Beihang University（北京航空航天大学）

VLA-Trace: Diagnosing Vision-Language-Action Models through Representation and Behavior Tracing

VLA-Trace: 通过表示与行为追踪诊断视觉-语言-动作模型

Haoyuan Shi, Xiancong Ren, Yingji Zhang, Qinfan Zhang, Jiayu Hu, Haozhe Shan, Han Dong, Jinpeng Lu, Yinda Chen, Yi Zhang, Yong Dai, Xiaozhu Ju

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Beihang University（北航） ； Fudan University（复旦大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

AI总结 提出VLA-Trace诊断框架，通过表示演化、因果控制归因和行为表现分析，揭示VLA模型在多模态知识向具身控制转化中的机制，发现不同模型在微调适应、多模态路由和语义遵循上的差异与局限。

Future Forcing: Future-aware Training-free KV Cache Policy for Autoregressive Video Generation

未来强制：自回归视频生成中无需训练的未来感知KV缓存策略

Jiayi Luo, Qiyan Liu, Tengyang Wang, JunHao Liu, Jiayu Chen, Cong Wang, Hanxin Zhu, Chen Gao, Xiaobin Hu, Qingyun Sun, Zhibo Chen

机构 * BUAA（北京航空航天大学） ； ZGCA（中广核人工智能研究院） ； PKU（北京大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； USTC（中国科学技术大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出Future Forcing，一种无需训练的未来感知KV缓存策略，通过利用自回归视频模型中查询分布的平稳性来估计未来查询，从而改进长视频生成的一致性。

CRITIC-R1: Learning Structured Critics for Retrieval-Augmented Generation

CRITIC-R1: 学习结构化评论用于检索增强生成

Wenhan Xiao, Ziwei Zhang, Chuanyue Yu, Xingcheng Fu, Qingyun Sun, Runhua Xu, Jianxin Li

机构 * Nankai University（南开大学） ； Beihang University（北航） ； Guangxi Normal University（广西师范大学） 纠错

AI总结 提出CRITIC-R1框架，通过强化学习将RAG评论建模为结构化错误诊断问题，设计保守判断对齐和诊断质量对齐奖励函数，提升检索增强生成的答案质量。

Comments 17 pages,13 figures

MoSSP: A Momentum-Based Single-Loop Stochastic Penalty Method for Nonconvex Constrained DC-Regularized Optimization

MoSSP: 基于动量的单环随机惩罚方法用于非凸约束DC正则化优化

Luxuan Li, Chunfeng Cui, Xiao Wang

机构 * School of Mathematical Sciences, Beihang University, Beijing 100191, China（北京航空航天大学数学学院） ； School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China（中山大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 提出MoSSP算法，一种基于动量的单环随机惩罚方法，用于解决具有非凸约束和DC正则化的随机优化问题，实现了O(ε^{-4})和O(ε^{-3})的oracle复杂度。

Comments 35 pages, 3 figures

GaussianDream: A Feed-Forward 3D Gaussian World Model for Robotic Manipulation

GaussianDream：用于机器人操作的前馈3D高斯世界模型

Zijian Zhang, Yuqing Jiang, Qian Cheng, Xiaofan Li, Si Liu, Ding Zhao, Ping Luo, Weitao Zhou, Haibao Yu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出GaussianDream，一种前馈3D高斯世界模型插件，通过可学习查询编码当前帧3D空间结构和短期未来演化，在训练时用静态重建和未来预测头监督，推理时仅保留查询条件化动作生成，在多个机器人操作基准上达到最先进性能。

Comments 19 pages, 9 figures

LabBuilder: Protocol-Grounded 3D Layout Generation for Interactable and Safe Laboratory

