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

RoboStream: Weaving Spatio-Temporal Reasoning with Memory in Vision-Language Models for Robotics

RoboStream: 用记忆融合时空推理提升视觉语言模型在机器人中的应用

Yuzhi Huang, Jie Wu, Weijue Bu, Ziyi Xiong, Gaoyang Jiang, Ye Li, Kangye Ji, Shuzhao Xie, Yue Huang, Chenglei Wu, Jingyan Jiang, Zhi Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； YXGN Robotics（YXGN机器人） ； China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 RoboStream通过时空融合令牌和因果时空图实现持久记忆，解决机器人长时间任务中的几何锚定和状态追踪问题，提升长期任务表现。

Comments Accepted by ECCV 2026

Learning to Balance Motor Thermal Safety and Quadrupedal Locomotion Performance with Residual Policy

学习平衡电机热安全与四足运动性能的残差策略

Yuhang Wan, Weixian Lin, Letian Qian, Yiqi Zou, Weiwei Wu, Shengwei Liao, Chuanlin Zhao, Xin Luo

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 提出一种两阶段训练框架，结合整机热模型和残差策略，在保持运动性能的同时防止电机过热，实现长时间负重运动。

Diffusion Models are Open-World Affordance Learners: Leveraging Generative Priors for 3D Affordance Learning

扩散模型是开放世界的功能学习器：利用生成先验进行3D功能学习

Hanqing Wang, Zhenhao Zhang, Kaiyang Ji, Mingyu Liu, Wenti Yin, yuchao chen, Zhirui Liu, Xiangyu Zeng, Tianxiang Gui, Hangxing Zhang, Jiahao Yuan, Zhiqing Cui, Jiaxin Liu, Zhiyuan Ma, Hui Xiong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 研究3D功能基础问题，利用文本到图像扩散模型提取先验知识，提出基于扩散的DAG框架用于3D功能预测，通过实验证明其优于现有方法且泛化能力强。

Is Your Benchmark Still Useful? Dynamic Benchmarking for Code Language Models

你的基准仍然有用吗？代码语言模型的动态基准测试

Batu Guan, Xiao Wu, Yuanyuan Yuan, Shaohua Li

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） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究模型评估中如何在模型训练可能已见过基准的情况下保持其有用性，提出动态基准测试框架，通过语义保留突变变换输入构建新基准，评估发现模型性能变差、排名变化及能抵抗数据污染问题。

Comments 15 pages, 7 figures

DAP: Doppler-aware Point Network for Heterogeneous mmWave Action Recognition

DAP：面向异构毫米波的点网络用于人类动作识别

Jiaying Lin, Shiman Wu, Jinfu Liu, Can Wang, Mengyuan Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； DJI Technology Company Ltd.（大疆技术创新有限公司） ； Christian-Albrechts-Universität zu Kiel（基尔大学） 纠错

AI总结 本文提出DAP-Net，通过异构雷达源的跨模态对齐和D2R模块实现点云增强，提升动作识别的鲁棒性与准确性。

ExFusion: Efficient Transformer Training via Multi-Experts Fusion

ExFusion：通过多专家融合实现高效的Transformer训练

Jiacheng Ruan, Daize Dong, Xiaoye Qu, Tong Zhu, Ting Liu, Yuzhuo Fu, Yu Cheng, Suncheng Xiang

机构 * School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） 纠错

AI总结 ExFusion通过多专家融合提升Transformer训练效率，在保持性能的同时降低计算成本。

Comments Accepted by IEEE TMM2026

MetaTune: Adjoint-based Meta-tuning via Robotic Differentiable Dynamics

MetaTune: 通过机器人可微动力学进行基于共轭的元调优

Xiexin Peng, Bingheng Wang, Tao Zhang, Que Dong, Ying Zheng

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） ； School of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） ； The Shenzhen Huazhong University of Science and Technology Research Institute（华中科技大学深圳研究院） 纠错

AI总结 本文提出MetaTune框架，通过可微闭环元学习实现反馈控制器与扰动观测器的联合自调优，减少计算复杂度并提升鲁棒性。

Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models

分而治之：多模态世界模型的解耦表示对齐

Junyuan Xiao, Dingkang Liang, Xin Zhou, Yixuan Ye, Tongtong Su, Guangmo Yi, Bin Xia, Qiang Lyu, Shurui Shi, Jun Huang, Jianlou Si, Wenming Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； CSU（中南大学） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出M²-REPA方法，通过解耦扩散模型中间表示中的模态特定特征并与对应的专家基础模型对齐，实现多模态视频生成中多种基础模型先验的充分利用，显著提升视觉质量和长期一致性。

