Beihang University（北京航空航天大学）

Res$^2$CLIP: Few-Shot Generalist Anomaly Detection with Residual-to-Residual Alignment

Res²CLIP：基于残差到残差对齐的少样本通用异常检测

Xinyue Liu, Jianyuan Wang, Biao Leng, Shuo Zhang

机构 * Beihang University（北航） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

AI总结 Res²CLIP通过残差到残差对齐解决少样本下类别泛化问题，消除细粒度特征差异和类特定偏差，提升跨类别泛化能力。

CLOVER: Closed-Loop Value Estimation and Ranking for End-to-End Autonomous Driving Planning

CLOVER：端到端自动驾驶规划的闭环价值估计与排序

Sining Ang, Yuguang Yang, Canyu Chen, Yan Wang

机构 * Department of Automation, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学自动化系） ； Institute for AI Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； School of Electronic Information Engineering, Beihang University（北航电子信息技术学院） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北航卓越工程师学院） 纠错

AI总结 CLOVER通过闭环价值估计与排序框架，解决端到端自动驾驶规划中训练与评估不匹配的问题，通过生成器和评分器的轻量级架构提升规划器性能，实现更准确的候选轨迹排序。

A Self-Evolving Framework for Efficient Terminal Agents via Observational Context Compression

通过观察上下文压缩实现高效终端智能体的自进化框架

Jincheng Ren, Siwei Wu, Yizhi Li, Kang Zhu, Shu Xu, Boyu Feng, Ruibin Yuan, Wei Zhang, Riza Batista-Navarro, Jian Yang, Chenghua Lin

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； MAP 4 HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）MAP 4） ； HKUST（香港科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出TACO框架，通过自进化压缩规则提升终端智能体的效率与性能，实验表明在多个基准测试中均取得显著提升。

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AirNav: A Large-Scale UAV Vision-and-Language Navigation Dataset with Natural and Diverse Instructions

AirNav: 一个大规模无人机视觉与语言导航数据集，包含自然且多样的指令

Hengxing Cai, Yijie Rao, Ligang Huang, Zanyang Zhong, Jinhan Dong, Jingjun Tan, Changhao Nai, Jue Hou, Wenhao Lu, Renxin Zhong

机构 * School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-Sen University（中山大学智能系统工程学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing University Of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

AI总结 本文提出AirNav数据集，包含137K自然多样指令的导航样本，评估了多种方法，提出AirVLN-R1模型在测试中取得51.82%的成功率，并通过实际无人机实验验证了仿真到现实的迁移能力。

TopoEvo: A Topology-Aware Self-Evolving Multi-Agent Framework for Root Cause Analysis in Microservices

TopoEvo: 一种面向拓扑的自演化多智能体框架用于微服务中的根本原因分析

Junle Wang, Xingchuang Liao, Wenjun Wu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University Beijing, China（人工智能学院，北京航空航天大学，北京，中国） 纠错

AI总结 针对微服务中观测数据异质性、故障传播和拓扑漂移问题，TopoEvo通过多模态对齐、拓扑约束推理和自演化机制，提升根本原因分析的鲁棒性与准确性。

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STAR: A Stage-attributed Triage and Repair framework for RCA Agents in Microservices

STAR: 一种针对微服务中RCA代理的阶段属性分诊与修复框架

Junle Wang, Xingchuang Liao, Wenjun Wu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University Beijing, China（人工智能学院，北京航空航天大学，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出STAR框架，通过将RCA流程分解为四个阶段，提升微服务中RCA代理的可靠性与自修复能力。

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