Beihang University（北京航空航天大学）

Enhancing In-context Panoramic Generation via Geometric-aware Pretraining

通过几何感知预训练增强上下文全景生成

Haoran Feng, Ruiyang Zhang, Longyi Zhang, Dizhe Zhang, Lu Qi

机构 * Insta360 Research（影石创新研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 该研究提出两阶段框架Canvas360用于上下文全景生成，结合几何感知预训练与微调。通过构建数据集及特定建模方法，增强文本到全景生成，经实验验证其能提高全景图像保真度，在相关指标上表现优异。

Comments Project page: https://zry000.github.io/Canvas360/ Github: https://github.com/Insta360-Research-Team/Canvas360

IntentVLA: Short-Horizon Intent Modeling for Aliased Robot Manipulation

IntentVLA：用于有歧义机器人操作的短周期意图建模

Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin, Zhaolong Shen, Laurence Tianruo Yang, Yurun Jin, Haishan Liu, Changti Wu, Hang Yuan, Cong Huang, Kai Chen

机构 * HUST（华中科技大学） ； ZGCA（中钢集团人工智能研究院） ； ZGCI（中钢智能科技有限公司） ； HIT（哈尔滨工业大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BUAA（北京航空航天大学） ； ZZU（浙江工业大学） ； ECNU（华东师范大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； DeepCybo 纠错

AI总结 IntentVLA通过编码近期视觉观测为紧凑的短周期意图表示，提升机器人操作的执行稳定性，并在多个基准测试中优于现有VLA基线。

Comments Code can be found in https://github.com/ZGC-EmbodyAI/IntentVLA

XR-1: Towards Versatile Vision-Language-Action Models via Learning Unified Vision-Motion Representations

XR-1：通过学习统一的视觉-运动表示实现多功能的视觉-语言-动作模型

Shichao Fan, Kun Wu, Zhengping Che, Xinhua Wang, Di Wu, Fei Liao, Ning Liu, Yixue Zhang, Zhen Zhao, Zhiyuan Xu, Meng Li, Qingjie Liu, Shanghang Zhang, Min Wan, Jian Tang

机构 * Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics, Beijing, China（北京人形机器人创新中心，北京，中国） ； School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学机械工程及自动化学院，北京，中国） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, SCSE, Beihang University, Beijing, China（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，SCSE，北京航空航天大学，北京，中国） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机科学学院，北京大学，北京，中国） 纠错

AI总结 XR-1通过学习统一的视觉-运动表示，解决视觉-语言-动作模型在低级动作生成和跨数据源领域差距的挑战，提出三阶段训练方法并验证了其在多种机器人和任务上的优越性能。

Comments Accepted to ICML2026 as Oral

FedMosaic: Federated Retrieval-Augmented Generation via Parametric Adapters

FedMosaic：通过参数适配器进行联邦检索增强生成

Zhilin Liang, Yuxiang Wang, Zimu Zhou, Hainan Zhang, Boyi Liu, Yongxin Tong

机构 * SKLCCSE Lab Beihang University Beijing China（SKLCCSE实验室 北航） ； Department of Data Science City University of Hong Kong Hong Kong China（数据科学系 香港城市大学） ； Beijing Advanced Innovation Center Beihang University Beijing China（北京先进创新中心 北航） ； Beihang University（北航） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 研究针对隐私敏感领域，解决联邦检索增强生成中高存储通信及适配器聚合问题。核心方法是提出FedMosaic框架，聚类文档成多文档适配器并选择性聚合。主要贡献是准确率提高，存储和通信成本降低，且不共享原始文档。

Comments 11 pages

LLM-Driven Collaborative Model for Untangling Commits via Explicit and Implicit Dependency Reasoning

基于显式和隐式依赖推理的大语言模型驱动的提交解缠协作模型

Bo Hou, Xin Tan, Kai Zheng, Fang Liu, Yinghao Zhu, Li Zhang

机构 * State Key Laboratory of Complex \& Critical Software Environment (SKLCCSE), School of Computer Science ； Engineering, Beihang University Beijing China ； SKLCCSE, School of Computer Science ； School of Computing ； Data Science, The University of Hong Kong Hong Kong SAR China ； Engineering, Beihang University ； Data Science, The University of Hong Kong 纠错

AI总结 针对开发者常产生的缠结提交问题，提出ColaUntangle协作框架，集成大语言模型驱动智能体，构建显式和隐式上下文捕捉信息，经实验验证，该框架在提交解缠任务中性能优于基线，凸显基于大语言模型协作框架的潜力。