Fudan University（复旦大学）

Agentic AI for Bilevel Long-Term Optimization of Policy-Driven Physical Layer Systems

策略驱动的物理层系统的双层长期优化的代理人工智能

Bingnan Xiao, Chenhao Yang, Wei Ni, Xin Wang, Tony Q. S. Quek

机构 * Key Laboratory of EMW Information (MoE), College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院电磁波信息科学教育部重点实验室） ； James Watt School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院） ； School of Engineering, Edith Cowan University（埃迪斯科文大学工程学院） ； Information Systems Technology and Design Pillar, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学信息系统技术与设计系） 纠错

AI总结 提出Agentic-LTPO框架，利用代理AI生成上层配置，下层求解实时物理层问题，在无小区MIMO波束成形中实现57.2%的长期性能提升。

Comments 14 pages, 11 figures

BiWM: Advancing Open-Source Interactive Video World Models with Bidirectional Autoregression

BiWM：利用双向自回归推进开源交互式视频世界模型

Shaohao Rui, Xiaofeng Mao, Zhanyu Zhang, Peijia Lin, Yansong Zhu, Yibo Zhang, Haibin Wan, Zhangrui Zhao, Weijie Ma

机构 * LynnReal AI ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出BiWM框架，通过双向自回归范式将预训练视频骨干转化为交互式世界模型，仅需两阶段训练（微调+分布匹配蒸馏），支持多尺度模型和长程生成，优于现有因果流水线。