Beihang University（北京航空航天大学）

Learning to Adapt: Reptile-D-Learning for Robust and Efficient Control Under Parametric Uncertainty

学会适应：面向参数不确定性的鲁棒高效控制的Reptile-D-Learning

Haipeng Cao, Zhaolong Shen, 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） 纠错

AI总结 提出Reptile-D-learning框架，结合元学习算法Reptile与D-learning，学习可泛化的Lyapunov网络初始化和高性能控制器，以应对参数不确定性，提升非线性控制系统的泛化与快速适应能力。

ASSCG: Just-Right Gating over Chattering for Fast-Slow LLM Planning in Autonomous Driving

ASSCG：自动驾驶中快慢LLM规划的恰到好处门控

Sining Ang, Yuan Chen, Liu Haiyan, Xuanyao Mao, Jason Bao, Xuliang, Bingchuan Sun, Yan Wang

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Automation, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学自动化系） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Lenovo Group Limited（联想集团） 纠错

AI总结 提出自适应慢系统控制门（ASSCG），通过帧级查询/缓存/丢弃决策优化快慢规划器调用，结合RWKV骨干网络和GRPO风格强化学习，在nuPlan和NAVSIM上分别提升性能并降低延迟。

State Space Models Meet Remote Sensing: A Survey

状态空间模型遇上遥感：综述

Qinzhe Yang, Chenyang Liu, Jia Xu, Zhenwei Shi, Zhengxia Zou

机构 * Shen Yuan Honors College, Beihang University（北航沈元荣誉学院） ； Department of Aerospace Intelligent Science and Technology, School of Astronautics, Beihang University（北京航空航天大学宇航学院航天智能科学与技术系） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； Qian Xuesen Laboratory of Space Technology, China Academy of Space Technology（中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室） 纠错

AI总结 本文综述了状态空间模型（SSM）在遥感中的应用，分析了其在密集视觉预测、多模态和时序遥感数据中的优势，并总结了架构设计进展与未来挑战。

Comments 25 pages, 5 figures, has been published in SCIS SCIQ1 IF=8.1 https://doi.org/10.1007/s11432-025-4780-1

Efficient Remote Sensing Instance Segmentation with Linear-Time State Space Distilled Visual Foundation Models

高效遥感实例分割：基于线性时间状态空间蒸馏的视觉基础模型

Qinzhe Yang, Keyan Chen, Jia Xu, Zhenwei Shi, Zhengxia Zou

机构 * Shen Yuan Honors College, Beihang University（北京航空航天大学沈元荣誉学院） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； Qian Xuesen Laboratory of Space Technology, China Academy of Space Technology（中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室） 纠错

AI总结 针对Transformer在遥感实例分割中计算复杂度高的问题，提出基于知识蒸馏的线性复杂度状态空间模型RS4D，通过蒸馏ViT知识至轻量SSM骨干，实现参数减少8倍、FLOPs减少9倍且精度相当。

Comments 17 pages, 11 figures, has been published in IEEE TGRS vol. 64, pp. 5625417-5625417, 2026, Art no. 5625417, doi: 10.1109/TGRS.2026.3696104

Journal ref IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 64, pp. 5625417-5625417, 2026, Art no. 5625417

SurveilNav: Collaborative Object Goal Navigation with Robot and Surveillance System

SurveilNav: 机器人与监控系统协同的目标导航

Ming-Ming Yu, Qunbo Wang, Rongtao Xu, Yanghong Mei, Yirong Yang, Longteng Guo, Wenjun Wu, Jing Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； ATeam ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； 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 提出SurveilNav框架，通过主动摄像头调度、联合2D/3D建图、基于VLM的价值估计和协同目标验证，融合机器人动态局部感知与监控全局视图，在HM3D数据集上实现领先的探索效率和导航成功率。

Comments Accepted by ICRA 2026

FBOS-RL: Feedback-Driven Bi-Objective Synergistic Reinforcement Learning

FBOS-RL: 基于反馈的双目标协同强化学习

Xikai Zhang, Yongzhi Li, Likang Xiao, Yingze Zhang, Yanhua Cheng, Quan Chen, Peng Jiang, Wenjun Wu, Liu Liu

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 本文提出FBOS-RL框架，通过环境反馈引导探索增强，并设计两个相互促进的目标：以利用为导向的策略对齐(EPA)和以探索为导向的能力培养(ECC)，从而提高强化学习的训练效率和最终性能。

SymphoMotion: Joint Control of Camera Motion and Object Dynamics for Coherent Video Generation

SymphoMotion：相机运动与物体动态的联合控制以实现一致的视频生成

Guiyu Zhang, Yabo Chen, Xunzhi Xiang, Junchao Huang, Zhongyu Wang, Li Jiang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 SymphoMotion通过联合控制相机运动和物体动态，提高视频生成的一致性和表达性，其核心方法结合了相机轨迹控制与物体动态控制机制，并引入了RealCOD-25K数据集进行大规模训练和评估，显著提升了视觉保真度和物体运动准确性。

Comments CVPR 2026

2K Retrofit: Entropy-Guided Efficient Sparse Refinement for High-Resolution 3D Geometry Prediction

2K Retrofit: 熵引导的高效稀疏细化用于高分辨率3D几何预测

Tianbao Zhang, Zhenyu Liang, Zhenbo Song, Nana Wang, Xiaomei Zhang, Xudong Cai, Zheng Zhu, Kejian Wu, Gang Wang, Zhaoxin Fan

机构 * BUAA（北京航空航天大学） ； SJTU（上海交通大学） ； GigaAI ； XREAL ； NUST（南京理工大学） ； RUC（清华大学） ； NUDT（国防科技大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； BIBMS（北京工业大学） 纠错

AI总结 提出2K Retrofit框架，通过快速粗预测和基于熵的稀疏细化，在不修改基础模型的情况下实现高效2K分辨率几何预测，达到SOTA精度和速度。

Comments Accepted by ECCV 2026

Learning to Erase Private Knowledge from Multi-Documents for Retrieval-Augmented Large Language Models

学习从多文档中擦除私有知识以用于检索增强型大语言模型

Yujing Wang, Jinwen Chen, Hainan Zhang, Liang Pang, Yongxin Tong, Binghui Guo, Hongwei Zheng, Zhiming Zheng

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（未来区块链与隐私计算北京先进创新中心） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University, China（北京航空航天大学人工智能学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； 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） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究所） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） 纠错

AI总结 提出Eraser4RAG，通过构建全局知识图谱、划分私有与公共子图并微调Flan-T5重写文档，结合PPO优化，有效擦除用户定义的私有知识，保留公共知识，防御去匿名化攻击。