Beihang University（北京航空航天大学）

Hybrid Sequence Modeling and Reinforced Verification for Controllable Target-Conditioned Decision Making

混合序列建模与强化验证的可控目标条件决策

Yue Pei, Hongming Zhang, Chao Gao, Martin Müller, Yingying Zhang, Mengxiao Zhu, Hao Sheng, Ziliang Chen, Liang Lin, Haogang Zhu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） ； Department of Computing Science and Amii, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算机科学系和Amii） ； Edmonton Research Center, Huawei Canada（华为加拿大埃德蒙顿研究中心） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新院，北航） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, North China University of Technology（北中国技术大学人工智能与计算机科学学院） ； Research Institute of Multiple Agents and Embodied Intelligence, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室多智能体与具身智能研究院） 纠错

AI总结 提出Doctor框架，结合掩码轨迹Transformer与强化验证，通过生成候选动作并选择验证值最接近目标回报的动作，提升目标条件策略在低覆盖数据下的可控性。

Benchmarking LLMs' Mathematical Reasoning with Unseen Random Variables Questions

使用未见过的随机变量问题对LLM的数学推理进行基准测试

Zijin Hong, Hao Wu, Su Dong, Junnan Dong, Yilin Xiao, Yujing Zhang, Zhu Wang, Feiran Huang, Linyi Li, Hongxia Yang, Xiao Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

AI总结 针对现有数学基准的可靠性问题，提出RV-Bench方法，通过生成随机变量问题评估LLM的真实推理能力，发现模型在已见和未见数据分布上的能力不平衡，且推理泛化有限但可通过测试时扩展提升。

Comments Accepted to AAAI2026

Novel clustered federated learning based on local loss

基于局部损失的新型聚类联邦学习

Endong Gu, Yongxin Chen, Hao Wen, Xingju Cai, Deren Han

机构 * LMIB, School of Mathematical Sciences, Beihang University（力学系，数学科学学院，北航） ； College of Science, China Agricultural University（中国农业大学，理学院） ； School of Mathematical Sciences, Nanjing Normal University（南京师范大学，数学科学学院） ； School of Mathematical Sciences, Beihang University（力学系，数学科学学院，北航） 纠错

AI总结 本文提出LCFL，一种用于评估联邦学习中客户端数据分布的新型聚类度量方法，解决了隐私问题，提高了非凸模型的适用性，并提供了更准确的分类结果。

Poisson2Gaussian: Noise Gaussianization to Enhance Image Denoising

Poisson2Gaussian：噪声高斯化以增强图像去噪

Xirou Zhou, Zijing Xu, Yibo Qu, Qi Zhang, Xiaowan Hu, Xinyang Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； School of Electronic and Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子信息工程学院） 纠错

AI总结 提出Poisson2Gaussian (P2G)方法，通过概率密度匹配将复杂真实噪声转化为i.i.d.高斯噪声，并设计无偏去噪框架，无需干净数据或噪声参数，显著提升去噪性能。

FLFL: Federated Latent Factor Learning for Private Recovery of Spatio-Temporal Signals

FLFL: 面向时空信号隐私恢复的联邦潜在因子学习

Chengjun Yu, Di Wu, Yi He, Jia Chen

机构 * Southwest University（西南大学） ； College of William & Mary（威廉与玛丽学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 针对无线传感器网络数据缺失和隐私保护问题，提出基于联邦学习的潜在因子模型FLFL，通过上传梯度而非原始数据并融入时空正则化，实现高精度隐私保护信号恢复。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2504.15525

Policy-as-Data: Learning Generalizable HOI Diffusion Models from Simulated Physics

策略即数据：从模拟物理学中学习可泛化的人-物交互扩散模型

Shujia Li, Jianshu Hu, Haiyu Zhang, Yunpeng Jiang, Haoyuan Jin, Xinyuan Chen, Yaohui Wang, Yutong Ban

机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学致远学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出利用物理模拟器中的强化学习策略生成任务导向数据，结合粗到细重定向流程弥合表示差距，训练扩散模型实现可泛化的人-物交互生成，在未见物体和长时域生成上表现优异。