LabBuilder: 基于协议的可交互且安全的3D实验室布局生成

Jianbao Cao, Zhangrui Zhao, Bohan Feng, Zixuan Hu, Rui Li, Haiyuan Wan, Chenxi Li, Jingyuan Li, Wenzhe Cai, Lei Bai, Wanli Ouyang, Lingyu Duan, Di Huang, Minting Pan, Sha Zhang, Xinzhu Ma, Shixiang Tang, Dongzhan Zhou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Wuhan University（武汉大学） ； Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出LabBuilder系统，通过协议引导和约束感知优化，从文本描述生成安全且可执行的3D实验室布局，显著优于现有方法。

Comments Accepted to ICML 2026

SDF-Net: Structure-Aware Disentangled Feature Learning for Opticall-SAR Ship Re-identification

SDF-Net：面向光学-SAR船舶重识别的结构感知解耦特征学习

Furui Chen, Han Wang, Yuhan Sun, Jianing You, Yixuan Lv, Zhuang Zhou, Hong Tan, Shengyang Li

机构 * Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间利用技术与工程中心） ； Key Laboratory of Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间利用重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Software, Beihang University（北航软件学院） 纠错

AI总结 针对光学与SAR图像间辐射差异导致的船舶重识别挑战，提出SDF-Net，通过结构一致性约束和解耦特征学习，实现模态不变的身份特征提取，在HOSS-ReID数据集上达到最优性能。

Dynamics Within Latent Chain-of-Thought: An Empirical Study of Causal Structure

潜在思维链中的因果结构：一项实证研究

Zirui Li, Xuefeng Bai, Kehai Chen, Yizhi Li, Jian Yang, Chenghua Lin, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； University of Manchester, United Kingdom（曼彻斯特大学） ； Beihang University, China（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 通过结构因果模型对潜在思维链进行干预分析，揭示其因果结构、步骤间影响传播及与显式思维链的差异。

Comments Accepted to ICML 2026; 25 pages, 23 figures

Resolution as a Direction: Vector-Panning Feature Alignment for Cross-Resolution Re-Identification

分辨率作为方向：跨分辨率重识别的向量平移特征对齐

Zanwu Liu, Chao Yuan, Bo Li, Xiaowei Zhang, Guanglin Niu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； College of Computer Science and Technology, Qingdao University, Qingdao, China（青岛大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 提出向量平移特征对齐（VPFA）方法，通过将低分辨率特征沿学习到的分辨率方向平移得到伪高分辨率表示，实现轻量级且高效的跨分辨率行人重识别。

SCOPE: A Lightweight-training LLM Framework for Air Traffic Control Readback Monitoring

SCOPE：一种用于空中交通管制复诵监控的轻量训练LLM框架

Qihan Deng, Minghua Zhang, Yang Yang, Zhenyu Gao

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学机械与航空航天工程系） ； School of Electronic and Information Engineering, Beihang University（北航电子与信息工程学院） ； State Key Laboratory of CNS/ATM（国家空管自动化系统实验室） 纠错

AI总结 提出SCOPE框架，通过冻结LLM结合插件式开放集分类器和上下文学习机制，实现高效准确的空管复诵监控，在少样本设置下开放集检测准确率达91.05%，异常纠正率96.63%。

Xetrieval: Mechanistically Explaining Dense Retrieval

Xetrieval：机械解释稠密检索

Zhixin Cai, Jun Bai, Yang Liu, Jiaqi Li, Yichi Zhang, Taichuan Li, Zhuofan Chen, Zixia Jia, Zilong Zheng, Wenge Rong

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） 纠错

AI总结 提出Xetrieval框架，通过嵌入级别的推理内化器和稀疏可解释特征分解，机械地解释稠密检索模型为何赋予高相关性分数。

Comments Code: https://github.com/Hihiczx/Xetrieval ; Project page: https://hihiczx.github.io/Xetrieval

Harmonizing Real-Time Constraints and Long-Horizon Reasoning: An Asynchronous Agentic Framework for Dynamic Scheduling

