近日，中国控制会议（Chinese Control Conference, CCC 2026）论文录用结果公布，我院肖小武老师团队共有两篇研究成果被接收，展现了在智能问答与工业视觉检测领域的持续创新能力。

其中，论文《DR-GC: A Multi-Hop Question Answering Framework via Divergent Retrieval and Grouped Compression》提出了一种新颖的多跳问答框架，通过发散式检索与分组压缩机制，有效提升复杂问题的推理准确率；另一篇《Defect-YOLO: Improving Defect Detection on Metal Surfaces with Feature Aggregation and Attention Guidance for Industrial Manufacturing》针对金属表面缺陷检测难题，融合特征聚合与注意力引导策略，显著提升了YOLO系列模型在工业制造场景下的检测精度与鲁棒性。

两项工作分别面向自然语言理解与智能制造应用，体现了团队“基础研究+产业落地”双轮驱动的研究理念。