王钟声老师的论文《Narratology Meets Text-to-Image: A Survey of Consistency in AI Generated Storybook Illustrations》成功发表于人工智能与认知科学领域重要国际期刊《Artificial Intelligence Review》（中科院一区TOP）。该期刊2024年JIF达13.9，5年JIF高达14.9，h-index为63，学术影响力位居全球前列。

论文聚焦文本生成图像（Text-to-Image）技术在故事书插画这一多模态叙事场景中的应用挑战，创新性地从叙事学理论出发，构建了涵盖时间、空间、角色、事件、风格与主题的六维度一致性分析框架。研究系统梳理了国内外相关成果，对比主流生成方法、数据集及评价指标，明确了当前技术局限并展望未来方向，不仅填补了AI图像生成领域“跨页面叙事一致性”的系统性研究空白，更为数字出版、儿童读物创作等传媒场景的智能落地提供了重要理论支撑。

陈威老师联合西南大学、奥克兰大学、哈尔滨工业大学（深圳）等高校科研力量完成的成果《CoverFL: Enhancing Fault Localization via Deep Coverage Relation》，发表于软件工程领域顶级期刊《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》（TOSEM）。作为ACM旗下旗舰期刊，TOSEM与TSE并称该领域两大顶刊，既是CCF A类期刊也是SCI一区期刊，最新影响因子6.3，在学术界与工业界享有极高声誉。

针对软件故障定位模型难以充分利用测试用例和代码元素之间覆盖关系的行业痛点，团队提出全新故障定位模型CoverFL，通过统一覆盖图对测试用例和代码元素建模、图注意力网络捕捉精细覆盖关系、创新图对比学习框架解决数据不平衡问题,实现了故障定位精准度与效率的双重提升在Defects4]数据集的395个真实故障案例中，该模型在Top-1、Top-3、Top-5关键指标上全面超越主流方法，其中Top-1故障定位数量增加41个，且跨项目鲁棒性突出，为软件产业高质量发展提供了高效技术方案。

李茂源老师的研究成果入选第25届国际自治智能体与多智能体系统大会（AAMAS 2026）。AAMAS是该领域全球旗舰级会议，被CCF评为B类会议、澳大利亚CORE分级评为A*级（最高等级），将于2026年5月在塞浦路斯帕福斯举办，是国际多智能体人工智能研究的权威学术平台。

团队提出基于论证记忆的智能体框架R-Debater，以修辞学与记忆研究为理论基础，将辩论视为既有论证的回忆与重组过程，结合辩论知识库与角色驱动生成智能体，实现跨轮次连贯陈述。在ORCHID辩论数据集的评测中，R-Debater在单轮与多轮辩论指标上均优于强力LLM基线，且经20名资深人类辩手主观评测，证实其在立场一致性、证据使用等方面的显著优势，为智能辩论、多轮交互生成等领域提供了创新思路。