Comments Accepted to ECCV 2026

Towards Generalizable Robotic Manipulation in Dynamic Environments

面向动态环境的通用机器人操作

Heng Fang, Shangru Li, Shuhan Wang, Xuanyang Xi, Dingkang Liang, Xiang Bai

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

AI总结 本文提出DOMINO数据集与基准，通过实验评估现有VLA模型，提出PUMA架构提升动态感知能力，实现动态任务中的高成功率。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://h-embodvis.github.io/DOMINO/

Random Matrix Theory for Deep Learning: Beyond Eigenvalues of Linear Models

深度学习中的随机矩阵理论：超越线性模型的特征值

Zhenyu Liao, Michael W. Mahoney

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（电子信息与通信学院，华中科技大学，武汉，中国） ； ICSI, LBNL, and Department of Statistics University of California, Berkeley, USA（ICSI、LBNL 和加州大学伯克利分校统计系，美国） 纠错

AI总结 本文扩展了传统随机矩阵理论，以应对非线性深度学习模型在高维比例 regime 中的挑战，提出高维等价概念，统一并泛化确定性等价和线性等价，系统解决高维性、非线性和分析通用特征谱函数的难题。

Comments 30 pages, 6 figures; extended technical report version of the IEEE SPM article, with appendices, minor corrections, and clarified derivations

Journal ref IEEE Signal Processing Magazine (Volume: 43, Issue: 2, March 2026) 93 - 106

EMFusion: Uncertainty-Aware Conditional Diffusion Model for Multivariate Narrow-band Exposure Forecasting

EMFusion: 一种考虑不确定性的条件扩散框架用于无线网络中频率选择性电磁场预测

Zijiang Yan, Yixiang Huang, Jianhua Pei, Hina Tabassum, Luca Chiaraviglio

机构 * department of Electrical Engineering and Computer Science, York University（电气工程与计算机科学系，约克大学） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Huazhong University of Science and Technology（电子与电气工程学院，华中科技大学） ； Central China Branch of State Grid Corporation of China（国家电网公司中部分部） ； Department of Electronic Engineering, University of Rome Tor Vergata（罗马大学Tor Vergata电子工程系） ； Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni (CNIT)（国家大学间电信研究会（CNIT）） 纠错

AI总结 本文提出EMFusion框架，通过整合时间、季节等上下文因素，提供不确定性估计，以提升无线网络中频率选择性电磁场预测的准确性。

Comments Accepted in IEEE Transactions on Network Science and Engineering

TMPO: Trajectory Matching Policy Optimization for Diverse and Efficient Diffusion Alignment

TMPO：用于多样化和高效扩散对齐的轨迹匹配策略优化

Jiaming Li, Chenyu Zhu, Nanxi Yi, Youjun Bao, Li Sun, Quanying Lv, Xiang Fang, Daizong Liu, Jianjun Li, Kun He, Bowen Zhou, Zhiyuan Ma

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出TMPO，通过轨迹级奖励分布匹配提升扩散模型生成多样性，采用Softmax-TB目标和动态随机树采样，有效减少训练时间并提升性能。

Inverse Problem for Partial Differential Equations with Jump Discontinuities in Coefficients by Two-stage Physics-Informed Deep Learning and Statistical Mixture Models

基于两阶段物理信息深度学习和统计混合模型的系数具有跳跃不连续性的偏微分方程反问题

Zhikun Zhang, Guanyu Pan, Xiangjun Wang, Yong Xu, Guangtao Zhang

机构 * School of Mathematics and Statistics（数学与统计学学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiangtan University（湘潭大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； MOE Key Laboratory for Complexity Science in Aerospace（航空航天复杂科学教育部重点实验室） ； SandGold AI Research（SandGold AI研究院） 纠错

AI总结 提出两阶段物理信息深度学习框架，结合神经网络采样与统计推断，解决系数具有跳跃不连续性的PDE反问题，实现参数识别与解重构。

Experience Makes Skillful: Enabling Generalizable Medical Agent Reasoning via Self-Evolving Skill Memory

经验造就熟练：通过自进化技能记忆实现可泛化的医疗智能体推理

Haoran Sun, Wenjie Li, Yujie Zhang, Zekai Lin, Fanrui Zhang, Kaitao Chen, Xingqi He, Yichen Li, Mianxin Liu, Lei Liu, Yankai Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出SkeMex框架，通过技能记忆实现医疗智能体后部署自进化，无需更新模型权重，在临床任务中优于现有记忆型智能体。

