Imperial College London（帝国理工学院）

SigVLP: Sigmoid Volume-Language Pre-Training for Self-Supervised CT-Volume Adaptive Representation Learning

SigVLP：基于sigmoid体积-语言预训练的自监督CT体积自适应表示学习

Jiayi Wang, Hadrien Reynaud, Ibrahim Ethem Hamamci, Sezgin Er, Suprosanna Shit, Bjoern Menze, Bernhard Kainz

机构 * Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg（弗里德里希-亚历山大大学埃尔兰根-纽伦堡） ； Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich（苏黎世大学定量生物医学系） ； ETH AI Center, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院AI中心） ； International School of Medicine, Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔梅迪波尔大学国际医学院） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国学院计算机系） 纠错

AI总结 SigVLP通过引入旋转位置嵌入和块级对齐方法，改进CT体积与文本的自监督表示学习，提升文本到体积对齐的精度。

Seeing the Forest and the Trees: Query-Aware Tokenizer for Long-Video Multimodal Language Models

看清森林与树木：面向长视频多模态语言模型的查询感知分词器

Siyou Li, Huanan Wu, Juexi Shao, Yinghao Ma, Yujian Gan, Yihao Luo, Yuwei Wang, Dong Nie, Lu Wang, Wenqing Wu, Le Zhang, Massimo Poesio, Juntao Yu

机构 * Queen Mary University of London（伦敦女王学院） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Meta Inc（Meta公司） ； Meituan Inc（美团公司） ； Nanjing University of Science（南京理工大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） ； Utrecht University（乌得勒支大学） 纠错

AI总结 QTSplus是一种轻量高效的视觉token选择模块，通过动态选择重要视觉证据提升长视频多模态语言模型的性能，显著降低计算成本并提高处理效率。

ADM-DP: Adaptive Dynamic Modality Diffusion Policy through Vision-Tactile-Graph Fusion for Multi-Agent Manipulation

ADM-DP: 通过视觉-触觉-图融合的自适应动态模态扩散策略用于多智能体操作

Enyi Wang, Wen Fan, Dandan Zhang

机构 * Department of Bioengineering, Imperial-X Initiative, Imperial College London（生物工程系、Imperial-X计划、帝国理工学院伦敦分校） 纠错

AI总结 ADM-DP通过视觉-触觉-图融合的自适应动态模态扩散策略，提升多智能体操作的协调性、抓取稳定性和碰撞避免性能。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)