Beihang University（北京航空航天大学）

Think over Trajectories: Leveraging Video Generation to Reconstruct GPS Trajectories from Cellular Signaling

轨迹思考：利用视频生成从蜂窝信号中重建GPS轨迹

Ruixing Zhang, Hanzhang Jiang, Leilei Sun, Liangzhe Han, Jibin Wang, Weifeng Lv

机构 * The State Key Laboratory of Complex and Critical Software Environment, Beihang University（北京航空航天大学复杂与关键软件环境国家重点实验室） ； H3I, Beihang University（北京航空航天大学H3I） ； China Mobile Information Technology Center（中国移动信息技术中心） 纠错

AI总结 本文提出Sig2GPS方法，通过视频生成技术从蜂窝信号中重建高精度GPS轨迹，利用地图视觉域直接生成连续路径，提升轨迹数据挖掘的实用性。

Verify Claimed Text-to-Image Models via Boundary-Aware Prompt Optimization

通过边界感知提示优化验证声称的文本到图像模型

Zidong Zhao, Yihao Huang, Qing Guo, Tianlin Li, Anran Li, Kailong Wang, Jin Song Dong, Geguang Pu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Nankai University（南开大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出边界感知提示优化方法，通过识别模型特定的边界相邻提示来验证文本到图像模型的真实性，实验显示其验证准确率优越。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Findings)

Learning Rollout from Sampling:An R1-Style Tokenized Traffic Simulation Model

从采样中学习：一种R1风格的分词交通仿真模型

Ziyan Wang, Peng Chen, Ding Li, Chiwei Li, Qichao Zhang, Zhongpu Xia, Guizhen Yu

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Transportation System, Key Laboratory of Autonomous Transportation Technology for Special Vehicles, Ministry of Industry and Information Technology, School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院，智能交通系统国家重点实验室，特种车辆自主运输技术重点实验室（工业和信息化部）） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所，多模态人工智能系统国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出R1Sim模型，通过分词交通仿真结合熵引导采样和GRPO优化，实现探索与利用的平衡，生成真实安全的多智能体行为。

CoVFT: Context-aware Visual Fine-tuning for Multimodal Large Language Models

CoVFT：面向多模态大语言模型的上下文感知视觉微调

Nan Zhou, Huiqun Wang, Yaoyan Zheng, Di Huang

机构 * State Key Laboratory of Complex and Critical Software Environment, Beihang University（北京航空航天大学复杂关键软件环境国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出CoVFT框架，通过整合上下文向量提取和上下文混合专家模块，解决多模态任务中视觉微调的不稳定性问题，实现更稳定的视觉更新。

Comments Accepted by CVPR 2026

To See is Not to Master: Teaching LLMs to Use Private Libraries for Code Generation

看清并非掌握：教LLM使用私有库进行代码生成

Yitong Zhang, Chengze Li, Ruize Chen, Guowei Yang, Xiaoran Jia, Yijie Ren, Jia Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Proxseer Inc.（Proxseer公司） ； School of Computer Science, Nanjing University（南京大学计算机科学与技术学院） ； Software Institute, Nanjing University（南京大学软件学院） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出PriCoder方法，通过自动生成数据教LLM有效调用私有库API，提升私有库代码生成能力，实验显示在多种设置下pass@1指标提升超20%。

Comments 12 pages

Rethinking Diffusion Model-Based Video Super-Resolution: Leveraging Dense Guidance from Aligned Features

重新思考基于扩散模型的视频超分辨率：利用对齐特征的密集引导

Jingyi Xu, Meisong Zheng, Ying Chen, Minglang Qiao, Xin Deng, Mai Xu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems（虚拟现实技术与系统国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出DGAF-VSR方法，通过优化对齐和补偿机制提升视频超分辨率的感知质量、保真度和时间一致性。

Comments Accepted by CVPR 2026,20pages