Zhejiang University（浙江大学）

AgentFold: Closed-Loop Agentic Search for Protein Folding Model Design

AgentFold：用于蛋白质折叠模型设计的闭环智能体搜索

Mingquan Liu, Jiangyu Chen, Hanqun Cao, Xujun Zhang, Pengsen Ma, Xiangru Tang, Shuting Jin, Zhuo Yang, Annie Zheng, Tianfan Fu, Fang Wu, Xiangxiang Zeng

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 AgentFold是将蛋白质折叠模型开发转化为闭环搜索的多智能体框架，以ESMFold为起点，通过MCTS策略分配计算资源，在匹配预算下较Codex提案提升lDDT 7.5%，优于随机搜索。

TokenPilot: Cache-Efficient Context Management for LLM Agents

TokenPilot: 面向LLM智能体的缓存高效上下文管理

Buqiang Xu, Zirui Xue, Dianmou Chen, Chenyang Fu, Chiyu Wu, Caiying Huang, Chen Jiang, Jizhan Fang, Xinle Deng, Yijun Chen, Yunzhi Yao, Xuehai Wang, Jin Shang, Gong Yu, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Xi’an University of Electronic Science and Technology（西安电子科技大学） ； HomologyAI（同源人工智能） 纠错

AI总结 针对LLM智能体长会话中上下文累积导致推理成本高的问题，提出TokenPilot双粒度上下文管理框架，通过摄入感知压缩和生命周期感知驱逐策略，在保持性能的同时降低61%-87%的成本。

Comments EMNLP 2026 Findings

LongDS-Bench: On the Failure of Long-Horizon Agentic Data Analysis

LongDS-Bench：关于长周期智能数据分析的失败

Kewei Xu, Xiaoben Lu, Shuofei Qiao, Zihan Ding, Haoming Xu, Lei Liang, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University - Ant Group Joint Laboratory of Knowledge Graph（知识图谱联合实验室） 纠错

AI总结 提出LongDS基准，用于评估长周期多轮数据分析中智能体维护和更新分析状态的能力，发现最佳模型平均准确率仅48.45%，且长周期错误占失败原因的52%-69%。

Comments ACL 2026

Scientific Graphics Program Synthesis via Dual Self-Consistency Reinforcement Learning

通过双自一致性强化学习实现科学图形程序合成

Juekai Lin, Yun Zhu, Honglin Lin, Sijing Li, Tianwei Lin, Zheng Liu, Xiaoyang Wang, Wenqiao Zhang, Lijun Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, OpenDataLab（上海人工智能实验室，OpenDataLab） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出双自一致性强化学习框架，结合高质量数据集和多维基准，提升科学图形到可编辑TikZ代码的转换能力，实现视觉与结构的高精度优化。

InfoMamba: An Attention-Free Hybrid Mamba-Transformer Model

InfoMamba：一种无需注意力的混合Mamba-Transformer模型

Youjin Wang, Jiaqiao Zhao, Rong Fu, Run Zhou, Ruizhe Zhang, Jiani Liang, Suisuai Cao, Feng Zhou

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Central South University（中南大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出InfoMamba，一种无需注意力的混合模型，通过线性滤波层和信息最大化融合策略，在计算约束下实现局部细粒度建模与长程依赖捕捉的平衡，优于Transformer和SSM基线。

Comments Due to an unresolved dispute among the authors regarding the correctness of the experimental results and the validity of the conclusions, the team has decided to withdraw this paper until these issues can be fully resolved

Aligning Agentic World Models via Knowledgeable Experience Learning

通过知识性经验学习对齐代理世界模型

Baochang Ren, Yunzhi Yao, Rui Sun, Shuofei Qiao, Ningyu Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 WorldMind通过知识性经验学习对齐代理世界模型，解决物理模拟中的幻觉问题，实现跨环境的高效迁移。

Comments EMNLP 2026 Findings

Doc-CoB: Enhancing Document Understanding with Visual Chain-of-Boxes Reasoning

Doc-CoB：通过视觉链式框推理增强文档理解

Ye Mo, Kai Ye, Xianwei Mao, Zirui Shao, Gang Huang, Bo Zhang, Hangdi Xing, Kehan Chen, Huan Zhou, Zixu Yan, Jiajun Bu, Sheng Zhou

机构 * Zhejiang Key Laboratory of Accessible Perception and Intelligent Systems, Zhejiang University（浙江可感知与智能系统重点实验室，浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出Doc-CoB框架，通过粗到细的布局感知视觉推理，结合多模态大语言模型，逐步聚焦查询相关布局区域，提升文档理解性能。