Beihang University（北京航空航天大学）

CORE-Acu: Structured Reasoning Traces and Knowledge Graph Safety Verification for Acupuncture Clinical Decision Support

CORE-Acu: 结构化推理轨迹与知识图谱安全验证用于针灸临床决策支持

Liuyi Xu, Yun Guo, Ming Chen, Zihan Dun, Yining Qian, An-Yang Lu, Shuang Li, Lijun Liu

机构 * College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China（信息科学与工程学院，东北大学，沈阳110819，中国） ； School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066000, China（信息科学与工程学院，燕山大学，秦皇岛，河北省066000，中国） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China（计算机科学与工程学院，东北大学，沈阳110819，中国） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing 100000, China（人工智能学院，北航，北京100000，中国） ； Key Laboratory of Bioresource Research and Development of Liaoning Province, Northeastern University, Shenyang 110169, China（辽宁省生物资源研究开发重点实验室，东北大学，沈阳110169，中国） ； College of Life and Health Sciences, Northeastern University, Shenyang 110169, China（生命与健康科学学院，东北大学，沈阳110169，中国） 纠错

AI总结 CORE-Acu通过结构化推理轨迹与知识图谱安全验证，提升针灸临床决策支持的可解释性与安全性。

Comments 19 pages, 5 figures, 18 tables. Includes the Acu-Reasoning dataset and TCM knowledge graph schema

ACE: Attribution-Controlled Knowledge Editing for Multi-hop Factual Recall

ACE：基于多跳事实回忆的归因控制知识编辑

Jiayu Yang, Yuxuan Fan, Songning Lai, Shengen Wu, Jiaqi Tang, Chun Kang, Zhijiang Guo, Yutao Yue

机构 * HKUST(GZ) Deep Interdisciplinary Intelligence Lab（香港科技大学(广州)深 interdisciplinary 智能实验室） ； BUAA（北京航空航天大学） ； HKUST(GZ) Institute of Deep Perception Technology, JITRI Deep Interdisciplinary Intelligence Lab（香港科技大学(广州)深度感知技术研究所，JITRI 深 interdisciplinary 智能实验室） 纠错

AI总结 ACE通过神经元归因控制实现多跳事实回忆中的知识编辑，提升KE性能。

Comments Accepted by ICLR2026

CDRRM: Contrast-Driven Rubric Generation for Reliable and Interpretable Reward Modeling

CDRRM：基于对比的评分标准生成用于可靠和可解释的奖励建模

Dengcan Liu, Fengkai Yang, Xiaohan Wang, Shurui Yan, Jiajun Chai, Jiahao Li, Yikun Ban, Zhendong Mao, Wei Lin, Guojun Yin

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； BeiHang University（北航大学） 纠错

AI总结 CDRRM通过对比驱动的评分标准生成方法，实现可靠且可解释的奖励建模，有效缓解评估偏见并提升数据效率。

ViSA-Enhanced Aerial VLN: A Visual-Spatial Reasoning Enhanced Framework for Aerial Vision-Language Navigation

ViSA增强的空中视觉语言导航：一种增强视觉空间推理能力的空中视觉语言导航框架

Haoyu Tong, Xiangyu Dong, Xiaoguang Ma, Haoran Zhao, Yaoming Zhou, Chenghao Lin

机构 * Tianmushan Laboratory, Beihang University（北航之梦实验室，北京航空航天大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新研究院，北京航空航天大学） ； Foshan Graduate School of Innovation, Northeastern University（佛山创新研究生学院，东北大学） ； School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University（航空科学与工程学院，北京航空航天大学） ； Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（机器人科学与工程学院，东北大学） 纠错

AI总结 ViSA增强框架通过结构化视觉提示提升空中VLN的空间推理能力，显著提高成功率，为该领域提供有力支持。

Comments 8 pages

CMMR-VLN: Vision-and-Language Navigation via Continual Multimodal Memory Retrieval

