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

ADORA: Training Reasoning Models with Dynamic Advantage Estimation on Reinforcement Learning

ADORA: 通过强化学习中的动态优势估计训练推理模型

Qingnan Ren, Shiting Huang, Zhen Fang, Zehui Chen, Lin Chen, Lijun Li, Feng Zhao

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 ADORA通过动态优势估计提升强化学习中推理模型的训练效率与稳定性

RoboInter: A Holistic Intermediate Representation Suite Towards Robotic Manipulation

RoboInter: 一种面向机器人操控的综合中间表示套件

Hao Li, Ziqin Wang, Zi-han Ding, Shuai Yang, Yilun Chen, Yang Tian, Xiaolin Hu, Tai Wang, Dahua Lin, Feng Zhao, Si Liu, Jiangmiao Pang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北航） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 RoboInter通过统一的中间表示套件，提升机器人操控中视觉-语言-动作系统的泛化能力和推理能力。

Comments Published to ICLR 2026, 69 pages, 40 figures

UTOPIA: Unlearnable Tabular Data via Decoupled Shortcut Embedding

UTOPIA: 通过解耦的快捷嵌入实现不可学习的表格数据

Jiaming He, Fuming Luo, Hongwei Li, Wenbo Jiang, Wenshu Fan, Zhenbo Shi, Xudong Jiang, Yi Yu

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 UTOPIA通过解耦的快捷嵌入方法，实现对敏感表格数据的不可学习保护，有效阻止未经授权的模型训练。

ConsisDrive: Identity-Preserving Driving World Models for Video Generation by Instance Mask

ConsisDrive: 用于视频生成的实例掩码驾驶世界模型

Zhuoran Yang, Yanyong Zhang

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

AI总结 ConsisDrive通过实例掩码注意力和损失机制提升驾驶视频生成质量及自动驾驶性能。

MILR: Improving Multimodal Image Generation via Test-Time Latent Reasoning

MILR：通过测试时潜在推理改进多模态图像生成

Yapeng Mi, Yanpeng Zhao, Hengli Li, Chenxi Li, Huimin Wu, Xiaojian Ma, Song-Chun Zhu, Ying Nian Wu, Qing Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 MILR通过测试时潜在推理提升多模态图像生成性能，实现跨模态推理和统一潜在空间优化。

Comments 21 pages,14 figures,9 tables

THOR: Tool-Integrated Hierarchical Optimization via RL for Mathematical Reasoning

THOR：通过强化学习进行工具集成的分层优化以实现数学推理

Qikai Chang, Zhenrong Zhang, Pengfei Hu, Jun Du, Jiefeng Ma, Yicheng Pan, Jianshu Zhang, Quan Liu, Jianqing Gao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK Research（iFLYTEK研究院） 纠错

AI总结 THOR通过强化学习实现工具集成的分层优化，提升数学推理和代码生成能力。

Comments 22 pages, 13 figures, ICLR 2026