The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

Spatial4D-Bench: A Versatile 4D Spatial Intelligence Benchmark

Spatial4D-Bench: 一种多功能的4D空间智能基准

Pan Wang, Yang Liu, Guile Wu, Eduardo R. Corral-Soto, Chengjie Huang, Binbin Xu, Dongfeng Bai, Xu Yan, Yuan Ren, Xingxin Chen, Yizhe Wu, Tao Huang, Wenjun Wan, Xin Wu, Pei Zhou, Xuyang Dai, Kangbo Lv, Hongbo Zhang, Yosef Fried, Aixue Ye, Bailan Feng, Zhenyu Chen, Zhen Li, Yingcong Chen, Yiyi Liao, Bingbing Liu

机构 * Pan Wang Fundation Model Dept, Huawei（王潘 基础模型部门，华为） ； Yang Liu Noah’s Ark Lab, Huawei（刘阳 神秘 Ark 实验室，华为） ； Guile Wu Noah’s Ark Lab, Huawei（吴古力 神秘 Ark 实验室，华为） ； Eduardo R. Corral-Soto Noah’s Ark Lab, Huawei（埃杜阿多·R·科拉尔-索托 神秘 Ark 实验室，华为） ； Chengjie Huang Noah’s Ark Lab, Huawei（黄成杰 神秘 Ark 实验室，华为） ； Binbin Xu Noah’s Ark Lab, Huawei（徐彬彬 神秘 Ark 实验室，华为） ； Dongfeng Bai Noah’s Ark Lab, Huawei（白东风 神秘 Ark 实验室，华为） ； Xu Yan Fundation Model Dept, Huawei（颜绪 基础模型部门，华为） ； Yuan Ren Noah’s Ark Lab, Huawei（袁仁 神秘 Ark 实验室，华为） ； Xingxin Chen Noah’s Ark Lab, Huawei（陈星心 神秘 Ark 实验室，华为） ； Yizhe Wu Fundation Model Dept, Huawei（吴义哲 基础模型部门，华为） ； Tao Huang Fundation Model Dept, Huawei（黄涛 基础模型部门，华为） ； Wenjun Wan Central Media Technology Institute, Huawei（万文军 中央媒体技术研究院，华为） ； Xin Wu Central Media Technology Institute, Huawei（吴新 中央媒体技术研究院，华为） ； Pei Zhou Central Media Technology Institute, Huawei（周佩 中央媒体技术研究院，华为） ； Xuyang Dai Central Media Technology Institute, Huawei（戴绪阳 中央媒体技术研究院，华为） ； Kangbo Lv Fundation Model Dept, Huawei（吕康博 基础模型部门，华为） ； Hongbo Zhang Fundation Model Dept, Huawei（张宏波 基础模型部门，华为） ； Yosef Fried Fundation Model Dept, Huawei（弗里德·约瑟夫 基础模型部门，华为） ； Aixue Ye Fundation Model Dept, Huawei（叶爱雪 基础模型部门，华为） ； Bailan Feng Fundation Model Dept, Huawei（冯 Bailan 基础模型部门，华为） ； Zhenyu Chen Fundation Model Dept, Huawei（陈振宇 基础模型部门，华为） ； Zhen Li CUHK-Shenzhen（李振 中山大学深圳校区） ； Yingcong Chen HKUST-GZ（陈应聪 香港科技大学-广东） ； Yiyi Liao Zhejiang University（廖亿毅 浙江大学） ； Bingbing Liu Fundation Model Dept, Huawei（刘冰冰 基础模型部门，华为） 纠错

AI总结 Spatial4D-Bench提出了一种多功能的4D空间智能基准，用于评估多模态大语言模型的4D空间推理能力，并揭示其在路线规划、动作识别等任务中的局限性。

Comments Technical Report

Rigidity-Aware Geometric Pretraining for Protein Design and Conformational Ensembles

面向刚性的几何预训练用于蛋白质设计与构象集合

Zhanghan Ni, Yanjing Li, Zeju Qiu, Bernhard Schölkopf, Hongyu Guo, Weiyang Liu, Shengchao Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； MPI for Intelligent Systems, Tübingen（智能系统马克斯·普朗克研究所，图宾根） ； National Research Council of Canada（加拿大国家研究理事会） ； University of Ottawa（渥太华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 RigidSSL通过刚性感知的几何预训练，提升蛋白质设计和构象集合的生成能力。

Comments The Fourteenth International Conference on Learning Representations; Code available at: https://github.com/ZhanghanNi/RigidSSL.git

One Model for All Tasks: Leveraging Efficient World Models in Multi-Task Planning

一个模型用于所有任务：利用高效的world models进行多任务规划

Yuan Pu, Yazhe Niu, Jia Tang, Junyu Xiong, Shuai Hu, Hongsheng Li

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong MMLab（香港中文大学 MMLab） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Novosibirsk State University（新西伯利亚州立大学） ； Centre for Perceptual and Interactive Intelligence（感知与交互智能中心） 纠错

AI总结 ScaleZero通过混合专家架构和动态参数扩展策略，实现单一模型在多任务规划中的高效性能。

Comments 55 pages, 20 figures. Accepted as a conference paper at ICLR 2026