University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

OS-Symphony: A Holistic Framework for Robust and Generalist Computer-Using Agent

OS-Symphony: 一个用于鲁棒且通用计算机使用代理的综合框架

Bowen Yang, Kaiming Jin, Zhenyu Wu, Zhaoyang Liu, Qiushi Sun, Zehao Li, JingJing Xie, Zhoumianze Liu, Fangzhi Xu, Kanzhi Cheng, Qingyun Li, Yian Wang, Yu Qiao, Zun Wang, Zichen Ding

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； CUHK MMLab（香港中文大学MMLab） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 OS-Symphony通过反思记忆代理和多功能工具代理，提升计算机使用代理在长周期任务和新领域中的鲁棒性和泛化能力。

Comments 31 pages, 11 figures, 12 tables

IFDNS: An Iterative Feedback-Driven Neuro-Symbolic Method for Faithful Logical Reasoning

IFDNS: 一种迭代反馈驱动的神经符号方法用于忠实的逻辑推理

Xiaoheng Wang, Tongxuan Liu, Zi Gong, Xianzhe Dong, Yuting Zeng, Minhan Hu, Weizhe Huang, Jing Li

机构 * College of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（计算机科学与技术学院，中国科学技术大学） 纠错

AI总结 IFDNS通过迭代反馈机制提升LLM逻辑推理的忠实性，有效缓解信息丢失问题，显著提高CoT和CoT-SC的性能。

Comments 13 pages,5 figures

KALE: Enhancing Knowledge Manipulation in Large Language Models via Knowledge-aware Learning

KALE：通过知识感知学习增强大语言模型的知识操作

Qitan Lv, Tianyu Liu, Qiaosheng Zhang, Xingcheng Xu, Chaochao Lu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 KALE通过知识感知学习框架提升大语言模型的知识操作能力，利用知识图谱生成高质量推理过程并优化模型性能。

MCP-ITP: An Automated Framework for Implicit Tool Poisoning in MCP

MCP-ITP：一种用于MCP中隐式工具中毒的自动化框架

Ruiqi Li, Zhiqiang Wang, Yunhao Yao, Xiang-Yang Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 MCP-ITP是一种用于MCP中隐式工具中毒的自动化框架，通过黑箱优化策略提升攻击成功率并规避检测。

TALON: Confidence-Aware Speculative Decoding with Adaptive Token Trees

TALON：具有自适应令牌树的置信度感知推测解码

Tianyu Liu, Qitan Lv, Yuhao Shen, Xiao Sun, Xiaoyan Sun

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 TALON通过自适应令牌树扩展框架，在不牺牲质量的前提下提升LLM推理速度，实现5.16倍的端到端加速。

BayesRAG: Probabilistic Mutual Evidence Corroboration for Multimodal Retrieval-Augmented Generation

BayesRAG: 基于概率互证的多模态检索增强生成

Xuan Li, Yining Wang, Haocai Luo, Shengping Liu, Jerry Liang, Ying Fu, Weihuang, Jun Yu, Junnan Zhu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Unisound AI Technology Co.Ltd（Unisound AI技术有限公司） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（自动化研究所，中国科学院） 纠错

AI总结 BayesRAG通过概率互证机制提升多模态检索增强生成的性能，有效解决异构模态的隔离问题。

Comments 17 pages, 8 figures

Focal Guidance: Unlocking Controllability from Semantic-Weak Layers in Video Diffusion Models

焦点引导：从语义弱层中解锁视频扩散模型的可控性

Yuanyang Yin, Yufan Deng, Shenghai Yuan, Kaipeng Zhang, Xiao Yang, Feng Zhao

机构 * MoE Key Lab of BIPC, USTC（BIPC联合实验室，中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ByteDance China（字节跳动中国） 纠错

AI总结 本文提出Focal Guidance方法，通过细粒度语义引导和注意力缓存增强视频扩散模型中语义弱层的可控性，提升对文本提示的遵循能力。

Fine-grained Verbal Attack Detection via a Hierarchical Divide-and-Conquer Framework

