Columbia University（哥伦比亚大学）

Hydra-0: Action Flow for Generalist World Modeling and Control

Hydra-0：面向通用世界建模与控制的动作流

Hongyu Li, Bowen Wen, Xinghao Zhu, Yixuan Wang, Yilun Du, Yunzhu Li, George Konidaris, Stan Birchfield, Soha Pouya, Chenran Li, Yan Chang

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本研究提出Hydra-0通用世界模型，以动作流为条件实现跨实体、任务等的通用建模控制，在RoboLab基准获高相关性，还涌现出逆模式，可助力机器人控制。

Comments Project page: this https URL (https://nvidia-isaac.github.io/video_to_data/hydra-0/)

Where a New Concept Must Enter: Entry Point Gates Cross-Task Usability in Unified Multimodal Models

新概念必须进入之处：统一多模态模型中的入口门跨任务可用性

Zongyang Qiu, Yihan Wu, Kaixuan Fan, Bo Li, Hui Xiong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； CUHK（香港中文大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 该研究通过分离统一多模态模型的理解与生成任务方向，发现跨任务可用性取决于概念绑定的入口层，提出的对齐目标可在极低损失下实现概念跨任务迁移。

Comments 27 pages, 10 figures

The 10th AI City Challenge

第10届AI City挑战赛

Zheng Tang, Shuo Wang, David C. Anastasiu, Ming-Ching Chang, Anuj Sharma, Quan Kong, Munkhjargal Gochoo, Jun-Wei Hsieh, Tomasz Kornuta, Zhedong Zheng, Renran Tian, Judah Goldfeder, Fulgencio Navarro, Yuxing Wang, Yizhou Wang, Sameer Satish Pusegaonkar, Anqi Li, Nalin Dadhich, Ridham Kachhadiya, Dhanishtha Patil, Haoquan Liang, Jiajun Li, Han Zhang, Yilin Zhao, Zaid Pervaiz Bhat, Shuyu Yang, Ashutosh Kumar, Rong Wang, Rafael Martin Nieto, Peter Christiansen, Ahmed Abduljawad, Mohanrasu Shanmugam, Nadeem Shaik, Sujit Biswas, Xunlei Wu, Vidya Murali, Rama Chellappa

机构 * Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； University at Albany, SUNY（纽约州立大学奥尔巴尼分校） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Woven by Toyota（丰田编织公司） ； United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； University of Macau（澳门大学） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Milestone Systems（里程碑系统公司） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文总结了与ECCV 2026同期举办的第10届AI City挑战赛的设置、数据集、评估结果等，该赛事规模扩大，设多类赛道，成功系统结合基础模型与多种技术。

Comments Summary of the 10th AI City Challenge Workshop in conjunction with ECCV 2026

One Pipeline, Many Transformers: Pattern-Specific Imputation Specialists for Tabular Missing Data

TabImpute: 通用零样本填补表格数据

Jacob Feitelberg, Dwaipayan Saha, Kyuseong Choi, Zaid Ahmad, Anish Agarwal, Raaz Dwivedi

机构 * Industrial Engineering \& Operations Research, Columbia University, New York, USA ； Department of Statistics, Columbia University, New York, USA ； Operations Research \& Information Engineering, Cornell Tech, New York, USA 纠错

AI总结 TabImpute通过预训练Transformer实现通用零样本表格数据填补，采用高效特征化和合成数据生成提升填补速度与准确性。