高校专区
EgoPriMo：面向交互式人形控制的自我中心运动生成
机构 * Tianjin University（天津大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； DeepCybo
AI总结 提出EgoPriMo框架，通过自我中心人类演示学习全身运动先验，利用三流DiT联合建模身体动态、视觉上下文和文本，支持重建、生成和预测，并在Unitree人形机器人上执行。
线性嵌入空间中的强化学习解锁软体机器人配置的通用控制
机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Nanjing University (Suzhou Campus)（南京大学（苏州校区）） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学）
AI总结 提出基于共享线性Koopman嵌入空间的强化学习框架，将控制策略与机器人形态解耦，实现跨33种软体机器人配置的快速迁移，样本量减少75倍，并支持高速运动、重载和多执行器故障下的鲁棒控制。
Comments An updated version of this paper has been accepted by Nature Communications
UniQL：迈向方言通用的文本到SQL基准测试
机构 * SKLCCSE, Beihang University（北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出UniQL基准，通过跨16种SQL方言的对齐标注，评估模型在不同数据库系统间的泛化能力，揭示现有模型在方言通用性上的不足。
EditSR: 通过基于编辑的修正增强神经符号回归
机构 * Northeast Normal University（东北师范大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； Graduate School of China Academy of Engineering Physics（中国工程物理研究院研究生院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Applied Physics and Computational Mathematics（北京应用物理与计算数学研究所）
AI总结 提出EditSR双层框架，第一层神经符号回归模型生成表达式，第二层基于编辑的修正器通过预训练的状态转移链逐步修正错误，避免全局搜索重启，有效减少误差累积，提升复杂表达式生成的结构正确性。
Embody4D: 面向具身4D世界建模的通用数据引擎
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 提出Embody4D视频到视频世界模型，通过3D感知合成管道、潜在置信度专家调制和交互注意力机制，将单目机器人视频转换为多视角视频，解决具身智能中视角稀疏问题，提升下游规划与学习性能。
RealDexUMI：用于灵巧机器人学习的可穿戴通用操作接口
机构 * Peking University（北京大学） ； BeingBeyond ； Beihang University（北航） ； LinkerBot ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出RealDexUMI，一种基于共享灵巧末端执行器模块的可穿戴通用操作接口，通过掌侧同构遥操作手套实现无重定向、直观精确的手部控制，在八项真实机器人任务中平均成功率达88.75%。
MIRAGE: 具有隐式推理和生成世界模型的移动智能体
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出MIRAGE框架，通过从显式推理轨迹学习连续潜在表示，使移动智能体能够内部推理并预测未来屏幕状态，在减少生成token的同时提升执行效率。
S3Mem：用于长时域交互式问答的结构化时空场景-事件记忆
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航）
AI总结 提出S3MEM框架，通过结构化场景-事件记忆和锚点敏感检索，在长时域交互式问答中实现比通用记忆接口更优的准确率-效率平衡。
弱驱动学习：弱智能体如何使强智能体更强
机构 * Beihang University（北航） ； China Telecom eSurfing Cloud（中国电信eSurfing云）
AI总结 针对大语言模型后训练中的饱和瓶颈，提出WMSS方法，利用模型历史弱检查点通过熵动力学识别可恢复学习差距并进行补偿学习，在数学推理和代码生成任务上实现有效性能提升且无额外推理成本。
Audio-FLAN：面向语音、音乐和声音的统一音频理解与生成的指令跟随数据集
机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； Inner Mongolia University（内蒙古大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Surrey（萨里大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Independent Researcher（独立研究者）
AI总结 提出Audio-FLAN数据集，包含80种任务和1亿实例，支持统一音频理解与生成的零样本学习。
UniSHARP: 通用锐利单目视图合成
机构 * Insta360 Research（Insta360研究院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校）
AI总结 提出UniSHARP，通过统一全景隐空间和射线基高斯表示，将SHARP扩展到任意相机系统（包括鱼眼、全景），在特征与高斯空间隐式对齐，在构建的多视角基准上大幅超越现有方法。
Comments Project page: https://insta360-research-team.github.io/Unisharp-website/
CL-CLIP: 基于CLIP的持续学习框架与代价体积类别解耦用于目标检测
