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

Adapt as You Say: Online Interactive Bimanual Skill Adaptation via Human Language Feedback

根据指令适应：通过人类语言反馈实现在线交互双臂技能适应

Zhuo Li, Dianxi Li, Tao Teng, Quentin Rouxel, Zhipeng Dong, Dennis Hong, Darwin Caldwell, Fei Chen

机构 * Collaborative and Versatile Robots (CLOVER) Laboratory, T-Stone Robotics Institute, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学T-Stone机器人研究所协作与多功能机器人（CLOVER）实验室） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校机械与航空航天工程系） ； Department of Advanced Robotics, Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院先进机器人系） 纠错

AI总结 本文提出BiSAIL框架，通过交互语言反馈实现零样本在线适应，提升双臂技能在任务变化中的适应性、泛化能力和跨身体可扩展性。

Comments 11 pages, 15 figures, submitted to IEEE TMECH

Reflect to Inform: Boosting Multimodal Reasoning via Information-Gain-Driven Verification

反思以获取信息：通过信息增益驱动的验证提升多模态推理

Shuai Lv, Chang Liu, Feng Tang, Yujie Yuan, Aojun Zhou, Kui Zhang, Xi Yang, Yangqiu Song

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基础模型部） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出VRE框架，通过信息增益驱动的自我进化训练，提升多模态大语言模型的推理准确性和感知可靠性，减少幻觉，尤其在长链任务中效果显著。

Consistency Beyond Contrast: Enhancing Open-Vocabulary Object Detection Robustness via Contextual Consistency Learning

超越对比：通过上下文一致性学习增强开放词汇物体检测的鲁棒性

Bozhao Li, Shaocong Wu, Tong Shao, Senqiao Yang, Qiben Shan, Zhuotao Tian, Jingyong Su

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出上下文一致性学习框架，通过上下文自举数据生成和上下文一致性损失提升开放词汇物体检测在不同场景下的鲁棒性，实验表明其在OmniLabel和D3数据集上分别提升16.3和14.9 AP。

SkinGPT-X: A Self-Evolving Collaborative Multi-Agent System for Transparent and Trustworthy Dermatological Diagnosis

SkinGPT-X: 一种自演化协作多智能体系统用于透明和可信的皮肤病诊断

Zhangtianyi Chen, Yuhao Shen, Florensia Widjaja, Yan Xu, Liyuan Sun, Zijian Wang, Hongyi Chen, Wufei Dai, Juexiao Zhou

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； Department of Dermatology, Tianjin Institute of Integrative Dermatology, Tianjin Academy of Traditional Chinese Medicine Affiliated Hospital（天津中医药大学附属医院天津市中西医结合皮肤病研究所皮肤科） ； Department of Dermatology, Beijing AnZhen Hospital, Capital Medical University（首都医科大学附属北京安贞医院皮肤科） 纠错

AI总结 SkinGPT-X通过自演化皮肤病记忆机制，解决单一大语言模型在细粒度多类诊断和罕见皮肤病诊断中的不足，实现透明可信的皮肤病诊断。

AIDABench: AI Data Analytics Benchmark

AIDABench：人工智能数据分析基准

Yibo Yang, Fei Lei, Yixuan Sun, Yantao Zeng, Chengguang Lv, Jiancao Hong, Jiaojiao Tian, Tianyu Qiu, Xin Wang, Yanbing Chen, Yanjie Li, Zheng Pan, Xiaochen Zhou, Guanzhou Chen, Haoran Lv, Yuning Xu, Yue Ou, Haodong Liu, Shiqi He, Anya Jia, Yulei Xin, Huan Wu, Liang Liu, Jiaye Ge, Jianxin Dong, Dahua Lin, Wenxiu Sun

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） 纠错

AI总结 AIDABench提出一个综合基准，用于评估AI系统在复杂数据分析任务中的端到端性能，涵盖600多个文档分析任务，涵盖问答、数据可视化和文件生成三大能力维度，评估11种先进模型，揭示当前AI在复杂真实数据分析任务中的挑战。

Comments 22 pages (including appendix), 9 figures, 4 tables. Code: https://github.com/MichaelYang-lyx/AIDABench. Dataset: https://huggingface.co/datasets/MichaelYang-lyx/AIDA

RealChart2Code: Advancing Chart-to-Code Generation with Real Data and Multi-Task Evaluation

RealChart2Code：通过真实数据和多任务评估推进图表到代码生成

Jiajun Zhang, Yuying Li, Zhixun Li, Xingyu Guo, Jingzhuo Wu, Leqi Zheng, Yiran Yang, Jianke Zhang, Qingbin Li, Shannan Yan, Zhetong Li, Changguo Jia, Junfei Wu, Zilei Wang, Qiang Liu, Liang Wang

机构 * USTC（中国科学技术大学） ； THU（清华大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； BNU（北京师范大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； BIT（北京理工大学） ； PKU（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出RealChart2Code基准，通过真实数据和多任务评估，评估VLMs在复杂图表生成中的性能，揭示其在多面板图表上的局限性。