MammoExpert: Benchmarking Chain-of-Thought Reasoning in Mammography Diagnosis

MammoExpert：乳腺X线诊断中的思维链推理基准测试

Di Dai, Bo Liu, Youcheng Li, Haojun Yu, Zhouhang Bian, Quanlin Wu, Dong Wang, Sichen Meng, Hongye Xuan, Zijie Lan, Shenda Hong, Liwei Wang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineer, Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Yizhun co. ltd（医准有限公司） ； International School, Beijing University of Post and Telecommunications（北京邮电大学国际学院） ； School of Public Health, University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校公共卫生学院） ； Future Technology College, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学未来技术学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出首个包含思维链推理标注的乳腺X线数据集MammoExpert，覆盖2379张图像和67种病理亚型，通过三阶段推理提升病灶分类准确率，在多个数据集上验证了有效性。

Comments KDD 2026

Video2Code: Generating Interactive Webpages from UI Videos via Action-Aware Revisit

Video2Code: 通过动作感知重访从UI视频生成交互式网页

Mingde Xu, Zhen Yang, Yan Wang, Yu Wang, Xijun Liu, Zijun Dou, Wenyi Hong, Xiaotao Gu, Bin Xu, Jie Tang

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhipu AI（智谱AI） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出Video2Code方法，通过动作感知重访UI视频中的关键区域，恢复可执行的状态转换，生成HTML/CSS/JavaScript代码，提升多步交互的代码功能正确性。

Comments 31 pages, 21 figures

UPLOTS: A Unified Pretrained Language Model for Constrained Time-series Generation

UPLOTS: 一种用于约束时间序列生成的统一预训练语言模型

Du Yin, Hao Xue, Jinliang Deng, Yang Yang, Shuang Ao, Arian Prabowo, Flora Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BUAA（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出UPLOTS，一种基于统一预训练语言模型和提示引导的框架，通过动态多数据集损失重加权和提示到模式映射，实现跨领域约束时间序列生成，在四个基准上验证了其泛化性和数据增强效果。

Executing as You Generate: Hiding Execution Latency in LLM Code Interpreters

边生成边执行：在LLM代码解释器中隐藏执行延迟

Zhensu Sun, Zhihao Lin, Zhi Chen, Chengran Yang, Mingyi Zhou, Li Li, David Lo

机构 * Singapore Management University Singapore（新加坡国立管理学院新加坡） ； Beihang University China（北航大学中国） 纠错

AI总结 提出并行执行范式，通过将生成、检测和执行三阶段流水线化，在代码生成过程中提前执行，显著降低端到端延迟。

Comments 10 pages

LightOcc: Lightweight Spatial Embedding for Efficient Vision-based 3D Occupancy Prediction

LightOcc: 用于高效基于视觉的3D占用预测的轻量级空间嵌入

Jinqing Zhang, Yanan Zhang, Wenrui Cai, Qingjie Liu, Yunhong Wang

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems（虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Computer Science and Information Engineering（计算机科学与信息工程学院） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Hangzhou Innovation Institute（杭州创新研究院） 纠错

AI总结 针对现有占用预测方法使用体素特征导致计算和内存开销大的问题，提出轻量级空间嵌入（Lightweight Spatial Embedding），通过单通道占用和空间到通道机制压缩高度信息，结合跨视图交互和边缘感知嵌入，在多个基准上实现最先进性能并显著提升效率。

Comments Accepted by International Journal of Computer Vision (IJCV), 2026

Frequency-Aware Flow Matching for Continuous and Consistent Robotic Action Generation

频率感知流匹配用于连续且一致的机器人动作生成

Jianing Guo, Fangzheng Chen, Zihao Mao, Wong Lik Hang Kenny, Zhenhong Wu, Yu Li, Yishuai Cai, Yuanpei Chen, Yikun Ban, Kai Chen, Qi Dou, Yaodong Yang, Xianglong Liu, Huijie Zhao, Simin Li

机构 * 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） ； PKU-Psibot Lab（北大-智源机器人实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心） 纠错

AI总结 提出频率感知流匹配（FAFM），通过离散余弦变换将离散动作序列转换到频域进行流匹配，并正则化一阶时间导数以生成平滑连续的动作，提升成功率、多模态表达性和运动平滑性。