机构 * National College for Excellent Engineers, Beihang University（卓越工程师学院，北京航空航天大学） ； AI Research, Qihoo 360（360人工智能研究院，奇虎360） ； School of Electronic Information Engineering, Beihang University（电子信息学院，北京航空航天大学） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（网络安全科学与技术学院，北京航空航天大学） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（计算机科学与工程学院，北京航空航天大学） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（媒体融合与传播国家重点实验室，中国传媒大学） ； Institute of Information Technology, Mathematics and Mechanics, Lobachebsky University（信息技术、数学与力学学院，洛瓦茨基大学） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（人工智能学院，北京航空航天大学）
AI总结 提出CL-CLIP框架，通过代价体积引导的类别解耦，增强开放词汇检测器的持续学习能力，缓解灾难性遗忘，在PASCAL VOC和MS-COCO上显著提升F-ViT基线性能。
MotionEnhancer: 利用视频扩散模型增强运动感知的视觉-语言模型
机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； Beijing Digital Native Digital City Research Center（北京数字原生数字城研究中心） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院）
AI总结 提出MotionEnhancer，通过从视频扩散模型中提取运动先验并利用注意力对齐增强视觉-语言模型的运动理解能力，无需额外参数或架构修改，在运动级视频理解基准上取得一致提升。
Comments Accepted by CVPR 2026
像飞行员一样思考：细粒度长时程无人机导航
机构 * Colab ； Beihang University（北航） ； Meituan（美团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出FLIGHT基准和FLIGHT VLA异步架构，通过低频飞行员推理VLM与高频扩散动作模型解耦，实现无人机长时程语义指令下的平滑连续飞行控制。
无自回归的神经算子用于时间相关偏微分方程
机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； School of Robotics and Advanced Manufacture, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学机器人与先进制造学院） ； School of Mathematical Sciences, Capital Normal University（首都师范大学数学学院） ； College of Information and Control Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology（西安建筑科技大学信息与控制工程学院） ； Laboratory of Intelligent Recognition and Image Processing, School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学智能识别与图像处理实验室） ； School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院）
AI总结 提出AFNO，通过将PDE时间演化映射到潜空间并利用流匹配学习连续时间向量场，避免自回归展开，实现长期稳定预测。
Comments 23 pages, 18 figures
OpenACMv2：面向近似数字存内计算的精度约束协同优化框架
机构 * Nanjing University of Science and Technology, China（南京理工大学） ； Shenzhen University, China（深圳大学） ； Beihang University, China（北京航空航天大学） ； University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学） ； The 58th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, China（中国电子科技集团第五十八研究所）
AI总结 提出OpenACMv2框架，通过两级优化（架构搜索和晶体管尺寸调整）实现精度约束下数字存内计算的功耗-性能-面积权衡，实验显示功耗延迟积降低50%以上。
Comments Accepted by DAC2026. Camera-ready version
思考与想象：基于世界模拟器的智能视觉空间推理
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北航大学）
AI总结 提出Astra框架，通过强化学习训练VLM策略与Bagel世界模拟器交互，在推理中生成想象视觉证据，解决空间推理中的未观察布局、跨视角一致性和替代视角推理问题。
Comments Project page: https://zcmax.github.io/projects/Thinking-With-Imagination
CogManip: 在大语言模型多轮交互中操控行为的基准测试
机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； BrainCog AI Lab, CASIA（CASIA脑认知人工智能实验室） ； Gaoling School of AI, Renmin University of China（中国人民大学 Gallagher人工智能学院） ； Beijing-AISI（北京人工智能研究所） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment（北京安全人工智能与超对齐重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司）
AI总结 提出CogManip基准，通过1000个多轮交互场景评估15种操控策略风险，发现前沿模型存在显著风险异质性，并揭示提示工程防御的重要性。
评估多模态大语言模型中的随机坍缩与隐式偏差
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北航） ； JD.com（京东）
AI总结 提出RandomBench基准测试，通过熵和分布偏差指标揭示多模态大语言模型在逻辑中性场景下存在随机坍缩现象，即无法维持均匀随机性。
MARDoc：面向多模态长文档问答的记忆感知精炼智能体框架