Optimizing Agentic Reasoning with Retrieval via Synthetic Semantic Information Gain Reward

通过合成语义信息增益奖励优化基于检索的智能推理

Senkang Hu, Yong Dai, Yuzhi Zhao, Yihang Tao, Yu Guo, Zhengru Fang, Sam Tak Wu Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City.（香港JC STEM实验室） ； City University of Hong Kong.（香港城市大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； Fudan University.（复旦大学） ； Huazhong University of Science and Technology.（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出InfoReasoner框架，利用合成语义信息增益奖励优化检索过程，通过GRPO训练策略，在七个问答基准上平均准确率提升5.4%。

Comments Accepted by ICML'26

SR-LIO++: LiDAR-Inertial Odometry and Quantized Mapping with Caching-Aware Sweep Reconstruction

SR-LIO++: 基于缓存感知扫描重建的LiDAR-惯性里程计与量化建图

Zikang Yuan, Ruiye Ming, Chengwei Zhao, Yonghao Tan, Pingcheng Dong, Yuan Ren, Yuzhong Jiao, Xin Yang, Kwang-Ting Cheng

机构 * ACCESS-AI Chip Center for Emerging Smart Systems, InnoHK Centers, Hong Kong Science Park, Hong Kong, China（新兴智能系统 ACCESS-AI 芯片中心，InnoHK 中心，香港科学公园，香港，中国） ； HongKong University of Science and Technology, HongKong, China（香港理工大学，香港，中国） ； Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学，武汉，中国） ； Hangzhou Qisheng Intelligent Techology Co. Ltd., Hangzhou, China（杭州启盛智能科技有限公司，杭州，中国） ； Southeast University, Nanjing, China（东南大学，南京，中国） 纠错

AI总结 提出SR-LIO++系统，通过扫描重建提高输出频率，并采用缓存机制和量化地图点管理，在资源受限平台上实现高精度、高效率的LiDAR-惯性里程计。

Comments 18 pages, 10 figures

BadRobot: Jailbreaking Embodied LLM Agents in the Physical World

BadRobot: 在物理世界中越狱具身LLM智能体

Hangtao Zhang, Chenyu Zhu, Xianlong Wang, Ziqi Zhou, Changgan Yin, Minghui Li, Lulu Xue, Yichen Wang, Shengshan Hu, Aishan Liu, Peijin Guo, Leo Yu Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beihang University（北航） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

AI总结 提出BadRobot攻击范式，利用LLM在机器人系统中的操纵、语言输出与物理动作的错位以及世界知识缺陷三个漏洞，通过语音交互使具身LLM执行有害行为，并在基准测试中验证了有效性。

Comments Accepted to ICLR 2025. Please cite the conference version. Project page: https://Embodied-LLMs-Safety.github.io

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025

FingerEye: Learning Dexterous Manipulation with Continuous Vision-Tactile Sensing

FingerEye：通过连续视觉-触觉感知学习灵巧操作

Zhixuan Xu, Yichen Li, Xuanye Wu, Tianyu Qiu, Lin Shao

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； RoboScience（机器人科学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 FingerEye通过连续视觉-触觉感知提升机器人灵巧操作，结合视觉和触觉反馈，在模拟和现实环境中使腕部策略的成功率提升超30个百分点。

Reflection in the Dark: Exposing and Escaping the Black Box in Reflective Prompt Optimization

暗箱中的反射：在反射提示优化中揭示并逃离黑箱

Shiyan Liu, Qifeng Xia, Qiyun Xia, Yisheng Liu, Xinyu Yu, Rui Qu

机构 * 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） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

AI总结 本文提出VISTA框架，通过解耦假设生成与提示重写，实现可解释的提示优化，有效解决GEPA在缺陷种子下的性能下降问题。

Comments Accepted at ACL SRW 2026

SW-$A^2$-Bench: Benchmarking Autonomous Software Agent Generation for Agentic Web

SW-$A^2$-Bench: 面向智能体网络的自主软件智能体生成基准测试

Linyao Chen, Bo Huang, Qinlao Zhao, Shuai Shao, Zhi Han, Zicai Cui, Ziheng Zhang, Guangtao Zeng, Wenzheng Tang, Yikun Wang, Yuanjian Zhou, Zimian Peng, Yong Yu, Weiwen Liu, Hiroki Kobayashi, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nankai University（南开大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Queen’s University（女王大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出首个软件智能体生成基准SW-$A^2$-Bench，通过编码智能体自动将代码仓库转化为自主软件智能体，评估生成智能体的忠实性与互操作性，以扩展智能体网络规模。