Beihang University（北京航空航天大学）

World Pilot: Steering Vision-Language-Action Models with World-Action Priors

World Pilot: 用世界动作先验引导视觉-语言-动作模型

Zefu Lin, Rongxu Cui, Junjia Xu, Xiaojuan Jin, Wenling Li, Lue Fan, Zhaoxiang Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出World Pilot框架，通过世界动作模型（WAM）的潜在引导和动作引导两条路径，为VLA模型提供场景演化先验和轨迹级运动提示，在LIBERO-Plus零样本OOD基准上达到84.7%的总成功率，并在多个真实机器人操作任务中取得最高成功率。

Comments Project Website: https://world-pilot.github.io/

System Report for CCL25-Eval Task 5: New Dataset and LoRA-Fine-Tuned Qwen2.5

CCL25-Eval 任务5系统报告：新数据集与LoRA微调Qwen2.5

Haotao Xie

机构 * The Hangzhou International Innovation Institute Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） 纠错

AI总结 针对古典诗歌翻译与情感理解任务，构建高质量指令数据集CCPoetry-49K，并采用LoRA微调Qwen2.5-14B模型得到PoetryQwen，在CCL25-Eval任务5上取得0.757分，较基线提升9.7%。

Intelligent Automation for Embodied Benchmark Construction: Pipelines, Embodiments, Simulators, and Trends

具身基准构建的智能自动化：流程、具身、模拟器与趋势

Jinshan Lai, Jianwei Hu, Baoyang Jiang, Fengchun Zhang, Leyuan Wang, Haotian Li, Yida Wang, Tingxuan Huang, Xi Ren, Qiang Ma

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Qiyuan Lab（启元实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文综述具身智能基准构建的五阶段流程，分析从人工到自动化再到智能体闭环的转变，指出自动化将成本转向验证与治理。

Embodied-BenchClaw: An Autonomous Multi-Agent System for Embodied Spatial Intelligence Benchmark Construction

Embodied-BenchClaw：用于具身空间智能基准构建的自主多智能体系统

Baoyang Jiang, Fengchun Zhang, Leyuan Wang, Haotian Li, Yida Wang, Zhe Ji, Jinshan Lai, Xi Ren, Jianwei Hu, Qiang Ma

机构 * QiYuan Lab（启元实验室） ； School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； 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 提出Embodied-BenchClaw，一个通过五阶段流水线和三个智能体协调的自主系统，自动构建可验证、可执行、可维护且诊断有用的具身空间智能基准，减少人工工作量。

Adapting Vision-Language Models from Iconic to Inclusive for Multi-Label Recognition Without Labels

将视觉-语言模型从标志性适应到包容性：用于无标签的多标签识别

Cheng Chen, Jingyu Zhou, Yifan Zhao, Jia Li

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, SCSE & QRI, Beihang University（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京航空航天大学计算机学院与青岛研究院） 纠错

AI总结 提出无监督框架，通过“切割”和“缝合”两阶段适应VLMs，实现无标签的多标签图像识别，在四个数据集上超越现有无监督方法。

Information-Theoretic Decomposition for Multimodal Interaction Learning

多模态交互学习的信息论分解

Zequn Yang, Yake Wei, Haotian Ni, Zhihao Xu, Di Hu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China, Beijing（中国人民大学人工智能学院，北京） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models（北京大模型研究关键实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search（下一代智能搜索与推荐工程研究中心） ； Beihang University, Beijing（北航，北京） ； Gaotu Techedu Inc.（高图科技有限公司） 纠错

AI总结 提出基于信息论的多模态交互分解方法DMIL，通过变分分解架构和微调策略学习样本特定的冗余、独特和协同交互，提升多模态学习性能。

Comments Accepted to CVPR 2026

Modeling Complex Behaviors: Multi-Personality Composition and Dynamic Switching in Vision-Language Models

建模复杂行为：视觉语言模型中的多人格组合与动态切换

Peiqi Jia, Haonan Jia, Ziqi Miao, Linkang Du, Yuntao Wang, Zhou Su

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本研究在视觉语言模型中引入显式人格条件，建立包括单人格、多人格和人格切换的系统评估框架，发现人格提示可提升图像描述但损害精确推理任务，并观察到多特质组合与动态切换中的平衡与残留效应。

Comments 16 pages, 4 figures, 10 tables

Planar-Sector LOS Guidance for Interception of Agile Targets with Lifting-Wing Quadcopters

面向敏捷目标拦截的升力翼四旋翼平面扇形视线制导

Linkai Liu, Kun Yang, Han Zou, Chen Min, Shuli Lv, Shuai Wang, Quan Quan

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院） ； Research and Development Department, China Academy of Launch Vehicle Technology（中国运载火箭技术研究院研发部） 纠错

AI总结 提出平面扇形视线（PS-LOS）制导框架，通过非对称约束释放机动性，使升力翼四旋翼在仅用单目相机的情况下实现远程自主拦截敏捷目标，实验验证了高达138米距离的成功拦截。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026). Recipient of the ICRA 2026 Best Paper Award in Field and Service Robotics