机构 * Tianjin University（天津大学） ； Qifu Technology（启福科技） ； Beihang University（北航） ； Jiangnan University（江南大学）
AI总结 提出MARDoc框架，通过解耦为探索、精炼和反思三个智能体，并利用结构化记忆替代完整交互历史，减少上下文噪声，提升多模态长文档问答性能。
VTI-CoT: 用于视频推理的视觉-文本交织思维链
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Shanwei Zhixing Technology Co., Ltd.（北京尚维智行科技有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北航）
AI总结 提出VTI-CoT框架，通过视觉-文本交织的思维链结合OCR压缩技术，提升视频推理准确性和训练效率。
Comments 25 pages, 7 figures
CoFi-UCGen：无标签先验的粗到细无监督条件生成
机构 * Department of Electronic Information Engineering, Beihang University（信息工程系，北航） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（网络安全科学与技术学院，北航） ； College of Electronic Science, National University of Defense Technology（电子科学学院，国防科技大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（人工智能研究院，北航）
AI总结 提出粗到细的无监督条件生成框架CoFi-UCGen，通过对抗语义互学习理论和位编码实现无标签条件下的全局与细粒度语义解耦，并利用扩散模型层次调制机制控制生成。
统一像素标记与词标记的生成语言模型
机构 * Buaa.edu.cn（北京航空航天大学）
AI总结 本文提出一种统一像素标记和词标记的生成语言模型，通过引入图像无监督预训练、颜色折叠、全局条件注意力近似等方法，提升模型在图像细节识别上的能力，实验表明该模型在小模型和有限数据下仍表现优异。
Comments 13 pages, 6 figures
超越目标等价性：基于LLM的车辆路径问题优化建模的约束注入
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Baidu Inc.（百度公司）
AI总结 针对LLM在约束密集的运筹问题中可能添加虚假约束或遗漏必要约束的问题，提出约束注入方法，结合差分测试形成双重验证器，并在车辆路径问题上验证其有效性。
Comments 28 pages
PersonaTree: 面向LLM智能体人物理解的结构化生命周期记忆
机构 * School of ASEE, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学航空科学与工程学院） ； The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； School of BME, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学生物医学工程学院） ； CAIR and CECS, VinUniversity, Hanoi, Vietnam（越南河内 Vin 大学 CAIR 和 CECS）
AI总结 提出PersonaTree，一种结构化生命周期记忆框架，通过三级人物树和显式支持路径，将交互证据抽象为人物理解，在多个基准上取得领先性能。
基于物理信息的视频生成：通过混合专家潜在对齐
机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学技术大学） ； ZGCA（浙江大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； BUAA（北京航空航天大学） ； ZJU（浙江大学） ； EIT（欧洲工业技术学院）
AI总结 提出PILA框架，通过混合专家潜在对齐将物理结构化潜在引导注入预训练视频模型的冻结流匹配动力学，以提升生成视频的物理合理性。
重新思考持续经验内化以实现自我进化的大语言模型智能体
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院 Gallagher 学院） ； School of Software, Beihang University（北航软件学院） ； Meituan（美团）
AI总结 本文通过经验粒度、注入模式和内化机制三个维度，提出一种稳定可持续的经验内化方法，解决多轮经验学习中的能力崩溃问题。
Comments 10 pages, 8 figures
在短视频平台上对原生动态屏幕GUI代理的基准测试
机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北航）
AI总结 针对短视频平台等动态屏幕环境，提出LivingScreen基准测试，通过三级任务套件和联合评估准确性与信息效率的指标，发现现有GUI代理存在观察过度或不足的问题。
Comments preprint
光学引导的SAR少样本类增量学习中的神经坍缩
机构 * Beihang University, Beijing 100191, China（北航，北京100191，中国） ； Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China（航天信息研究所，中国科学院，北京100190，中国）
AI总结 针对SAR图像少样本类增量学习中的数据稀缺和方位角敏感问题，提出利用光学ATR数据集的正交子空间作为几何先验，通过投影损失和分类器损失联合诱导神经坍缩，实现特征紧凑性和类间可分离性。
Comments 16 pages, 6 figures
REGAIN：基于调和增益的辅助方向学习
机构 * School of Mathematical Sciences, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学数学科学学院） ； School of Economics and Management, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学经济管理学院）
AI总结 提出REGAIN框架，通过学习归一化辅助方向并利用冻结预测预言机，基于目标加权损失减少选择方向，以改进预测调和。
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