Fudan University（复旦大学）

Representation-Aligned Tactile Grounding for Contact-Rich Robotic Manipulation

用于接触丰富的机器人操作的表示对齐触觉基础

Ruilin Chen, Jingkai Jia, Tong Yang, Xinyu Zhou, Qiao Sun, Jiangwei Zhong, Shizeng Zhang, Nuo Chen, Bailin He, Wei Li, Wenqiang Zhang

机构 * Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing, College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院智能信息处理上海市重点实验室） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Lenovo CTO Organization（联想首席技术官组织） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； TeleAl, China Telecom（中国电信天翼人工智能公司） 纠错

AI总结 研究接触丰富的机器人操作中，针对VLA策略不同表示作用下触觉监督应用位置不明的问题，通过线性探针分析找到可预测未来触觉状态的中间动作专家特征，引入LTP，实验证明表示对齐的触觉基础效果更佳。

Closed-Loop Knowledge Dynamics: An Operational Framework for Saturation and Escape

闭环知识动力学：饱和与逃逸的操作框架

Xuening Wu, Shan Yu, Shenqin Yin

机构 * Pfizer（辉瑞公司） ； Institute of Humanities and Social Science Data, Fudan University（复旦大学人文社会科学数据研究所） 纠错

AI总结 研究闭环知识系统饱和及逃逸问题，引入三级操作框架，利用李雅普诺夫漂移条件等刻画系统动态，通过案例展示反馈影响，建立了稳定性工具、干预效果与跨域诊断间的操作联系。

ToolAnchor: Anchoring Counterfactual Context to Boost Agentic Tool-use Capability

ToolAnchor：锚定反事实上下文以提升智能体工具使用能力

Weiting Liu, Jieyi Bi, Wanqi Zhou, Jianfeng Feng, Yining Ma, Ai Han, Wenlian Lu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 研究针对工具增强大语言模型智能体在工具集扩展时的问题，提出ToolAnchor框架，通过在关键决策点注入反事实锚定上下文打破行为惯性，经教师模型假设、学生展开验证及智能体后训练，提升其在扩展工具集下的性能，为智能体强化学习开辟新路径。

Lyapunov Guidance: A Unified Framework for Stabilizing Generative Flows

李雅普诺夫引导：稳定生成流的统一框架

Jingdong Zhang, Xinze Li, Yize Jiang, Luan Yang, Minkai Xu, Junhong Liu

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MicroCyto（微赛生物） 纠错

AI总结 研究针对流匹配重新训练计算昂贵、现有训练后引导方法无稳定性保证的问题，提出LyaGuide框架，将流引导作为李雅普诺夫控制问题，统一多种引导策略，经实验验证其在多方面有改进且保持计算效率。

Comments 25 pages, 13 figures

Towards Consistent Video Geometry Estimation

Towards Consistent Video Geometry Estimation

Zhu Yu, Jingnan Gao, Runmin Zhang, Lingteng Qiu, Zhengyi Zhao, Rui Peng, Yichao Yan, Kejie Qiu, Siyu Zhu, Zilong Dong, Si-Yuan Cao, Hui-Liang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出ViGeo，一种基于纯Transformer架构的前馈基础模型，通过动态分块注意力机制和基于补全的数据精炼框架，实现视频序列中空间密集且时间一致的几何（深度、法线、点图）估计，在在线、离线及长视频任务中达到最先进性能。

Comments Project webpage: https://pkqbajng.github.io/ViGeo/

DINO-SLAM: DINO-informed RGB-D SLAM for Neural Implicit and Explicit Representations

DINO-SLAM：用于神经隐式和显式表示的基于DINO的RGB-D SLAM

Ziren Gong, Xiaohan Li, Fabio Tosi, Youmin Zhang, Stefano Mattoccia, Jun Wu, Matteo Poggi

机构 * University of Bologna, Italy（博洛尼亚大学） ； Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong, China（香港大学牙科学院） ； Rawmantic AI, China（Rawmantic AI） ； Fudan University, Shanghai, China（复旦大学） 纠错

AI总结 研究提出DINO-SLAM，通过DINO增强SLAM系统隐式与显式表示。利用场景几何编码器将DINO特征变为几何感知特征，在此基础上为NeRF和GS SLAM系统提出两种范式，相比现有方法在多个数据集上性能更优。