CMMR-VLN：通过持续多模态记忆检索实现视觉与语言导航

Haozhou Li, Xiangyu Dong, Huiyan Jiang, Yaoming Zhou, Xiaoguang Ma

机构 * Foshan Graduate School of Innovation at Northeastern University（东北大学创新研究生院） ； Faculty of Robot Science and Engineering at Northeastern University（东北大学机器人科学与工程学院） ； College of Software at Northeastern University（东北大学软件学院） ； School of Aeronautic Science and Engineering at Beihang University（北航航空科学与工程学院） 纠错

AI总结 CMMR-VLN通过引入持续多模态记忆检索机制，提升视觉与语言导航任务中对先前经验的选择性利用能力，显著提高导航成功率。

Holi-Spatial: Evolving Video Streams into Holistic 3D Spatial Intelligence

Holi-Spatial: 将视频流转化为整体3D空间智能

Yuanyuan Gao, Hao Li, Yifei Liu, Xinhao Ji, Yuning Gong, Yuanjun Liao, Fangfu Liu, Manyuan Zhang, Yuchen Yang, Dan Xu, Xue Yang, Huaxi Huang, Hongjie Zhang, Ziwei Liu, Xiao Sun, Dingwen Zhang, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 Holi-Spatial通过自动化方法构建大规模多模态3D空间数据集，提升空间推理任务的模型性能。

Comments project page: https://visionary-laboratory.github.io/holi-spatial/

PanoDP: Learning Collision-Free Navigation with Panoramic Depth and Differentiable Physics

PanoDP：利用全景深度与可微物理学习无碰撞导航

Hao Zhong, Pei Chi, Jiang Zhao, Shenghai Yuan, Xuyang Gao, Thien-Minh Nguyen, Lihua Xie

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学） ； The University of Queensland, Australia（昆士兰大学） 纠错

AI总结 PanoDP通过结合全景深度感知与可微物理训练信号，提升在杂乱环境中无碰撞导航的性能和泛化能力。

TS-MLLM: A Multi-Modal Large Language Model-based Framework for Industrial Time-Series Big Data Analysis

TS-MLLM：一种基于多模态大语言模型的工业时间序列大数据分析框架

Haiteng Wang, Yikang Li, Yunfei Zhu, Jingheng Yan, Lei Ren, Laurence T. Yang

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院） ； School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing System Technology（智能制造系统技术国家重点实验室） ； School of Computer and Artificial Intelligence, Zhengzhou University（郑州大学计算机与人工智能学院） ； Department of Computer Science, St. Francis Xavier University（圣弗朗西斯科大学计算机科学系） 纠错

AI总结 TS-MLLM通过多模态大语言模型联合建模时序信号、频域图像和文本知识，提升工业时间序列预测的鲁棒性、效率和泛化能力。

Pushing Bistatic Wireless Sensing toward High Accuracy at the Sub-Wavelength Scale

推动双工信无线传感在亚波长尺度上的高精度

Wenwei Li, Jiarun Zhou, Qinxiao Quan, Fusang Zhang, Daqing Zhang

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学学院） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University, Beijing, China（北航信息科学与技术学院） ； Telecom SudParis, Institut Polytechnique de Paris, Paris, France（巴黎理工电信学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于信道响应幅度恢复理想信道特征的方法，有效提升了亚波长尺度的无线传感精度。

Towards Practical Benchmarking of Data Cleaning Techniques: On Generating Authentic Errors via Large Language Models

面向数据清洗技术实用基准测试的探索：通过大语言模型生成真实错误

Xinyuan Liu, Jiahui Chen, Bocheng Hu, Yu Sun, Xinyang Chen, Shaoxu Song, Yongxin Tong

机构 * Nankai University（南开大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 TableEG利用大语言模型生成真实错误，通过三元组表示和表格微调策略，提升数据清洗技术的基准测试效果。

Light of Normals: Unified Feature Representation for Universal Photometric Stereo

法线之光：面向通用光度立体的统一特征表示

Houyuan Chen, Hong Li, Chongjie Ye, Zhaoxi Chen, Bohan Li, Shaocong Xu, Xianda Guo, Xuhui Liu, Yikai Wang, Baochang Zhang, Satoshi Ikehata, Boxin Shi, Anyi Rao, Hao Zhao

