The University of Hong Kong（香港大学）

AnyAct: Towards Human Reenactment of Character Motion From Video

AnyAct: 向视频中非人类角色动作的重新演绎迈进

Liuhan Chen, Lei Zhong, Jiawei Wang, Qing Shuai, Li Yuan, Leidong Fan, Qing Li, Kanglin Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Nankai University（南开大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本文研究如何从单目视频中直接推导出人类动作的初始重新演绎，其目标是将非人类角色的动作重新诠释为可编辑的人类表演，以供后续动画创作使用。核心方法是利用稀疏局部关节运动线索在结构差异大的情况下保持本质动态，提出AnyAct模型以实现基于可转移稀疏局部2D关节运动的条件人类运动生成。

Comments 12 pages

CuSearch: Curriculum Rollout Sampling via Search Depth for Agentic RAG

CuSearch：通过搜索深度进行课程展开采样以实现代理RAG

Jianghan Shen, Siqi Luo, Xinyu Cheng, Jing Xiong, Yue Li, Jiyao Liu, Jiashi Lin, Yirong Chen, Junjun He

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出CuSearch，通过搜索深度贪心分配策略改进代理RAG训练，提升检索监督密度，实验显示在ZeroSearch上性能提升达11.8个精确匹配点。

Comments The paper has been accepted by COLM 2026. Code: https://github.com/MrToser/CuSearch