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PA-BiCoop: 一种通用双臂操作的主辅协作框架
机构 * SGIT AI Lab, State Grid Corporation of China（国家电网公司SGIT人工智能实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology, Guangzhou（香港科技大学（广州）） ； Baidu Research, Beijing, China（百度研究院） ； Zhejiang University of Technology, Hangzhou（浙江工业大学）
AI总结 提出PA-BiCoop框架，通过动态主辅臂角色分配和共享编码器-双解码器结构，实现双臂协调操作，在仿真和真实任务中平均性能提升超48%。
Comments ICRA2026
基于级联扩散先验和UV空间可微分着色的单目虚拟人重建
机构 * Beihang University（北航） ； Great Wall Motors（长城汽车） ； CUHK-Shenzhen（香港科技大学深圳研究院） ； HKUST（香港科技大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； KAUST（王国 Abdullah 基础科学研究院） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出数据高效框架，利用统一预训练扩散模型的鲁棒先验，通过级联LoRA依次处理纹理补全、去光照和材质分解，结合UV空间可微分BRDF着色损失，从单张野外图像重建高保真可重光照3D虚拟人。
Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://luh1124.github.io/MARCUS-Avatar-Projectpage/
RPM-Distill：生理引导的自适应跨模态蒸馏用于鲁棒的远程生理测量
机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出RPM-Distill框架，利用训练时的雷达信号通过频域蒸馏指导视频模型，提升光照、肤色和运动变化下的远程心率估计鲁棒性，在挑战性条件下MAE降低81%，相关性提升21%。
Comments Accepted by ECCV2026
Video-MME-Logical: 面向视频时序逻辑推理的受控诊断基准
机构 * HKUST（香港科技大学） ； Colab, Beihang University（北京航空航天大学合作实验室） ； CUHK（香港中文大学）
AI总结 为隔离评估多模态大模型在视频中的时序逻辑推理能力，提出包含五种时序逻辑操作和25个细粒度任务类别的受控基准，通过控制时间跨度和推理复杂度进行难度可控评估，并支持中间状态诊断。
低宜人性人格条件化用于安全的大语言模型微调
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 针对温暖微调降低大语言模型安全性的问题，提出基于低宜人性人格的改写流水线，在保持对话温暖的同时降低越狱成功率与有害输出率。
Comments 9 pages, 8 tables, 5 figures
CWI: 复合型人形机器人全身模仿系统用于移动操作
机构 * LimX Dynamics ； The University of Hong Kong（香港大学） ； School of Automation and Intelligent Manufacturing, Southern University of Science and Technology（南方科技大学自动化与智能制造学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University（浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区联合学院）
AI总结 提出CWI框架，通过解耦上下半身动作捕捉数据，结合对抗性运动先验和多评论家架构，实现人形机器人稳定移动与灵巧操作的全身协调控制。
MER-R1：通过慢-快思维协同的多模态情感推理
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院）
AI总结 提出MER-R1强化学习框架，利用慢-快思维互补性优化多模态情感识别，通过双目标解耦和置信度校准联合优化召回率与精确度，实现SOTA性能。
Comments Under review
Agent-as-a-Router: 面向编码任务的智能体模型路由
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出Agent-as-a-Router框架，通过C-A-F循环积累执行经验，实现编码任务的动态模型路由，ACRouter在分布内任务上取得最低累积遗憾并泛化到分布外任务。
Comments 39 pages, 21 figures, a living technical report with a living benchmark that continuously updates
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