通过分层分治框架实现细粒度言语攻击检测

Quan Zheng, Yuanhe Tian, Ming Wang, Yan Song

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出分层分治框架，通过细粒度方法实现细粒度言语攻击检测，有效提升隐性攻击识别性能。

Comments 13pages, 5figures

SciIF: Benchmarking Scientific Instruction Following Towards Rigorous Scientific Intelligence

SciIF: 科学指令遵循基准测试以实现严谨的科学智能

Encheng Su, Jianyu Wu, Chen Tang, Lintao Wang, Pengze Li, Aoran Wang, Jinouwen Zhang, Yizhou Wang, Yuan Meng, Xinzhu Ma, Shixiang Tang, Houqiang Li

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北航大学） 纠错

AI总结 SciIF是一个评估模型在科学问题解决中严格遵守约束条件能力的多学科基准测试，通过显式证据验证科学有效性，提升LLM在科学逻辑框架中的可靠性。

Explainable Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis with Dependency-guided Large Language Model

可解释的多模态基于方面的情感分析与依赖引导的大语言模型

Zhongzheng Wang, Yuanhe Tian, Hongzhi Wang, Yan Song

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工程大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于依赖引导的大语言模型的多模态情感分析方法，通过生成可解释的自然语言解释来提升情感分类的准确性。

Comments 9 pages, 3 figures

Toward Generalizable Deblurring: Leveraging Massive Blur Priors with Linear Attention for Real-World Scenarios

迈向可泛化的去模糊化：利用大规模模糊先验与线性注意力以应对现实场景

Yuanting Gao, Shuo Cao, Xiaohui Li, Yuandong Pu, Yihao Liu, Kai Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； USTC, Shanghai AI Lab（USTC，上海人工智能实验室） ； SJTU, Shanghai AI Lab（上海交通大学，上海人工智能实验室） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出BPP和MoSeG方法，通过大规模模糊先验与线性注意力提升图像去模糊化在现实场景中的泛化能力。

Comments 19 pages, 14 figures, 6 tables

LitVISTA: A Benchmark for Narrative Orchestration in Literary Text

LitVISTA：文学文本叙事编排的基准测试

Mingzhe Lu, Yiwen Wang, Yanbing Liu, Qi You, Chong Liu, Ruize Qin, Haoyu Dong, Wenyu Zhang, Jiarui Zhang, Yue Hu, Yunpeng Li

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安全学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

AI总结 LitVISTA通过结构注释的文学文本基准，评估模型在叙事编排中的能力，揭示现有模型在构建统一叙事视图方面的不足。

GlobalPaint: Spatiotemporal Coherent Video Outpainting with Global Feature Guidance

GlobalPaint: 基于全局特征引导的时空一致视频外推

Yueming Pan, Ruoyu Feng, Jianmin Bao, Chong Luo, Nanning Zheng

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 GlobalPaint提出一种基于扩散的视频外推框架，通过增强的空间-时间模块和全局特征引导，提升视频外推的时空一致性与重建质量。

SAPL: Semantic-Agnostic Prompt Learning in CLIP for Weakly Supervised Image Manipulation Localization

SAPL: CLIP中基于语义无关的提示学习用于弱监督图像篡改定位

Xinghao Wang, Changtao Miao, Dianmo Sheng, Tao Gong, Qi Chu, Nenghai Yu, Quanchen Zou, Deyue Zhang, Xiangzheng Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 SAPL通过语义无关的提示学习和边缘信息利用，提升CLIP在弱监督图像篡改定位中的性能。

Towards Robust Pseudo-Label Learning in Semantic Segmentation: An Encoding Perspective

面向语义分割的鲁棒伪标签学习：一种编码视角

Wangkai Li, Rui Sun, Zhaoyang Li, Tianzhu Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National Key Laboratory of Deep Space Exploration, Deep Space Exploration Laboratory（国家空间科学探测重点实验室，深空探测实验室） 纠错

AI总结 ECOCSeg通过引入基于ECOC的分类器和位级标签去噪机制，提升语义分割中伪标签学习的鲁棒性和稳定性，适用于无监督领域自适应和半监督学习任务。

Comments Accepted by Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)