Beihang University（北京航空航天大学）

NSF-HRPT: Neural Semantic Field meets Hierarchical Risk Perception Tree for Safety-Critical Scenario Assessment

NSF-HRPT：神经语义场结合分层风险感知树的安全关键场景评估方法

Yu Zhao, Jiangyu Pan, Tao Hu, Ming Yin, Fan Yang, Jiangfan Liu, Xiubo Liang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 该研究提出NSF-HRPT框架，结合神经语义场与分层风险感知树，引入Sim2Real策略，实现单目视觉输入下安全关键场景的高效风险评估，在合成与现实数据集上均取得优异性能。

Comments 13 pages, 5 figures

TRCoRSurg: Temporal-Relational Co-Reasoning for Surgical Video Triplet Recognition

TRCoRSurg：用于手术视频三元组识别的时序关系协同推理

Fang Li, Shihao Zou, Weixin Si, Yang Gao, Shuai Li, Aimin Hao

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） 纠错

AI总结 本文针对手术视频三元组识别中难以统一建模帧内标签依赖与帧间时序语义的问题，提出TRCoRSurg框架，引入MS-CAMRE和BTRFA模块并定义TCER指标，在两个数据集上实现最优性能且一致性错误率显著降低。

Comments code: https://github.com/Neesky/TRCoRSurg

MetaVideoAgent: Automated Video-Agent Evolution for Long-Form Video Understanding

MetaVideoAgent：面向长视频理解的自动视频智能体进化框架

Benlei Cui, Ruize Wang, Junjie Li, Jinhao Chen, Longtao Huang, Yinghao Chen, Yuwen Zhai, Jingqun Tang, Ruijian Jia, Weiwei Wu, Pengfei Sun, Haiwen Hong

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 MetaVideoAgent是自动进化视频智能体的框架，在VA-EvoBench上经4次迭代后将宏平均准确率从38.44%提至51.47%，性能优于现有最优固定设计智能体且成本更低。

Comments 16 pages, 7 figures. Code: https://github.com/Alibaba-VELLDEPTH/MetaVideoAgent

SPOT: Sparse Probing and Outcome Calibration for On-Policy Distillation

SPOT：面向在线策略蒸馏的稀疏探测与结果校准

Zikun Qu, Min Zhang, Mingze Kong, Zhiwei Shang, Yikun Ban, Shuang Qiu, Zhongxiang Dai

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 该研究针对在线策略蒸馏的缺陷，提出SPOT方法，通过获取-探索-利用程序优化探测与蒸馏，经多模型多基准实验验证，可提升推理性能并平衡解的质量与覆盖范围。

Comments Preprint

Towards Trustworthy Hypergraph Neural Networks under Label Noise

面向标签噪声下可信赖的超图神经网络

Mengyao Zhou, Zhiheng Zhou, Xiao Han, Guiying Yan

机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Mathematics and Statistics, Shandong University（山东大学数学与统计学院） ； 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 本文针对标签噪声下超图节点分类问题，提出超图鲁棒框架HyperTrust，通过估计超边可信赖性及两个协同模块优化超图结构，在多数据集多噪声设置下验证了其有效性。

Comments 20 pages, 7 figures

LoRetta: A Foundation Model and Extensive Dataset for Global-Scale Remote Sensing Dense Image Matching

LoRetta：面向全球尺度遥感密集图像匹配的基础模型与大规模数据集

Siwei Yu, Han Guo, Zhenwei Shi, Zhengxia Zou

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 针对全球尺度遥感密集图像匹配的挑战，本文提出结合可匹配性感知仿射定位与引导式密集配准的基础模型LoRetta，并构建含原生可匹配性标签的LEVIR-GM基准，实验表明其性能优于现有模型且迁移性良好。

Comments 17 pages, 12 figures, 6 tables. Submitted to IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Project page: https://siweiyu.com/work/loretta/