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用于低空无人机视频语义分割的零参数几何门控以实现时间稳定性
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northeastern University（东北大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
AI总结 提出零参数几何门控，利用RANSAC单应性内点比率在16x16网格上路由区域，结合语义相似性传播实现时间稳定分割，在合成UAVid上提升mIoU达4.91%。
AlloSpatial：基础模型中空间推理的智能体框架
机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学）
AI总结 提出AlloSpatial框架，通过World2Mind认知映射沙箱将自我中心观察转化为异中心空间先验，并利用空间推理工具实现几何语义仲裁，在VSI-Bench和MindCube上提升模型5%-18%的空间推理性能。
PACT: 通过特权合成与分支共识学习多样化诊断策略
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Baidu（百度） ； ByteDance（字节跳动） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） ； Renmin University of China（中国人民大学）
AI总结 提出PACT框架，通过特权合成对话数据和多分支共识训练，使LLM同时学习多种诊断推理范式，在中文医疗诊断基准上取得最优性能。
Comments 16 pages, 5 figures, 5 tables
EgoPriMo：面向交互式人形控制的自我中心运动生成
机构 * Tianjin University（天津大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； DeepCybo
AI总结 提出EgoPriMo框架，通过自我中心人类演示学习全身运动先验，利用三流DiT联合建模身体动态、视觉上下文和文本，支持重建、生成和预测，并在Unitree人形机器人上执行。
线性嵌入空间中的强化学习解锁软体机器人配置的通用控制
机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Nanjing University (Suzhou Campus)（南京大学（苏州校区）） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学）
AI总结 提出基于共享线性Koopman嵌入空间的强化学习框架，将控制策略与机器人形态解耦，实现跨33种软体机器人配置的快速迁移，样本量减少75倍，并支持高速运动、重载和多执行器故障下的鲁棒控制。
Comments An updated version of this paper has been accepted by Nature Communications
UniQL：迈向方言通用的文本到SQL基准测试
机构 * SKLCCSE, Beihang University（北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出UniQL基准，通过跨16种SQL方言的对齐标注，评估模型在不同数据库系统间的泛化能力，揭示现有模型在方言通用性上的不足。
EditSR: 通过基于编辑的修正增强神经符号回归
机构 * Northeast Normal University（东北师范大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； Graduate School of China Academy of Engineering Physics（中国工程物理研究院研究生院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Applied Physics and Computational Mathematics（北京应用物理与计算数学研究所）
AI总结 提出EditSR双层框架，第一层神经符号回归模型生成表达式，第二层基于编辑的修正器通过预训练的状态转移链逐步修正错误，避免全局搜索重启，有效减少误差累积，提升复杂表达式生成的结构正确性。
Embody4D: 面向具身4D世界建模的通用数据引擎
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 提出Embody4D视频到视频世界模型，通过3D感知合成管道、潜在置信度专家调制和交互注意力机制，将单目机器人视频转换为多视角视频，解决具身智能中视角稀疏问题，提升下游规划与学习性能。
RealDexUMI：用于灵巧机器人学习的可穿戴通用操作接口
机构 * Peking University（北京大学） ； BeingBeyond ； Beihang University（北航） ； LinkerBot ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出RealDexUMI，一种基于共享灵巧末端执行器模块的可穿戴通用操作接口，通过掌侧同构遥操作手套实现无重定向、直观精确的手部控制，在八项真实机器人任务中平均成功率达88.75%。
MIRAGE: 具有隐式推理和生成世界模型的移动智能体
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出MIRAGE框架，通过从显式推理轨迹学习连续潜在表示，使移动智能体能够内部推理并预测未来屏幕状态，在减少生成token的同时提升执行效率。
S3Mem：用于长时域交互式问答的结构化时空场景-事件记忆
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航）
AI总结 提出S3MEM框架，通过结构化场景-事件记忆和锚点敏感检索，在长时域交互式问答中实现比通用记忆接口更优的准确率-效率平衡。
弱驱动学习：弱智能体如何使强智能体更强
机构 * Beihang University（北航） ； China Telecom eSurfing Cloud（中国电信eSurfing云）
AI总结 针对大语言模型后训练中的饱和瓶颈，提出WMSS方法，利用模型历史弱检查点通过熵动力学识别可恢复学习差距并进行补偿学习，在数学推理和代码生成任务上实现有效性能提升且无额外推理成本。
Audio-FLAN：面向语音、音乐和声音的统一音频理解与生成的指令跟随数据集
机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； Inner Mongolia University（内蒙古大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Surrey（萨里大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Independent Researcher（独立研究者）
AI总结 提出Audio-FLAN数据集，包含80种任务和1亿实例，支持统一音频理解与生成的零样本学习。
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