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

Ground-R1: Incentivizing Grounded Visual Reasoning via Reinforcement Learning

Ground-R1: 通过强化学习激励基于地面的视觉推理

Meng Cao, Haoze Zhao, Can Zhang, Xiaojun Chang, Ian Reid, Xiaodan Liang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 Ground-R1 通过 Scale Relative Policy Optimization 方法，解决 LVLM 在视觉证据 grounding 方面的偏差问题，提升推理准确性和证据 grounding 能力。

A-RAG: Scaling Agentic Retrieval-Augmented Generation via Hierarchical Retrieval Interfaces

A-RAG：通过分层检索接口扩展代理检索增强生成

Mingxuan Du, Benfeng Xu, Chiwei Zhu, Shaohan Wang, Pengyu Wang, Xiaorui Wang, Zhendong Mao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Metastone Technology（metastone技术公司） 纠错

AI总结 A-RAG通过分层检索接口提升检索增强生成效果，有效利用模型能力并适应不同任务。

Comments 18 pages, 8 figures

InstaDrive: Instance-Aware Driving World Models for Realistic and Consistent Video Generation

InstaDrive: 为真实和一致的视频生成实例感知的驾驶世界模型

Zhuoran Yang, Xi Guo, Chenjing Ding, Chiyu Wang, Wei Wu, Yanyong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； SenseAuto（感etime） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 InstaDrive通过实例感知机制提升驾驶视频生成质量，增强自动驾驶任务性能。

Risky-Bench: Probing Agentic Safety Risks under Real-World Deployment

Risky-Bench: 探索现实部署中智能体安全风险

Jingnan Zheng, Yanzhen Luo, Jingjun Xu, Bingnan Liu, Yuxin Chen, Chenhang Cui, Gelei Deng, Chaochao Lu, Xiang Wang, An Zhang, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 Risky-Bench通过基于现实部署的安全原则，系统评估智能体在复杂任务中的安全风险，适用于多种部署场景。

Provable Effects of Data Replay in Continual Learning: A Feature Learning Perspective

在持续学习中数据回放的可证明效果：特征学习视角

Meng Ding, Jinhui Xu, Kaiyi Ji

机构 * School of Information Science and Technology, USTC and Institute of Artificial Intelligence, HCNSC（信息科学与技术学院，中国科学技术大学及人工智能研究所） ； Department of Computer Science and Engineering, SUNY at Buffalo（计算机科学与工程系，纽约州立大学布法罗分校） 纠错

AI总结 本文从特征学习视角提出全数据回放的理论框架，揭示信噪比对持续学习中遗忘的影响，并通过实验验证任务顺序对灾难性遗忘的缓解作用。

Comments AISTATS 2026

WideSeek: Advancing Wide Research via Multi-Agent Scaling

WideSeek: 通过多智能体扩展推进宽研究

Ziyang Huang, Haolin Ren, Xiaowei Yuan, Jiawei Wang, Zhongtao Jiang, Kun Xu, Shizhu He, Jun Zhao, Kang Liu

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

AI总结 WideSeek通过多智能体扩展和统一训练框架，提升宽研究的效率与效果。

A General ReLearner: Empowering Spatiotemporal Prediction by Re-learning Input-label Residual

一种通用的ReLearner：通过重新学习输入-标签残差来增强时空预测

Jiaming Ma, Binwu Wang, Pengkun Wang, Xu Wang, Zhengyang Zhou, Yang Wang

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

AI总结 ReLearner通过引入双向学习机制，有效解决时空预测中输入与标签不一致的问题，提升预测性能。

WildGraphBench: Benchmarking GraphRAG with Wild-Source Corpora

WildGraphBench: 用野源语料基准测试图式检索增强生成

Pengyu Wang, Benfeng Xu, Licheng Zhang, Shaohan Wang, Mingxuan Du, Chiwei Zhu, Zhendong Mao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Metastone Technology（metastone技术公司） 纠错

AI总结 WildGraphBench通过真实语料评估GraphRAG在长上下文和异构文档中的性能，揭示多事实聚合的局限性。

Comments https://github.com/BstWPY/WildGraphBench

From Frames to Sequences: Temporally Consistent Human-Centric Dense Prediction

从帧到序列：面向时间一致的人本密集预测

Xingyu Miao, Junting Dong, Qin Zhao, Yuhang Yang, Junhao Chen, Yang Long

机构 * Durham University（杜伦大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； USTC（中科大） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种可扩展的合成数据管道，结合静态预训练与动态序列监督，训练出统一的ViT密集预测器，以实现时间一致的人本密集预测。

Wiki Live Challenge: Challenging Deep Research Agents with Expert-Level Wikipedia Articles

Wiki Live Challenge: 用专家级维基百科文章挑战深度研究代理

Shaohan Wang, Benfeng Xu, Licheng Zhang, Mingxuan Du, Chiwei Zhu, Xiaorui Wang, Zhendong Mao, Yongdong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Metastone Technology（metastone技术公司） 纠错

AI总结 Wiki Live Challenge通过专家级维基百科文章挑战深度研究代理，提出Wiki Eval框架以评估其写作质量和事实准确性。

Comments Preprint

PRPO: Aligning Process Reward with Outcome Reward in Policy Optimization

PRPO：在策略优化中对过程奖励与结果奖励的对齐

Ruiyi Ding, Yongxuan Lv, Xianhui Meng, Jiahe Song, Chao Wang, Chen Jiang, Yuan Cheng

机构 * Shanghai University（上海大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Artificial Intelligence Incubation and Innovation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能孵化与创新研究院） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） 纠错

AI总结 PRPO通过结合结果可靠性与过程级指导，在无批评者框架中提升策略优化效率，实现对过程奖励与结果奖励的对齐，从而提高模型在多步推理任务中的性能。

Comments 8 pages, 2 figures Code is available at: https://github.com/SchumiDing/srpocode

V2P-Bench: Evaluating Video-Language Understanding with Visual Prompts for Better Human-Model Interaction

V2P-Bench: 通过视觉提示评估视频语言理解以提升人机交互

Yiming Zhao, Yu Zeng, Yukun Qi, YaoYang Liu, Xikun Bao, Lin Chen, Zehui Chen, Qing Miao, Chenxi Liu, Jie Zhao, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 V2P-Bench通过视觉提示评估视频语言理解，提升人机交互效率与体验，揭示模型在时空理解上的不足及Hack现象。

Comments Project Page: https://vlm-reasoning.github.io/V2P-Bench/