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

MyoMechanix: Biomechanically-Grounded Compositional Skilled Activity Understanding and Coaching

MyoMechanix：基于生物力学的可组合技能活动理解与指导

Hao Yin, Paritosh Parmar, Lijun Gu, Lin Xu, Tianxiao Guo, Xiujin Liu, Tianyou Zheng, Yang Zhang, Weiwei Fu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院苏州生物医学工程技术研究所） ； Arexeni Research and Technologies Inc.（Arexeni研究与技术公司） ； Beijing Sports University（北京体育大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 本文提出MyoMechanix多模态生态系统，构建FKG与CUBIST，建立三类任务，多模态方法提升AQA性能与可解释性，为物理AI提供生物力学基础的技能理解方案。

AsymSpec: Context-Asymmetric Speculative Decoding for Agentic LLMs

AsymSpec：面向智能体大语言模型的上下文非对称投机解码

Sheng Liang, Yongyue Zhang, Nathanael Brian, Hang Lv, Hao Wang, Chen Zhang, Yong Liu

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 AsymSpec是面向智能体大语言模型的非对称投机解码框架，通过轻量级草稿读全输入、大型验证模型用压缩视图，实现近90%完整上下文准确率，获1.3-1.7倍吞吐量加速且计算成本仅0.2-0.3倍。

Comments EMNLP Main Conference 2026

CEDAR: Controlled and Event-Driven Demand Forecasting via Residual Decomposition

CEDAR：基于残差分解的可控事件驱动需求预测

Junjie Meng, Ranxu Zhang, Zi-an Zhang, Shujun Liu, Xiaoning Qi, Xiaozhou Xu, Yanyong Zhang, Hui Xiong, Chao Wang

机构 * School of Artificial Intelligence and Data Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能学域） 纠错

AI总结 该研究针对现有时间序列预测方法对策略不敏感、反事实分析不可靠的问题，提出基于残差分解的两阶段框架CEDAR，在阿里1688数据集上验证其可提升模拟精度并助力预算规划。

Comments 12 pages, 4 figures, 5 tables. Published in KDD 2026

MA-VLA: Multi-Arm Vision-Language-Action Model for Collaboration and Compositional Generalization

MA-VLA：用于协作与组合泛化的多臂视觉-语言-动作模型

Zaibin Zhang, Junlan Xiao, Zhongbo Zhang, Yifan Wang, Li Kang, Yiran Qin, Changxing Xia, Heng Zhou, Talas Fu, Enshen Zhou, Ruimao Zhang, Zhenfei Yin, Huchuan Lu, Lijun Wang

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 MA-VLA通过将协作行为分解为原子提示并引入Arm Shuffle训练方法，解决了多臂VLA模型的协作泛化问题，在未见过的协作模式下表现优于现有模型。

Comments ECCV 2026

GaussianDream++: Efficient 3D Gaussian World Modeling for Robotic Manipulation

Yuqing Jiang, Zijian Zhang, Weitao Zhou, Jiawei Wang, Junjie He, Lei Yang, Haifang Qing, Si Liu, Ding Zhao, Ping Luo, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（拓境智能） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

Comments 17 pages, 4 figures

AutoVerifier: Residual-Guided Non-Parametric Optimization for Reference-Based Answer Verification

Zebei Zhao, Zhihao Shi, Minqi Shi

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

Comments 8 pages of main text, 5 figures, with appendices

TOPAS: Workflow-Aware Prefix-State Scheduling for Multi-Agent LLM Serving

TOPAS：面向多智能体大语言模型服务的工作流感知前缀状态调度器

Hongqiu Ni, Han Tian, Chi Zhang, Guopeng Li, Haisheng Tan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

AI总结 针对多智能体LLM服务的前缀缓存权衡问题，提出TOPAS调度器，在SGLang框架中实现，经实验可显著降低合成及MetaGPT工作负载下的作业完成时间。

Comments 8 pages

DeCO: Discriminative Evidence Composition for Fine-Grained Dataset Distillation

DeCO：用于细粒度数据集蒸馏的判别证据组合

Chuixuan Fan, Guang Li, Shijie Wang, Dongzhan Zhou, Baoli Sun, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Zhihui Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hokkaido University（北海道大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

AI总结 针对细粒度数据集蒸馏忽略局部证据的问题，提出DeCO方法，利用预训练TransFG教师识别信息块并组织为类别证据库，在多个细粒度数据集上优于基线方法。

Joint Initialization of Flux Networks and Effective Multiplication Factor for Physics-Informed Neural Networks Solving Neutron Diffusion Problems

求解中子扩散问题的物理信息神经网络的通量网络与有效倍增因子的联合初始化

Qin Hang, Yangdi Yi, Jiayi Li, Xu Wang, Heng Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学计算机科学与技术学院） ； Center for Scientific Intelligence Innovation, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学科学智能创新中心） ； Institute of Advanced Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学先进技术研究院） 纠错

AI总结 针对PINNs求解中子扩散K本征值问题效率不足的问题，提出JI-PINN方法，通过联合初始化通量网络参数与keff，在多测试案例上实现计算时间显著减少且精度相当。

Short Horizons and Sparse Concepts: a Mathematical View of the Readout in the J-lens

短视域与稀疏概念：J-lens读出的数学视角

Shi-Qi Yan, Kai-Xuan Ding, Chao-Hong Tan, Qian Chen, Wen Wang, Xiangang Li, Zhen-Hua Ling

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本研究从数学视角分析J-lens读出的原理，明确其因果结构的稀疏性，提出改进策略以增强J-lens读出中间概念的能力。

Learning What to Share and What to Personalize: Hierarchical Strategy Co-Evolution for Agent Memory

学习共享与个性化内容：面向智能体记忆的分层策略协同进化

Yupeng Han, Shuochen Liu, Kai Zhang, Ze Liu, Zhihong Pan, Xianquan Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） 纠错

AI总结 本研究提出HiPS框架，将智能体记忆管理解耦为全局共享基础与用户特定自适应层，通过协同进化优化策略，使记忆增强智能体的响应性能持续优于基线方法。

Comments EMNLP'2026 Main Conference