Beihang University（北京航空航天大学）

Human-as-Humanoid: Enabling Zero-Shot Humanoid Learning from Ego-Exo Human Videos with Human-Aligned Embodiments

人类作为人形机器人：通过人类对齐的具身从自我-外部人类视频实现零样本人形机器人学习

Xiaopeng Lin, Ruoqi Yang, Shijie Lian, Zhaolong Shen, Bin Yu, Changti Wu, Haibao Liu, Yuxiang Zhang, Hong Li, Qiyuan Su, Haochen Liu, Xuguo He, Yukun Shi, Cong Huang, Zhirui Zhang, Bojun Cheng, Kai Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DeepCybo ； ZGCA ； ZGCI ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出Human-as-Humanoid框架，通过对齐机器人本体、感知设置和动作标签接口，将大规模人类演示视频转化为可执行的动作监督，实现高自由度人形机器人的零样本学习。

Comments 20 pages, 9 figures

Bridging Local Observation and Global Simulation in Closed-Loop Traffic Modeling

闭环交通建模中局部观测与全局仿真的桥接

Ziyan Wang, Tan Xiang, Peng Chen, Xintao Yan

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出CRAFT框架，通过自监督失败发现和偏好引导的测试时对齐，缓解自回归交通模拟器在闭环部署中的局部-全局上下文不匹配问题，减少碰撞31.2%和交通违规33.2%。

Generative Lane Topology Reasoning via Autoregressive Model with Geometry Prior

基于几何先验的自回归模型生成车道拓扑推理

Jiahui Fu, Zehao Huang, Han Li, Naiyan Wang, Si Liu

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出TopoGPT生成式框架，通过自回归序列建模学习车道图结构的几何先验，解决现有方法端点不一致和遮挡导致图不完整的问题，在OpenLane-V2上提升6.4/11.6个点。

Comments ECCV 2026

Mitigating Positional Leakage in 3D Masked Autoencoders for Robust Representation Learning

缓解3D掩码自编码器中的位置泄漏以实现鲁棒表示学习

Xu Yan, Huiqun Wang, Chen Wang, Lei Ren, Di Huang

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） ； SCSE, Beihang University（北京航空航天大学计算机学院） ； NERCBDS, EIRI, Tsinghua University（清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室） ； SASEE, 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 针对3D掩码自编码器中位置信息过度依赖导致语义表示弱化的问题，提出MPL-MAE框架，通过重校准位置嵌入和门控位置接口模块，平衡空间先验与语义特征，提升下游任务性能。

Stabilization Learning: A Paradigm Transition Bridging Control Theory and Machine Learning

稳定化学习：连接控制理论与机器学习的范式转变

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） ； Tianmushan Laboratory, Beihang University（北京航空航天大学天目山实验室） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 提出稳定化学习范式，以稳定性为核心目标，融合控制理论与机器学习，通过李雅普诺夫分析、深度特征提取等方法，解决高维非线性系统的控制、观测与识别问题，并构建统一数学框架。

Energy-Optimal Spatial Iterative Learning within a Virtual Tube

虚拟管道内的能量最优空间迭代学习

Chen Min, Shuli Lv, Pengda Mao, Huixin Cao, Li Hong, 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） ； Tianmushan Laboratory, Beihang University（北京航空航天大学天目山实验室） 纠错

AI总结 针对无人机续航受限问题，提出一种无模型在线迭代学习框架，通过O(n)复杂度的空间迭代优化降低能耗，在实验中比基于模型的IPOPT快50-60倍。

Comments 9 pages, 7 figures, submitted to RA-L

AeroVerse-SatAgent: UAV-Satellite Collaborative Spatial Reasoning Inspired by the Dual Visual Pathway Theory of Cognitive Neuroscience

AeroVerse-SatAgent: 受认知神经科学双视觉通路理论启发的无人机-卫星协同空间推理

Wenyi Zhang, Fanglong Yao, Youzhi Liu, Peng Hu, Zhengqiu Zhu, Chen Gao, Xian Sun, Kun Fu

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机学院） 纠错

AI总结 针对单视角感知易受遮挡和视角变化影响的问题，提出受人类视觉双通路机制启发的无人机-卫星协同空间推理模型SatAgent，通过几何感知3D重建编码器、多视角拓扑语义对齐模块和一致性损失，在复杂城市环境中实现鲁棒推理，构建首个大规模协同数据集，性能超越现有模型。

Comments 21 pages, 10 figures and 8 tables

Rethinking the Role of Feature Engineering and Learning Strategies in Few-Shot Hidden Emotion Recognition

重新思考特征工程与学习策略在少样本隐藏情感识别中的作用

Xiaochuan Guo, Jihao Gu, Haixu Liu, Yuxin Liu, Qi Wang, Yufei Wang, Fei Wang, Kun Li, Dan Guo

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beijing QBoson Quantum Technology Co., Ltd.（北京量子芯光科技有限公司） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） 纠错

AI总结 提出跨注意力机制与多实例学习框架，利用多源特征（2D/3D骨架、面部Blendshapes、DINOv2/v3、X-CLIP、Gemini）解决长视频中弱稀疏隐式情感识别，在IJCAI挑战赛Track 3中获第一名。

REDI-Match: Rotation-Equivariant Distillation for Efficient and Robust Dense Matching

REDI-Match: 旋转等变蒸馏实现高效鲁棒密集匹配

Yinji Ge, Guixu Zheng, Wulong Guo, Qian Feng, Xu Wu, Kai Zhou, Xinyuan Liu, Fei Xing

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出REDI-Match框架，通过旋转等变蒸馏将视觉基础模型的语义知识注入轻量等变编码器，结合熵驱动空间对齐模块，在密集匹配中实现高效鲁棒的旋转不变性，在SatAst数据集上提升13.89%姿态精度且速度提升1.9倍。