Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

Advancing Narrative Long Video Generation via Training-Free Identity-Aware Memory

通过无训练的身份感知记忆推进叙事长视频生成

Jinzhuo Liu, Jiangning Zhang, Wencan Jiang, Yabiao Wang, Dingkang Liang, Zhucun Xue, Ran Yi, Yong Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯云智实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种无训练的身份感知记忆框架IAMFlow，通过显式建模和跟踪持久实体身份，实现一致的生成，同时引入NarraStream-Bench基准测试，在叙事流视频生成中取得最佳性能。

Comments Project page: https://eddie0521.github.io/projects/iamflow/ Code: https://github.com/Eddie0521/IAMFlow

Learning-Based Adaptive Control for Surgical Robotic Exposure Task on Deformable Tissues

基于学习的自适应控制用于变形组织手术机器人暴露任务

Jiayi Liu, Kaiqi Wei, Yiwei Wang, Huan Zhao, Han Ding

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于学习的自适应控制框架，用于解决手术中因覆盖组织的不规则几何形状、非线性生物力学特性及有限视野导致的自动组织牵开挑战，通过在线优化控制输入和深度变形估计模型实现零样本适应。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. 12 pages, 9 figures

AMO: Adaptive Muon Orthogonalization

AMO：自适应缪子正交化

Xinlin Zhuang, Panyi Ouyang, Yichen Li, Jiangming Shi, Yizhang Chen, Shuman Liu, Ying Qian, Weiyang Liu, Haibo Zhang, Imran Razzak

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shopee ； MBZUAI ； East China Normal University（华东师范大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 本文研究了缪子优化中正交化过程的异质性，提出自适应缪子正交化方法，通过测量权重几何特性动态分配NS预算，提升预训练性能。

Comments preprint, under-review

ROVR-Open-Dataset: A Large-Scale Depth Dataset for Autonomous Driving

ROVR-Open-Dataset: 一个大规模深度数据集用于自动驾驶

Xianda Guo, Ruijun Zhang, Yiqun Duan, Ruilin Wang, Matteo Poggi, Keyuan Zhou, Wenzhao Zheng, Wenke Huang, Gangwei Xu, Yanlun Peng, Yuan Si, Qin Zou

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所） ； University of Technology Sydney（悉尼大学） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； ROVR Labs, Inc.（ROVR实验室） 纠错

AI总结 本文提出ROVR-Open-Dataset，一个大规模、多样化且成本效益高的深度数据集，用于提升自动驾驶中空间感知的能力，通过提供丰富的场景、光照和天气条件数据，以及经过验证的地面真实数据，支持鲁棒的模型训练，并识别出当前架构共享的三种失败模式。

TOBench: A Task-Oriented Omni-Modal Benchmark for Real-World Tool-Using Agents

TOBench：面向真实世界工具使用代理的任务导向多模态基准

Zhiqiang Liu, Wenhui Dong, Yilang Tan, Yuwen Qu, Haochen Yin, Chenyang Si

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出TOBench，一个面向真实世界工具使用代理的多模态基准，通过闭环多模态验证设计，评估和推动下一代多模态工具使用代理的发展。

Comments Github: https://github.com/Pi3AI/TOBench

Decoupling Motion and Geometry in 4D Gaussian Splatting

分离运动与几何的4D高斯点散射

Yi Zhang, Yulei Kang, Jiangxin Sun, Beihao Xia, Jisheng Dang, Jian-Fang Hu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Trento（特伦特大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Lanzhou University（兰州大学） 纠错

AI总结 本文提出VeGaS框架，通过引入伽利略剪切矩阵和几何变形网络，分离高斯运动与几何属性，提升复杂非线性运动建模能力，实验表明其在公开数据集上达到最先进的性能。

OPERA: A Reinforcement Learning--Enhanced Orchestrated Planner-Executor Architecture for Reasoning-Oriented Multi-Hop Retrieval

OPERA: 一种增强强化学习的协调规划-执行架构用于面向推理的多跳检索

Yu Liu, Yanbing Liu, Fangfang Yuan, Cong Cao, Youbang Sun, Kun Peng, Weizhuo Chen, Jianjun Li, Zhiyuan Ma

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

AI总结 OPERA通过协调规划-执行架构解决多跳检索中推理规划、检索和过滤的不足，采用MAPGRPO方法提升复杂任务性能。

Comments Accepted by AAAI 2026. Extended version