HT-Bench: Benchmarking and Learning Dexterous Full-Hand Tactile Representations with Egocentric Vision

HT-Bench：基于自我中心视觉的灵巧全手触觉表示基准与学习

Yuzhe Huang, Jiaping Wu, Jiaming Jiang, Hezhe Lin, Aikebaier Aierken, Yunlong Wang, Kun Cheng, Ziyuan Jiao, Yuanxin Zhong

机构 * Beihang University（北航） ； Rimbot ； BUPT（北邮） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； CAS（中国科学院） 纠错

AI总结 提出HT-Bench多任务基准和HandTouch编码器，通过大规模自我中心视觉与全手触觉数据，在触觉相似性检索、掩码修复、视觉到触觉合成等任务上验证了触觉表示的有效性。

Comments 9pages, 4figures

Enhancing Multilingual Reasoning via Steerable Model Merging

通过可引导的模型合并增强多语言推理

Zhuoran Li, Rui Xu, Jian Yang, Junnan Liu, Zhijun Chen, Qianren Mao, Hongcheng Guo, Jiaheng Liu, Likang Xiao, Ming Li, Xiaojie Wang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出可引导模型合并（ST-Merge）框架，通过门控交叉注意力机制自适应调节源模型贡献，在多语言推理任务中优于强基线。

Comments 12 pages, 7 figures, 8 tables. Accepted by ACL2026 Findings

Learning from Own Solutions: Self-Conditioned Credit Assignment for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

从自身解中学习：面向可验证奖励强化学习的自条件化信用分配

Yingyu Shan, Yuhang Guo, Zihao Cheng, Zeming Liu, Xiangrong Zhu, Xinyi Wang, Jiashu Yao, Wei Lin, Hongru Wang, Heyan Huang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 提出SC-GRPO方法，利用自条件化分布间的KL散度作为GRPO梯度的乘性权重，实现细粒度信用分配，在数学、代码和智能体任务上平均提升8.1%。

PEC-Home: Interpretation of Progressively Elliptical Commands in Smart Homes

PEC-Home：智能家居中渐进式省略命令的解释

Yingyu Shan, Zeming Liu, Silin Li, Boao Qian, Jiashu Yao, Yuhang Guo, Haifeng Wang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

AI总结 针对智能家居中用户因共享上下文而使用渐进式省略命令导致的指代和意图歧义问题，提出首个模拟家庭数据集PEC-Home，实验表明现有LLM助手难以准确执行省略命令。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings

Attribution-Guided and Coverage-Maximized Pruning for Structural MoE Compression

基于归因引导和覆盖最大化的结构MoE剪枝

Yifu Ding, Jiacheng Wang, Ge Yang, Yongcheng Jing, Jinyang Guo, Xianglong Liu, Dacheng Tao

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 针对MoE模型专家级剪枝粒度粗、冗余识别不足的问题，提出基于归因引导和覆盖最大化的结构剪枝框架，将剪枝分配转化为通道分数覆盖优化问题，在50%剪枝率下结合4位量化保持精度，内存减少5.27倍。

Comments 9 pages, 5 figures. Submitted to ICML 2026

When the Same Musical Knowledge Forgets Differently: A Clean Probe of Pathway-Dependent Forgetting

当相同的音乐知识以不同方式遗忘：路径依赖遗忘的干净探测

Yu Liu, Zhiwei Yang, Wenxiao Zhang, Cong Cao, Fangfang Yuan, Kun Peng, Haimei Qin, Lei Jiang, Jin B. Hong, Hao Peng, Yanbing Liu

机构 * Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, UCAS（中国科学院大学网络空间安全学院） ； The University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出配对路径控制协议（PPCP），发现多模态模型中通过文本路径获取的知识比音频路径更易遗忘，且该效应不受架构深度影响，主要源于输入表示差异。

Benchmarking Physics-Informed Time-Series Models for Operational Global Station Weather Forecasting

