Beihang University（北京航空航天大学）

Enhancing Fitness Intelligence through Domain-Specific LLM Post-Training

通过领域特定的大语言模型后训练增强健身智能

Xingtao Zhao, Tian Yang, Han Jiang

机构 * School of Cyber Science and Technology（网络科学与技术学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Information（信息学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 针对通用大语言模型在科学健身教练中领域知识不足的问题，提出FitOne系列模型，通过三阶段后训练（持续预训练、监督微调、强化学习）提升专业能力，在ACSM-EP和NSCA-CSCS考试中平均提升最高12.73%。

Comments 8 pages, 6 tables, 2 figures. Accepted by the 12th International Conference on Big Data Computing and Communications (BigCom 2026)

Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look

教视觉-语言-动作模型看什么和看哪里

Yuguang Yang, Canyu Chen, Zhewen Tan, Yizhi Wang, Zichao Feng, Chunyang Liu, Kehua Sheng, Juan Zhang, Linlin Yang, Baochang Zhang, Yan Wang, Bo Zhang, Xianbin Cao

机构 * School of Electronic Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子信息工程学院） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； DiDi（滴滴出行） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室） ； 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） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（北京航空航天大学网络安全科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出DriveTeach-VLA框架，通过驾驶感知视觉蒸馏和2D轨迹引导提示，教VLA模型关注驾驶相关区域，实现端到端自动驾驶轨迹预测，在NAVSIM和nuScenes上达到最优性能。

Comments The paper has been accepted by ECCV 2026

Multi-Resolution Flow Matching: Training-Free Diffusion Acceleration via Staged Sampling

多分辨率流匹配：通过分阶段采样实现无训练扩散加速

Xingyu Zheng, Xianglong Liu, Yifu Ding, Weilun Feng, Junqing Lin, Jinyang Guo, Haotong Qin

机构 * State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment, Beihang University（北京航空航天大学复杂关键软件环境国家重点实验室） ； 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） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 提出MrFlow，一种基于分阶段低到高分辨率管道的无训练多分辨率加速策略，利用低分辨率采样减少计算量，像素空间超分辨率和高频重采样保持质量，实现10倍加速且质量损失小于1%。

Comments The code is available at https://github.com/Xingyu-Zheng/MrFlow