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

Anticipatory Risk-Guided Reinforcement Learning for Safe Flight Through Dynamic Clutter

用于在动态杂波中安全飞行的预期风险引导强化学习

Yuchao Mei, Guohao Zhang, Luxia Ai, Haopeng Chen, Wenbing Tao

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

AI总结 研究在动态杂波中四旋翼安全飞行问题，提出预期风险引导强化学习框架，利用特权模拟器状态构建风险地图，通过非对称架构训练网络自我预测风险，结合轻量级编码器提取线索，实验证明该方法有效提高安全裕度和飞行效率，且能实现模拟到现实的零样本转移。

Comments 8 pages, 7 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

What Does Chain-of-Thought Contribute at Probe Time? Evidence for Local Co-Occurrence Activation

链式思维在探测时为何有效？局部共现而非全局推导

Xiang Wang, Wei Wei

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

AI总结 研究链式思维提示在探测时提升语言模型准确率的原因，发现增益主要来自词汇激活和短距离标记共现，而非句子级逻辑推导。

Rethinking Prospect Theory for LLMs: Revealing the Instability of Decision-Making under Epistemic Uncertainty

重新思考用于大语言模型的前景理论：在认知不确定性下决策的不稳定性

Rui Wang, Qihan Lin, Jiayu Liu, Qing Zong, Tianshi Zheng, Dadi Guo, Haochen Shi, Peixuan Han, Weiqi Wang, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文重新审视前景理论在大语言模型中的应用，发现其在认知不确定性下的决策稳定性存在问题，指出前景理论可能无法可靠地处理此类不确定性。

Deblur-Avatar: Animatable Avatars from Motion-Blurred Monocular Videos

Deblur-Avatar：从运动模糊单目视频生成可动画化头像

Xianrui Luo, Juewen Peng, Zhongang Cai, Lei Yang, Fan Yang, Zhiguo Cao, Guosheng Lin

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； S-Lab for Advanced Intelligence, Nanyang Technological University（南洋理工大学先进智能实验室） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

AI总结 该研究针对运动模糊单目视频输入，提出将基于人类运动的运动模糊模型集成到3D高斯平铺的框架，通过优化轨迹和高斯分布重建高质量可动画化头像，实验证明其在渲染质量等方面显著优于现有方法。