协调实时约束与长视距推理：一种用于动态调度的异步智能体框架

Shijie Cao, Yuan Yuan, Jing Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Shenzhen Loop Area Institute, Shenzhen, China（深圳环形区研究所） ； Qingdao Research Institute, Beihang University（青岛研究院） ； Hangzhou Innovation Institute, Beihang University（杭州创新研究院） ； School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an 710071, Shaanxi, China（西安电子科技大学人工智能学院） ； Guangzhou Institute of Technology, Xidian University, Guangzhou 510555, Guangdong, China（广州技术研究所） 纠错

AI总结 提出RACE-Sched异步智能体框架，通过双流架构解耦策略执行与逻辑推理，利用LLM合成和验证符号启发式规则，在保证实时性的同时提升动态调度质量。

Evaluating and Rewarding LALMs for Expressive Role-Play TTS via Mean Continuation Log-Probability

评估与奖励基于平均延续对数概率的表达性角色扮演TTS的LALM

Yong Ren, Jingbei Li, Haiyang Sun, Yujie Chen, Cheng Yi, Yechang Huang, Hao Gu, Ye Bai, Xuerui Yang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出平均延续对数概率（MCLP）作为评估指标和奖励信号，用于提升大型音频语言模型在角色扮演文本转语音任务中的风格一致性。

Comments Accepted by ICML 2026

Solved in Unit Domain: JacobiNet for Differentiable Coordinate-Transformed PINNs

在单位域中求解：用于可微坐标变换PINNs的JacobiNet

Xi Chen, Jianchuan Yang, Junjie Zhang, Runnan Yang, Xu Liu, Hong Wang, Tinghui Zheng, Ziyu Ren, Wenqi Hu

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学机械与航空航天工程系） ； Department of Mechanics & Engineering, College Architecture & Environment, Sichuan University（四川大学力学与工程学院） ； School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University（北京航空航天大学机械工程与自动化学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学土木与环境工程系） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； West China Biomedical Big Data Center, West China Hospital, Sichuan University（四川大学西昌生物医学大数据中心，西昌医院） 纠错

AI总结 提出JacobiNet，一种基于学习的可微坐标变换PINN框架，通过端到端可微架构统一域映射与PDE求解，解决不规则边界域中PINNs的归一化、边界强制和损失项不平衡问题，显著提升精度和效率。

Comments Accepted by Journal of Computational Physics

Accelerating Sparse Transformer Inference on GPU

加速GPU上的稀疏Transformer推理

Wenhao Dai, Haodong Deng, Mengfei Rong, Xinyu Yang, Hongyu Liu, Fangxin Liu, Hailong Yang, Qianwen Cao, Qingxiao Sun

机构 * SSSLab, Dept. of CST China University of Petroleum-Beijing Beijing China（SSSLab，计算机科学与技术系中国石油大学（北京）北京中国） ； Baidu Inc. Beijing China（百度公司北京中国） ； School of Computer Science Shanghai Jiao Tong University Shanghai China（计算机科学学院上海交通大学上海中国） ； China University of Petroleum-Beijing Beihang University Beijing China（中国石油大学（北京）北京航空航天大学北京中国） ； China University of Petroleum-Beijing（中国石油大学（北京）） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对稀疏Transformer推理加速问题，提出STOF框架，通过分析建模将多头注意力映射为行式或块式核并采用独特存储格式，结合两阶段搜索的算子融合方案，在GPU上实现高达1.6倍的多头注意力计算加速和1.4倍的端到端推理加速。

Privacy Protection Against Personalized Text-to-Image Synthesis via Cross-image Consistency Constraints

针对个性化文本到图像合成的跨图像一致性约束隐私保护

Guanyu Wang, Kailong Wang, Yihao Huang, Mingyi Zhou, Geguang Pu, Li Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； East China Normal University（东华大学） 纠错

AI总结 提出跨图像反个性化框架，通过强制扰动图像间的风格一致性并采用动态比率调整策略，增强对扩散模型个性化攻击的抵抗能力。