面向全球站点业务天气预报的物理信息时间序列模型基准测试

Tao Han, Zhibin Wen, Zhenghao Chen, Dazhao Du, Song Guo, Lei Bai

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR China（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China（南方科技大学计算机科学与工程系） ； School of Computer and Information Sciences, University of Newcastle, Newcastle, Australia（新castle大学计算机与信息科学学院） ； Hangzhou Innovation Institute of Beihang University, Hangzhou, China（北京航空航天大学杭州创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出大规模观测数据集WEATHER-5K和物理信息模型PhysicsFormer，通过压力-风对齐和能量感知平滑损失增强物理一致性，在多个天气变量和极端事件预测上评估学术模型与业务系统的差距。

Comments Accepted by ICML2026

Seeing Is Not Screening: Multimodal Hidden Instruction Attacks on Agent Skill Scanners

看见不等于筛查：针对智能体技能扫描仪的多模态隐藏指令攻击

Xiaojun Jia, Jie Liao, Simeng Qin, Ke Ma, Wenbo Guo, Yebo Feng, Aishan Liu, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Chongqing University, China（重庆大学） ； Northeastern University, China（东北大学） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学） ； Beihang University, China（北航大学） 纠错

AI总结 针对现有技能扫描仪忽视图像中恶意指令的盲点，提出SkillCamo多模态攻击将指令隐藏于图像，并设计ExecScan执行级扫描模块，通过意图提取、行为重建等检测隐藏指令，实验证明其有效性。

LoopCoder-v2: Only Loop Once for Efficient Test-Time Computation Scaling

LoopCoder-v2: 仅循环一次以实现高效的测试时计算扩展

Jian Yang, Shawn Guo, Wei Zhang, Tianyu Zheng, Yaxin Du, Haau-Sing Li, Jiajun Wu, Yue Song, Yan Xing, Qingsong Cai, Zelong Huang, Chuan Hao, Ran Tao, Xianglong Liu, Wayne Xin Zhao, Mingjie Tang, Weifeng Lv, Ming Zhou, Bryan Dai

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； IQuest Research ； Langboat（浪波） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 本文提出并行循环Transformer（PLT）并研究循环次数选择，发现两循环变体在代码生成等任务上显著提升，而三循环以上性能下降，揭示了增益-成本权衡。

LongWebBench: Evaluating Structural and Functional Webpage Generation in Long-Horizon Settings

LongWebBench: 评估长程设置下的结构和功能性网页生成

Yi Zhao, Zhen Yang, Mengpan Chen, Mingde Xu, Shanghui Gong, Xijun Liu, Jibing Gong, Jie Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Yanshan University（燕山大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出LongWebBench基准，通过结构保真度和功能可执行性评估长网页生成，发现视觉相似性高但多步交互失败。

Comments 49 pages, 38 figures

GSPan: A Continuous Gaussian Primitive Representation for Arbitrary-Scale Pansharpening

GSPan：一种用于任意尺度全色锐化的连续高斯基元表示

Fangyi Li, Xiaoyuan Yang, Yixiao Li, Zongyang Sui, Kangqing Shen, Gemine Vivone

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National Research Council - Institute of Methodologies for Environmental Analysis, CNR-IMAA（意大利国家研究委员会 - 环境分析方法研究所） 纠错

AI总结 提出GSPan框架，将2D高斯溅射引入全色锐化，通过连续可学习的2D高斯基元表示残差细节，实现任意尺度融合，无需重新训练。

TORL-VLA: Tactile Guided Online Reinforcement Learning for Contact-Rich Manipulation

TORL-VLA：触觉引导的在线强化学习用于接触丰富操作

Huaihang Zheng, Yi Yang, Kai Ma, Shenglin Xu, Tian Xie, Guozheng Li, Xiangyu Wang, Yiren Ma, Si Liu, Yinian Mao, Baoxu Liu

机构 * Meituan（美团） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； State Key Lab of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； China University of Mining and Technology (Beijing)（中国矿业大学（北京）） 纠错

AI总结 提出TORL-VLA框架，结合触觉反馈与在线强化学习，通过触觉导出的力矩感知VLA预测参考动作，并利用轻量在线RL模块优化动作，解决接触条件变化时的策略适应问题，在长时接触任务中提升成功率和执行效率。

