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

AUSO: Action-Level Unified Skill Optimization from Internalization to Utilization

AUSO：从内化到利用的动作级统一技能优化

Huizu Lin, Chengkai Huang, Tianqi Gao, Tao Huang, Daijiao Liu, Tongxin Li, Xiaoyan Sun, Lina Yao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

AI总结 AUSO是一种统一技能学习与使用的动作级优化方法，通过渐进式过程解决现有技能建模问题，在ALFWorld等数据集上提升了智能体性能与分布外泛化能力。

Memory Augmentation Unlocks Efficient Chain-of-Thought Reasoning

记忆增强解锁高效思维链推理

Simeng Zhang, Yilong Chen, Wenyuan Zhang, Zhenyu Zhang, Yao Chen, Junyuan Shang, Tingwen Liu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

AI总结 该研究提出无需训练的记忆增强压缩框架，构建可复用推理记忆提升思维草稿压缩效果，在多任务上获显著准确率提升并加速推理，兼容多种压缩机制。

Benchmarking Patent Drafting from Inventor-Style Disclosures

从发明人风格的披露文件进行专利撰写的基准测试

Lekang Jiang, Wenjun Sun, Stephan Goetz

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本研究针对从发明人风格披露文件生成专利申请的现实需求，构建了Dis2Pat数据集，并提出可本地部署的多智能体框架Patent-MAF，实验表明该框架在专利撰写任务上表现优于多数开源模型且可与闭源模型竞争。

Comments Accepted to EMNLP 2026

Certified Multi-Turn Robustness for LLM Safety via Compositional Bounds and Safety Persistence

通过组合边界与安全持久性实现大语言模型安全的多轮认证鲁棒性

Yang Liu, Bin Chong, Wenkai Yang, Shuai Zhang, Yancheng Chen, Feiyu Han, GuoZhen, Cheng Zhang, Huaibing Xie, Changze Lv, Shihan Dou, Pluto Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 针对LLMs易受多轮越狱攻击的问题，提出MTCR框架，通过状态对抗MDPs等方法实现多轮认证鲁棒性，实验表明其经验安全性能超认证边界。

Decoupled Vision-Language System for Multimodal Understanding and Generation

用于多模态理解与生成的解耦式视觉-语言系统

Yifan Xu, Baochen Xiong, Xiaoshan Yang, Donglin Di, Yaowei Wang, Changsheng Xu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Li Auto（理想汽车） 纠错

AI总结 本研究提出多模态大语言模型Libra的解耦式视觉-语言架构，通过开关注意力与FFN模块实现自模态与跨模态解耦，在理解与生成任务上均取得优异性能。