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

From Passive Observer to Active Critic: Reinforcement Learning Elicits Process Reasoning for Robotic Manipulation

从被动观察者到主动批评者：强化学习激发机器人操作的过程推理

Yibin Liu, Yaxing Lyu, Daqi Gao, Zhixuan Liang, Weiliang Tang, Shilong Mu, Xiaokang Yang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xspark AI 纠错

AI总结 本文提出PRIMO R1框架，通过强化学习使视频MLLMs成为主动批评者，提升机器人操作中长期任务的监督准确性，实验表明其在过程推理和零样本泛化方面表现优异。

Comments Accepted to ECCV 2026. 32 pages

NumGrad-Pull: Numerical Gradient Guided Tri-plane Representation for Surface Reconstruction from Point Clouds

NumGrad-Pull：用于从点云进行表面重建的数值梯度引导三平面表示

Ruikai Cui, Binzhu Xie, Shi Qiu, Jiawei Liu, Saeed Anwar, Nick Barnes

机构 * School of Computing, The Australian National University（澳大利亚国立大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science & Software Engineering, the University of Western Australia（西澳大学计算机科学与软件工程系） 纠错

AI总结 本文针对从点云重建连续曲面的挑战，提出NumGrad-Pull方法，利用三平面结构、数值梯度、渐进平面扩展和数据采样策略，集成到统一框架，有效应对学习SDF的局部性和稀疏性问题，实验验证了方法的有效性和鲁棒性。

Comments Accepted in IEEE TVCG

VASP Agent: An Agentic Framework for Autonomous First-principles Calculations

VASP智能体：一种用于自主第一性原理计算的智能框架

Zeyu Xia, Jinzhe Ma, Congjie Zheng, Zhongyao Wang, Shufei Zhang, Yuqiang Li, Hang Su, P. Hu, Changshui Zhang, Xingao Gong, Wanli Ouyang, Lei Bai, Dongzhan Zhou, Mao Su

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Department of Computer Science and Technology（计算机科学与技术系） ； School of Physical Science and Technology（物理科学与技术学院） ； Department of Automation（自动化系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist)（北京信息科学与技术国家研究中心） ； School of Chemistry and Chemical Engineering（化学与化工学院） ； Key Laboratory of Computational Physical Sciences (Ministry of Education)（计算物理科学重点实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） 纠错

AI总结 研究针对第一性原理材料计算对自主性的高要求，提出VASP智能体系统，结合多种技能和工具执行多步VASP计算，经多任务评估，其计算结果更优，还能诊断并恢复计算错误。

Medix: Out-of-Distribution Detection from Unlabeled Wild Data via Robust Gradient Statistics

Medix：通过稳健梯度统计从未标记的野生数据中进行分布外检测

Momin Abbas, Ali Falahati, Hossein Goli, Mohammad Mohammadi Amiri

机构 * IBM（IBM公司） ； University of Waterloo（多伦多大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（罗切斯特理工学院） 纠错

AI总结 研究利用未标记野生数据进行分布外检测的问题，提出Medix框架，通过基于中位数的稳健梯度统计识别异常值，结合标记InD数据训练分类器，理论推导与实证结果表明该方法全面优于现有方法。

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