Beihang University（北京航空航天大学）

SpaCellAgent: A Self-Evolving LLM-Based Multi-Agent Framework for Trajectory Analysis

SpaCellAgent：一种基于自进化大语言模型的轨迹分析多智能体框架

Songhan Wang, Haoang Chi, He Li, Zhiheng Zhang, Jiayan Yuan, Cheems Wang, Hao Peng, Xinwang Liu, Wenjing Yang

机构 * University of Shanghai for Science and Technology（上海理工大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 研究针对轨迹推断现有方法需大量人工干预的问题，提出基于大语言模型的多智能体框架SpaCellAgent，利用多智能体架构、动态工具编排引擎和自进化模块，经实验验证其能大幅提高分析效率，推动先进时空建模民主化。

Comments 27 pages, 19 figures

GeoGS-SLAM: Geometry-Only Gaussian Splatting for Dense Monocular SLAM

GeoGS-SLAM：用于密集单目 SLAM 的仅几何高斯点云法

Lipu Zhou, Yaoyun Kang, Junxiang Pang, Shengkai Sun, Tingting Bao, Kehan Wang

机构 * School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Beihang University（仪器科学与光电工程学院，北京航空航天大学） 纠错

AI总结 研究针对密集视觉 SLAM 问题，提出仅几何高斯点云法（GeoGS）及基于此的 GeoGS-SLAM 系统。该方法仅保留空间参数减少基元参数，专注几何重建，通过有效训练框架和地图更新策略，提升在线映射效率与几何重建质量。

Two-Stage Multi-Modal Fusion with Adaptive Alignment for Action Quality Assessment

用于动作质量评估的具有自适应对齐的两阶段多模态融合

Kanglei Zhou, Ruizhi Cai, Xinning Wang, Yijian Zheng, Liyuan Wang, Jianguo Li, Xiaohui Liang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Children’s Hospital, Capital Institute of Pediatrics（首都儿科研究所附属儿童医院） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 研究动作质量评估问题，提出两阶段多模态融合框架DualAlign，通过自适应对齐解决跨模态错位等挑战，引入MM-JDM数据集，实验表明该框架在多模态评估中表现出色，相比现有方法有显著提升且在特定条件下稳健。

Comments Accepted to IJCV

PriGo: Test-Time Primitive Guidance to Diffusion and Flow Policies for Adaptive Robotic Manipulation

PriGo：用于自适应机器人操作的扩散和流策略的测试时原语引导

Zezeng Li, Enda Xiang, Thuy Tran, Di Huang, Momath Thiam, Liming Chen

机构 * École Centrale de Lyon（里昂中央理工学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 针对机器人操作中现有策略泛化性不足问题，提出PriGo框架，引入PANet模块及可微原语引导机制，能在测试时无缝集成到预训练策略，实验证明其提升了扩散和流策略的鲁棒性、执行及泛化能力。

Physical activities enable scalable foundation modelling for broad-spectrum health prediction

身体活动助力实现用于广谱健康预测的可扩展基础建模

Zhenghuang Wu, Yuyao Zhu, Songlin Xu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 研究针对多数健康预测传感器模型局限性，提出仅基于步数计数器数据的StepFM基础模型，设计可扩展预训练框架，能跨多任务迁移，实验证明其性能强劲、保持稳健，还揭示了身体活动与健康风险关系，为健康监测奠定了基于步数传感的基础。

Comments 18 pages, 5 figures, 6 tables

Comprehensive Evaluation of Large Language Model Responses: A Multi-Factor Scoring System

大语言模型回答的综合评估：一种多因素评分系统

Yiming Gai, Junde Lu, Xuefei Huang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Data Science and Intelligent Computing Laboratory, Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou, Zhejiang（北京航空航天大学杭州国际创新研究院数据科学与智能计算实验室） 纠错

AI总结 针对大语言模型回答质量评估，提出多因素评分范式，融合准确性等多方面因素，通过图形用户界面可视化结果，在TruthfulQA数据集上评估揭示模型优缺点，为知识工程和模型优化提供新途径。

NativeMEM: Native Memory Compression for Long-Horizon Robotic Manipulation

NativeMEM：用于长期机器人操作的原生内存压缩

Ziye Wang, Modi Shi, Chaojun Ni, Jiazhi Yang, Mengdi Li, Zhizhong Su, Tianwei Lin, Hongyang Li

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Horizon Robotics（地平线机器人） 纠错

AI总结 研究如何让预训练VLA模型高频更新时保留长期视觉历史且高效。提出NativeMEM策略，用原生内存压缩编码，通过开发分词器对齐内存令牌与策略，该方法在模拟和真实机器人实验中效果好，数据效率高。

NEST: Tackling Dataset-Level Distribution Shifts via Regime-Oriented Mixture-of-Experts

NEST：通过面向机制的专家混合方法应对数据集级别的分布变化

Lanhao Li, Bingshu Xie, Lijun Sun, Xin Xue, Haoyi Zhou, Jianxin Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 针对复杂系统中数据集级分布变化影响长期预测问题，提出NEST框架，通过两阶段密集MoE架构，经无监督聚类和面向机制的路由器机制建模重组演变结构，在多基准测试中性能达最优。