Comments Project page: https://torl-vla.github.io/

OpenClaw-Skill: Collective Skill Tree Search for Agentic Large Language Models

OpenClaw-Skill：面向智能体大语言模型的集体技能树搜索

Tianyi Lin, Chuanyu Sun, Jingyi Zhang, Changxu Wei, Huanjin Yao, Shunyu Liu, Xikun Zhang, Liu Liu, Jiaxing Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Royal Melbourne Institute of Technology（皇家墨尔本理工大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出集体技能树搜索（CSTS）框架，通过集体智能生成和评估技能节点，构建结构化、多样且可泛化的技能树，并引入集体技能强化学习，提升大语言模型在工具使用、多步推理和动态环境交互中的智能体能力。

Comments 13 pages, 2 figures

Sinkhorn-CPD: Robust point cloud registration via unbalanced entropic optimal transport

Sinkhorn-CPD：通过非平衡熵最优传输实现鲁棒点云配准

Jin Zhang, Mingyang Zhao, Bing Liu, Xin Jiang

机构 * LMIB & School of Mathematical Sciences, Beihang University（北京航空航天大学数学科学学院与LMIB） ； State Key Laboratory of Mathematical Sciences, 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数学科学国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Artificial Intelligence Innovation and Application in the Machine Tool Industry, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院北京市机床行业人工智能创新与应用重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出Sinkhorn-CPD，用双KL散度惩罚替代CPD的目标边际约束，通过非平衡熵最优传输和广义Sinkhorn迭代实现鲁棒点云配准，方差自动退火无需手动调参。

Comments 14 pages, 10 figures; journal version published in Computer-Aided Design

Journal ref Computer-Aided Design 199 (2026) 104104

The Proxy Knows Too Much: Sealing LLM API Routers with Attested TEEs

代理知道太多：用认证TEE密封LLM API路由器

Sipeng Xie, Qianhong Wu, Hengrun Lu, Ziliang Sun, Qi Wu, Bo Qin, Qin Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Independent（独立） 纠错

AI总结 针对API路由器作为应用层中间人可窃取明文交互的问题，提出AEGIS，一种提供者透明的认证API路由器，通过硬件飞地保护数据路径，客户端验证飞地后释放明文，阻止所有恶意路由器攻击。

AdaSTORM: Scaling LLM Reasoning on Dynamic Graphs via Adaptive Spatio-Temporal Multi-Agent Collaboration

AdaSTORM: 通过自适应时空多智能体协作扩展动态图上的LLM推理

Bing Hao, Ruijie Wang, Haodong Qian, Yunlong Chu, Yuhang Liu, Yumeng Lin, Minglai Shao, Jianxin Li

机构 * Tianjin University, China（天津大学，中国） ； Beihang University, China（北航大学，中国） 纠错

AI总结 提出AdaSTORM框架，通过自适应分区和时空解耦的多智能体协作，将动态图推理扩展到千节点规模，准确率超90%，无需外部工具。

OmniTraffic: A Controllable Generation Pipeline and Benchmark for Spatio-Temporal Traffic Reasoning

OmniTraffic：面向时空交通推理的可控生成流水线与基准

Maonan Wang, Zhengyan Huang, Kemou Jiang, Yuhang Fu, Jiayue Zhu, Yuxin Cai, Xingchen Zou, Qiaosheng Zhang, Yi Yu, Ding Wang, Xi Chen, Ben M. Chen, Yuxuan Liang, Zhiyong Cui, Man On Pun, Yirong Chen

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出OmniTraffic，一个基于12个真实路口3D重建的可控生成流水线与基准，通过8M VQA样本和3K人工验证测试集评估11个前沿MLLM，揭示拓扑与时空推理中的显著人机差距，并证明仿真数据微调可提升真实场景性能。

Comments 34 pages, 28 figures

On the Adversarial Robustness of Multimodal LLM Judges

多模态大语言模型评判器的对抗鲁棒性

Zihan Wang, Guansong Pang, Zelin Liu, Wenjun Miao, Jin Zheng, Xiao Bai

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and System, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Software Development Environment, Jiangxi Research Institute, Beihang University（北京航空航天大学江西研究院软件开发环境国家重点实验室） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算机与信息系统学院） 纠错

AI总结 提出RobustMLLMJudge框架评估多模态大语言模型作为评判器时的对抗鲁棒性，并设计MGSIA攻击方法，通过语义诱导和高分流形对齐生成可迁移的分数膨胀扰动，揭示其脆弱性。