视觉大模型 / VLM

VTM-Nav: Harnessing Cross-Episode Experience for Object-Goal Navigation with Hierarchical Visual-Topological Memory

VTM-Nav：用于跨情节对象目标导航的分层视觉拓扑记忆

Xiaoran Xu, Yupeng Wu, Tianyu Xue, Yifan Xu, Xuanran Dong, Xiaoshan Yang, Changsheng Xu

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学交叉科学学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：VLM(summary_cn,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究跨情节对象目标导航问题，提出无训练的VLM导航框架\method，其带有分层视觉拓扑记忆，通过粗到细匹配检索经验，在三个基准测试中性能最佳，证明跨数据集结构化视觉拓扑经验复用有效且鲁棒。

Low-Altitude Channel Multipath Prediction via Panoramic Perception and Vision-Language Model

通过全景感知和视觉语言模型进行低空信道多径预测

Zihang Zeng, Shu Sun, Meixia Tao, Zhiyong Chen, Jianhua Mo, Xiangwen Gu

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对无人机通信中传统信道预测方法的局限，提出基于全景感知和视觉语言模型的PanoLAMP框架，利用预训练模型及全景观测捕捉特征预测多径参数，实验显示其在多径参数、统计指标及泛化性上表现出色。

SceneActBench: Can Agents Act on the 3D Scenes They See?

SceneActBench：智能体能否对其所看到的3D场景采取行动？

Yifei Zhao, Xiangxin Zhou, Wenhao Yang, Jiaqi Tang, Pu Jian, Huanjin Yao, Jiarui Yao, Haowei Lin, Chunchao Guo, Zhuo Chen, Wenkai Lyu, Jianzhu Ma, Xueqian Wang, Wenxi Zhu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； THU（清华大学） ； NJU（南京大学） ； HKUST（香港科技大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； PKU（北京大学） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究视觉语言模型智能体在3D场景行动能力，提出SceneActBench基准测试，涵盖五个3D任务，通过特定指标评估智能体输出，分析不同配置得分及失败情况，为评估智能体在多对象3D场景行动提供依据。

Ordered Action Tokens for Visuomotor Policy Learning

用于视觉运动策略学习的有序动作令牌

Chaoqi Liu, Yue Zhao, Haonan Chen, Xiaoshen Han, Jiawei Gao, Ehsan Adeli, Yilun Du

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对动作令牌化存在的问题，提出有序动作令牌化（OAT）方法，利用带特定机制的变换器将动作块离散化，满足高压缩率等三个需求，在多种策略和任务中验证，能提升策略性能并增强推理灵活性。