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

Chronos: A Physics-Informed Full-History Framework for Non-Markovian Long-Horizon Manipulation

Chronos: 一种基于物理信息的全历史框架用于非马尔可夫长时域操作

Yulin Zhou, Yimeng Wang, Nengyu Wang, Shaojia Xing, Shiyun Tu, Xiang Li, Jingkai Zhang, Ningbo Jiang, Yuankai Lin, Hua Yang, Xiangrui Zeng, Zhouping Yin

机构 * School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学机械科学与工程学院） 纠错

AI总结 针对现有策略依赖马尔可夫假设导致记忆依赖任务失败的问题，提出Chronos框架，将观测历史作为策略潜状态，通过选择性状态空间模型传播因果历史状态，并利用二阶薛定谔桥预测加速度场，在16个模拟和4个真实任务中显著超越基线。

Comments 20 pages, 10 figures. Submitted to IEEE Transactions on Robotics

SciIR: A Large-scale Training Dataset and Benchmark for Scientific Image Reasoning Generation

SciIR：面向科学图像推理生成的大规模训练数据集与基准

Zhiyuan Ma, Zhengfeng Shi, Yuning An, Peize Li, Jiabao Wei, Ruijie Li, Junhao Xiao, Jianjun Li, Bowen Zhou

机构 * School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, China（华中科技大学计算机科学与技术学院，中国） ； School of Airspace Science and Engineering, Shandong University, China（山东大学航空航天科学与工程学院，中国） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, China（清华大学电子工程系，中国） 纠错

AI总结 为解决文本到图像模型在科学图像生成中语义对齐与逻辑推理不足的问题，构建了包含8万+高质量科学图像-文本对的SciIR-82k数据集，并提出三层次科学推理框架及可验证评估基准SciIR-Bench，微调模型Qwen-Image-SciIR在基准上得分从35%提升至43%。

Comments Accepted to ECCV 2026

Building artificial intelligence virtual tissue (AIVT) for tissue state representation, feature prediction, and dynamic simulation

构建人工智能虚拟组织 (AIVT) 用于组织状态表示、特征预测和动态模拟

Qiqi Lu, Qianjin Feng, Shaoqun Zeng, Shenghua Cheng

机构 * School of Biomedical Engineering, Southern Medical University（南方医科大学生物医学工程学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Medical Image Processing, Southern Medical University（南方医科大学广东省医学图像处理重点实验室） ； Guangdong Province Engineering Laboratory for Medical Imaging and Diagnostic Technology, Southern Medical University（南方医科大学广东省医学影像与诊断技术工程实验室） ； MOE Key Laboratory for Biomedical Photonics, Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology（教育部生物医学光子学重点实验室、武汉光电物联实验室、华中科技大学） 纠错

AI总结 提出人工智能虚拟组织 (AIVT) 框架，基于空间多模态数据学习统一、空间分辨且可动态操控的组织状态表示，实现组织状态分析、特征预测和时空动态模拟。

ViPSim: Collaborating Visual and Parameter Spaces for Consistent Long-Horizon Embodied World Models

ViPSim: 协同视觉与参数空间实现一致的长时程具身世界模型

Longyu Chen, Heng Li, Wei Yang, Manqi Zhao, Dongsheng Jiang

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出ViPSim框架，通过协同视觉空间（显式空间先验）和参数空间（数值驱动）解决长时程视频生成中的轨迹漂移和不一致问题，实现高保真具身世界模型。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

R-DMesh: Video-Guided 3D Animation via Rectified Dynamic Mesh Flow

R-DMesh：通过校正动态网格流实现视频引导的3D动画

Zijie Wu, Lixin Xu, Puhua Jiang, Sicong Liu, Chunchao Guo, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 本文提出R-DMesh框架，通过校正动态网格流解决视频引导3D动画中的姿态对齐问题，并实现高保真的4D网格生成。

Comments Accepted by SIGGRAPH 2026, Project Page: https://r-dmesh.github.io/ Code URL: https://github.com/Tencent-Hunyuan/R-DMesh

TUGS: Physics-based Compact Representation of Underwater Scenes by Tensorized Gaussian

TUGS: 基于物理的紧凑表示法用于水下场景的张量高斯表示

Shijie Lian, Ziyi Zhang, Hua Li, Laurence Tianruo Yang, Mengyu Ren, Debin Liu, Wenhui Wu

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Zhengzhou University（郑州大学） ； Hainan University（海南大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

AI总结 本文提出TUGS，一种基于物理模型的紧凑水下3D表示法，通过物理建模复杂水下光场，实现高效高质量的水下图像渲染，实验表明其在有限参数下能取得优越的重建质量。

EfficientUICoder: A Bidirectional Token Compression Framework for Efficient MLLM-Based UI Code Generation

EfficientUICoder: 一种用于高效基于多模态大语言模型的UI代码生成的双向标记压缩框架

Jingyu Xiao, Zhongyi Zhang, Yuxuan Wan, Yintong Huo, Yang Liu, Michael R. Lyu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出EfficientUICoder，通过元素和布局感知标记压缩、区域感知标记精炼和自适应重复标记抑制，有效压缩UI代码生成的标记数量，提升生成效率和代码质量。

Comments Published in the Proceedings of the 2026 ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE 2026)