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2026-10-05 周一共 7 篇:生成 1 · 代码生成 0 · 智能体 0 · 世界模型与具身 1 · 理解 2 · 音频 0 · 基础模型 3
生成
文生图 1图编辑 0视频生成 03D 生成 0
代码生成
Visual2Code 03D2Code 0
智能体
GUI Agent 0
世界模型与具身
世界模型 0具身智能 1
理解
VLM 2OCR 0
音频
音频 0
基础模型
LLM 3统一多模态 0

这一天为历史补采:作者单位只来自 OpenAlex,入选论文比每日更新少;要点由 AI 根据论文摘要生成,以原文为准。

共 7 篇

LLMP1 顶会EMNLP 2026

APDMem: Agent-Controlled Progressive Disclosure for Query-Adaptive Long-Term Memory(在新窗口打开)

分层长期记忆与渐进检索,简单查询早停、复杂查询下钻,LongMemEval 上仅访问约 8% 对话仍保持较强表现。

  • 四层粒度记忆:主题摘要、个性化关键事实、轮次证据笔记与原始消息
  • 推理时控制器按需渐进披露,自适应成本与保真权衡
  • 笔记合成器将证据整理为查询导向结构并标注矛盾
具身智能P1 顶会CoRL 2026

Equivariant Visual-Tactile Diffusion Policy for Contact-Rich Manipulation(在新窗口打开)

VISTA 将视觉触觉投影为球面 token 并训练等变扩散策略,在仿真与真实接触丰富模仿学习中显著优于强基线。

  • 球面 token 与置换等变球形融合注入触觉接触线索
  • 随末端执行器朝向旋转融合谐波表示并条件等变扩散策略
  • 面向接触丰富操作提升样本效率
LLMP1 顶会EMNLP 2026

SlimKV: Joint Token-Feature KV Cache Compression with Reconstruction-Free Beacon Attention(在新窗口打开)

问题无关的 token-特征联合 KV 压缩,LongBench 在 16x/32x 优于基线,128K 上下文端到端解码最高约 3.38 倍加速。

  • 低秩 beacon 记忆态与 latent KV 及层自适应秩分配
  • 利用 key 侧 RoPE 对 beacon 与原始 token 的不对称性实现 K-RoPE-free 解码
  • 解码阶段 latent 空间注意力,缓解全维重建延迟
VLMP1 顶会NeurIPS 2026

SLVR: Structured Latent Visual Reasoning via Human-like Reasoning Flows(在新窗口打开)

将多模态推理分为规划、定位、证据选择与整合的 typed latent 阶段监督,推理无文本 CoT 仍提升多项视觉推理基准。

  • 桥接显式 CoT 与 latent 推理的分阶段结构化训练框架
  • 掩码泄题文本与视觉干扰项对比以强化依赖图像
  • 各 latent 阶段分别用计划、框、视觉证据与 rationale 信号监督
VLMP1 顶会NeurIPS 2026

Revealing Epistemic Uncertainty in MLLMs via Causal-Invariant Masking(在新窗口打开)

CIM 分解 MLLM 不确定性并用语义散度刻画模型局限,EED 在嵌入空间近似加速 UQ 且性能可比。

  • 因果不变掩码比较原预测与因果聚焦视图下的语义偏移
  • Semantic Divergence 作为 UQ 核心指标并给出理论收敛性
  • Expected Embedding Drift 在超球嵌入空间快速估计语义偏移
文生图P1 顶会NeurIPS 2026

TerraVis: Towards Evaluation of World-Grounded Visual Consistency in Text-to-Image Generation via MLLM Workflows(在新窗口打开)

定义世界一致性违规分类并用 MLLM 多阶段评测文生图,与人工世界一致性判断相关性在现有指标中领先。

  • 对象、交互与场景级世界一致性违规结构化分类(18 类)
  • 资格判定、违规检测与轻重分级得到总体世界一致性分数
  • 显示常规指标表现强的模型仍可有显著世界一致性失败
LLMP1 顶会NeurIPS 2026

The Score Is Not the Structure: Brain Alignment and Cross-Lingual Transfer(在新窗口打开)

论证语法探测跨语言迁移与 fMRI 脑对齐相似度分数在破坏对应关系或仪器失效时仍可能偏高,解读需谨慎。

  • 跨 17 种语言分析语法探测迁移与探测自身准确率共变问题
  • 脑对齐目标打乱后相似度仍可达较高水平并给出可预计算基线
  • 强调在读对应分数前检验无对应时分数留存多少