Beihang University（北京航空航天大学）

ReflectVLN: Training Vision-Language Navigation Agents with Reflective Reasoning

ReflectVLN：通过反思推理训练视觉语言导航智能体

Jiahang Wang, Yirong Yang, Yanqing Zhu, Minghua Luo, Shichao Xie, Fei Liu, Mu Xu

机构 * Amap, Alibaba Group（高德软件有限公司，阿里巴巴集团） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 研究针对现有视觉语言导航方法缺乏闭环机制问题，提出ReflectVLN框架，通过双向交互智能体决策，引入行动思维链训练方案，实验证明该框架在有限数据下提升成功率和路径效率，且具良好训练成本与可解释性。

Text-Aided Multi-Modal Panoptic Symbol Spotting for CAD Floor Plan Drawings

用于CAD平面图的文本辅助多模态全景符号识别

Yan Gong, Bohao Li, Bowen Du, Junchen Ye

机构 * CCSE Lab, Beihang University（北京航空航天大学CCSE实验室） ； School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 针对CAD平面图全景符号识别中现有方法未充分利用文本注释的问题，提出多模态框架TextCAD，设计TACE编码注释语义，引入语义层次对齐框架，实验表明该方法有效提升符号识别性能并达最优。

An Empirical Study for Android-to-OpenHarmony GUI Test Migration

从安卓到开源鸿蒙系统的图形用户界面测试迁移实证研究

Yakun Zhang, Xinjia Chen, Yiyun Chen, Yuxia Zhang, Mingyi Zhou, Xiang Gao, Shaokun Zhang, Li Li, Yunming Ye

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究从安卓到开源鸿蒙系统的图形用户界面测试迁移问题，构建数据集，选择并适配两种先进迁移方法进行评估，发现现有方法效果不佳，进而提出增强方法ITeM-HM，显著提升了测试迁移成功率。

INFANiTE: Implicit Neural representation for high-resolution Fetal brain spatio-temporal Atlas learNing from clinical Thick-slicE MRI

INFANiTE：隐式神经表示用于高分辨率胎儿脑空间-时间大体图谱学习从临床厚切片MRI

Xiaotian Hu, Mingxuan Liu, Hongjia Yang, Tongxi Song, Yijin Li, Yifei Chen, Haoxiang Li, Zihan Li, Yingqi Hao, Ziyu Li, Yi Liao, Haibo Qu, Qiyuan Tian

机构 * Beihang University（北航大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sichuan University（四川大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 INFANiTE通过隐式神经表示方法，实现了从厚切片MRI中高效生成高分辨率胎儿脑空间-时间大体图谱，显著加快了图谱构建过程，提升了图谱的一致性、参考保真度和生物合理性。

Action-Aware Generative Sequence Modeling for Short Video Recommendation

面向动作的生成序列建模用于短视频推荐

Wenhao Li, Zihan Lin, Zhengxiao Guo, Jie Zhou, Shukai Liu, Yongqi Liu, Chuan Luo, Chaoyi Ma, Ruiming Tang, Han Li

机构 * Kuaishou Inc.（快手公司） ； Beihang University（北航） 纠错

AI总结 本文提出A2Gen模型，通过时间维度细化用户动作并生成序列，提升短视频推荐的准确性和用户参与度。

Comments We request the retraction of our paper due to discrepancies in the authorship information (https://dl.acm.org/doi/10.1145/3805712.3809728). To ensure accurate representation of contributions, we plan to revise the authorship list and resubmit. Thank you for your understanding