机构 * BUAA（北京航空航天大学） ； HKUST（香港科技大学） ； BAAI（北京人工智能研究院） ； FNii, CUHKSZ（FNii，CUHKSZ） ； NTU（国立台湾大学） ； WHU（武汉大学） ； BNU（北京师范大学） ； NII（日本国立信息与通信技术研究所） ； PKU（北京大学） ； AIR, THU（AIR，清华大学） 纠错

AI总结 本文提出LINO UniPS，通过Light Register Tokens和交错注意力块实现光照与法线信息解耦，并结合小波双分支架构和法线梯度损失恢复高频细节，提升通用光度立体的性能。

Comments Home: https://houyuanchen111.github.io/lino.github.io Github: https://github.com/houyuanchen111/LINO_UniPS HuggingFace

Adaptive Batch-Wise Sample Scheduling for Direct Preference Optimization

适应性批级样本调度用于直接偏好优化

Zixuan Huang, Yikun Ban, Lean Fu, Xiaojie Li, Zhongxiang Dai, Jianxin Li, Deqing Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Bytedance China（字节跳动中国） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出SamS算法，通过动态调度训练样本提升DPO性能，无需修改核心算法，有效提高LLM对齐效果。

RoboPARA: Dual-Arm Robot Planning with Parallel Allocation and Recomposition Across Tasks

RoboPARA: 双臂机器人任务并行规划的平行分配与重组

Shiying Duan, Pei Ren, Nanxiang Jiang, Zhengping Che, Jian Tang, Zhaoxin Fan, Yifan Sun, Wenjun Wu

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心，人工智能学院，北航） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； Center for Applied Statistics, School of Statistics, Renmin University of China（应用统计中心，统计学院，中国人民大学） 纠错

AI总结 RoboPARA通过双臂任务并行规划框架，提升复杂多任务场景下的效率和可靠性，引入首个评估双臂任务并行性的数据集。

Comments Accepted to ICLR 2026

CoTJudger: A Graph-Driven Framework for Automatic Evaluation of Chain-of-Thought Efficiency and Redundancy in LRMs

CoTJudger: 一种基于图的框架，用于自动评估链式推理效率和冗余性在LRMs中

Siyi Li, Jiajun Shi, Shiwen Ni, Ge Zhang, Shuaimin Li, Shijian Wang, Zhoufutu Wen, Yizhi Li, Hamid Alinejad-Rokny, Jiaheng Liu, Min Yang, Wenhao Huang

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, CAS（深圳先进技术研究所，中国科学院） ； Southeast University（东南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Beihang University（北航） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

AI总结 CoTJudger通过构建依赖图提取最短有效路径，评估链式推理的效率与冗余，揭示模型中的冗余问题及失败模式。

Two Frames Matter: A Temporal Attack for Text-to-Video Model Jailbreaking

两个框架至关重要：一种针对文本到视频模型劫持的时序攻击

Moyang Chen, Zonghao Ying, Wenzhuo Xu, Quancheng Zou, Deyue Zhang, Dongdong Yang, Xiangzheng Zhang

机构 * College of Science, Mathematics and Technology, Wenzhou-Kean University（科学、数学与技术学院，温州市凯恩大学） ； State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment, Beihang University（复杂与关键软件环境国家重点实验室，北航） ； AI Security Lab（360人工智能安全实验室） 纠错

AI总结 本文提出TFM攻击方法，通过碎片化提示和隐式替换，提高文本到视频模型的劫持效果，显著提升攻击成功率。

Yo'City: Personalized and Boundless 3D Realistic City Scene Generation via Self-Critic Expansion

Yo'City：通过自批评扩展实现个性化和无边界的3D逼真城市场景生成

Keyang Lu, Sifan Zhou, Hongbin Xu, Gang Xu, Zhifei Yang, Yikai Wang, Zhen Xiao, Jieyi Long, Ming Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Beihang University（北航） ； Southeast University（东南大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Theta Labs（Theta实验室） 纠错

AI总结 Yo'City通过自批评扩展实现个性化和无边界的3D城市生成，利用大模型的推理能力提升生成质量。

Comments Accepted by CVPR 2026