan Guo, Ying Xu, Yue Liu, Jiashuang Yan, Xuanwei Ye, Houhua Li, Xiaoming Wang

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空航天信息研究所） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） 纠错

AI总结 DGNav通过动态拓扑导航框架，解决视觉语言导航中的粒度刚性问题，提升导航效率与安全性。

DreamActor-M2: Universal Character Image Animation via Spatiotemporal In-Context Learning

DreamActor-M2: 通过时空上下文学习实现通用角色图像动画

Mingshuang Luo, Shuang Liang, Zhengkun Rong, Yuxuan Luo, Tianshu Hu, Ruibing Hou, Hong Chang, Yong Li, Yuan Zhang, Mingyuan Gao

机构 * Key Lab of Intell. Info. Process., ICT, CAS（智能信息处理重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 DreamActor-M2通过时空上下文学习实现通用角色图像动画，解决运动注入策略和姿态先验依赖问题，提升跨领域泛化能力。

Dynamical Adapter Fusion: Constructing A Global Adapter for Pre-Trained Model-based Class-Incremental Learning

动态适配器融合：为基于预训练模型的类增量学习构建一个全局适配器

Ruiqi Liu, Boyu Diao, Zijia An, Zhulin An, Fei Wang, Yongjun Xu

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出动态适配器融合方法，通过整合任务特定参数、全局适配器参数和初始化参数，解决类增量学习中的灾难性遗忘问题，实现状态最先进的性能。

PTQ4ARVG: Post-Training Quantization for AutoRegressive Visual Generation Models

PTQ4ARVG：后训练量化用于自回归视觉生成模型

Xuewen Liu, Zhikai Li, Jing Zhang, Mengjuan Chen, Qingyi Gu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 PTQ4ARVG提出一种无需训练的后训练量化框架，解决ARVG模型在通道、令牌和样本层面的量化难题，实现8位和6位高效量化。

Comments ICLR 2026

D-Models and E-Models: Diversity-Stability Trade-offs in the Sampling Behavior of Large Language Models

D模型和E模型：大语言模型采样行为中的多样性-稳定性权衡

Jia Gu, Liang Pang, Huawei Shen, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 研究揭示了大语言模型中D模型与E模型在采样行为上的多样性-稳定性权衡，为任务应用中的模型选择提供了指导。

Comments 12 pages, 10 figures. Accepted by WWW'26

Causality-guided Prompt Learning for Vision-language Models via Visual Granulation

基于视觉粒化的因果引导提示学习用于视觉语言模型

Mengyu Gao, Qiulei Dong

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出CaPL方法，通过视觉粒化和因果推理提升细粒度识别性能，实验表明其在细粒度数据集上表现优异。

Comments Updated version

Parallels Between VLA Model Post-Training and Human Motor Learning: Progress, Challenges, and Trends

VLA模型后训练与人类运动学习的类比：进展、挑战与趋势

Tian-Yu Xiang, Ao-Qun Jin, Xiao-Hu Zhou, Mei-Jiang Gui, Xiao-Liang Xie, Shi-Qi Liu, Shuang-Yi Wang, Sheng-Bin Duan, Fu-Chao Xie, Wen-Kai Wang, Si-Cheng Wang, Ling-Yun Li, Tian Tu, Zeng-Guang Hou

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； The Grainger College of Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格拉inger工程学院） ； CAS Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology（中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心） ； Joint Laboratory of Intelligence Science and Technology, Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学系统工程学院智能科学与技术联合实验室） 纠错

AI总结 本文从人类运动学习角度综述了VLA模型后训练的进展、挑战与趋势，提出四类后训练方法并探讨了其在机器人操作中的应用与未来方向。

Scaling Offline Model-Based RL via Jointly-Optimized World-Action Model Pretraining

通过联合优化的世界-动作模型扩展离线模型基于的强化学习

Jie Cheng, Ruixi Qiao, Yingwei Ma, Binhua Li, Gang Xiong, Qinghai Miao, Yongbin Li, Yisheng Lv

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 JOWA通过联合优化的世界-动作模型扩展离线RL，实现高效泛化和高性能

Comments Accepted by ICLR 2025

Low-redundancy Distillation for Continual Learning

低冗余蒸馏用于持续学习

RuiQi Liu, Boyu Diao, Libo Huang, Zijia An, Hangda Liu, Zhulin An, Yongjun Xu

机构 * Institute of Computing Technology（计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 LoRD通过消除持续学习中的冗余来提升模型性能和训练效率，实现高准确率与低计算开销的平衡。

Comments Accepted by Pattern Recognition