Beihang University（北京航空航天大学）

ExpressMind: A Multimodal Pretrained Large Language Model for Expressway Operation

ExpressMind：一种用于高速公路运营的多模态预训练大语言模型

Zihe Wang, Yihuan Wang, Haiyang Yu. Zhiyong Cui, Xiaojian Liao, Chengcheng Wang, Yonglin Tian, Yongxin Tong

机构 * Beihang University（北航） ； Shandong Hi-speed Group Co., Ltd（山东高速集团有限公司） ； Institute of automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 本文提出ExpressMind，一种针对高速公路运营的多模态预训练大语言模型，通过构建全栈数据集和双层预训练方法，提升事件检测、安全响应生成和复杂交通分析能力。

Dual Consensus: Escaping from Spurious Majority in Unsupervised RLVR via Two-Stage Vote Mechanism

双重共识：通过两阶段投票机制摆脱无监督RLVR中的虚假多数

Kaixuan Du, Meng Cao, Hang Zhang, Yukun Wang, Xiangzhou Huang, Ni Li

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北航自动化科学与电气工程学院） 纠错

AI总结 本文提出DCRL，通过两阶段共识机制生成更可靠的训练信号，提升大语言模型在复杂推理任务中的表现，避免陷入主导模式。

Comments 10 pages, 5 figures

Molecular Identifier Visual Prompt and Verifiable Reinforcement Learning for Chemical Reaction Diagram Parsing

分子标识视觉提示与可验证强化学习用于化学反应图解析

Jiahe Song, Chuang Wang, Yinfan Wang, Hao Zheng, Rui Nie, Bowen Jiang, Xingjian Wei, Junyuan Gao, Yubin Wang, Bin Wang, Lijun Wu, Jiang Wu, Qian Yu, Conghui He

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； South China Normal University（华南师范大学） 纠错

AI总结 本文提出IdtVP和Re3-DAPO方法，通过视觉提示和强化学习提升化学反应图解析的准确性和泛化能力，同时发布ScannedRxn基准数据集以评估模型鲁棒性。

MSGNav: Unleashing the Power of Multi-modal 3D Scene Graph for Zero-Shot Embodied Navigation

MSGNav: 释放多模态3D场景图在零样本具身导航中的潜力

Xun Huang, Shijia Zhao, Yunxiang Wang, Xin Lu, Wanfa Zhang, Rongsheng Qu, Weixin Li, Yunhong Wang, Chenglu Wen

机构 * Fujian Key Laboratory of Urban Intelligent Sensing and Computing（福建智能感知与计算重点实验室） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China（多媒体可信感知与高效计算重点实验室） ； Beihang University（北航） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 MSGNav通过多模态3D场景图实现零样本具身导航，引入关键子图选择模块、自适应词汇更新模块和闭环推理模块，解决开放词汇和视觉证据保留问题，实验表明其在GOAT-Bench和HM3D-ObjNav基准上表现优异。

Comments 18 pages, Accepted by CVPR 2026

Mixed Cloud Control Testbed: Validating Vehicle-Road-Cloud Integration via Mixed Digital Twin

混合云控制测试床：通过混合数字孪生验证车辆-道路-云集成

Jianghong Dong, Qing Xu, Jiawei Wang, Chunying Yang, Mengchi Cai, Chaoyi Chen, Jianqiang Wang, Keqiang Li

机构 * Tsinghua University-Didi Joint Research Center for Future Mobility（清华大学-滴滴未来移动联合研究中心） ； Beihang University（北航） ； Beijing Idriverplus Technology Co., Ltd.（北京 Idriverplus 技术有限公司） ； Dongfeng Automobile Co., Ltd.（东风汽车有限公司） 纠错

AI总结 本文提出混合云控制测试床，通过混合数字孪生技术验证车辆-道路-云集成，展示了多车辆协同的灵活性和可扩展性。

Comments 13 pages, 13 figures

Journal ref 2023 in IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

Tackling Over-smoothing on Hypergraphs: A Ricci Flow-guided Neural Diffusion Approach

应对超图上的过平滑问题：一种基于里奇流的神经扩散方法

Mengyao Zhou, Zhiheng Zhou, Xiao Han, Xingqin Qi, Guanghui Wang, Guiying Yan

机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Mathematics and Statistics, Shandong University（山东大学数学与统计学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） ； School of Mathematics, Shandong University（山东大学数学学院） 纠错

AI总结 本文提出基于里奇流的超图神经扩散方法，通过调节节点特征演化缓解过平滑问题，实验表明其在多个数据集上表现优异。