Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

ParaPairAudioBench: Paralinguistic Pairwise Audio Benchmark for LALM-as-a-Judge

ParaPairAudioBench: 面向LALM-as-a-Judge的副语言成对音频基准

Jisu Jeon, Seungyeon Jwa, Joosung Lee, Jinhyeon Kim, Woojin Chung, Hwiyeol Jo, Jeonghoon Kim, Jonghyun Choi, Soyoon Kim

机构 * Hongik University（弘益大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； NAVER Cloud（NAVER云） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 提出ParaPairAudioBench，包含5,175对音频，覆盖风格、语速、重音、年龄和性别五个副语言维度，用于评估大型音频语言模型作为评判者的可靠性，发现其与人类判断差距大且校准失败严重。

Comments Accepted to Interspeech 2026

FiCA: Feed-forward instant Gaussian Codec Avatars from a Single Portrait Image

FiCA：基于单张肖像图像的前馈即时高斯编解码器化身

Kim Youwang, Zhengyu Yang, Liuhao Ge, Yu Rong, Timur Bagautdinov, Su Zhaoen, Nir Sopher, Jovan Popović, Teng Deng, Tae-Hyun Oh, Chen Cao

机构 * Codec Avatars Lab, Meta（Meta编解码虚拟化身实验室） ； Dept. of Electrical Engineering, POSTECH（浦项科技大学电气工程系） ； School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算机学院） 纠错

AI总结 提出FiCA，一种结合人类视觉基础模型和扩散模型的前馈管道，从单张图像生成逼真、可驱动的3D高斯化身，无需测试时优化。

Comments Project page: https://kim-youwang.github.io/FiCA

SPACE: Enabling Learning from Cross-Robot Data Toward Generalist Policies

SPACE：从跨机器人数据中学习通用策略

Haeone Lee, Byeongguk Jeon, Suchae Jeong, Jian Kim, Kimin Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Config ； Yonsei University（延世大学） 纠错

AI总结 提出SPACE框架，通过笛卡尔状态增量作为通用动作表示，结合动作适配器处理机器人动力学差异，实现跨本体和硬件的策略学习，显著优于直接预测控制命令的方法。

Comments Project page: http://haeone.site/space-website

Diffusion Integrated Gradients: Controllable Path Generation for Flexible Feature Attribution

扩散积分梯度：用于灵活特征归因的可控路径生成

Soyeon Kim, Kyowoon Lee, Jaesik Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Ajou University（亚洲大学） ； INEEJI Corp.（INEEJI公司） 纠错

AI总结 提出扩散积分梯度（DiffIG），通过扩散模型生成路径并嵌入用户引导，实现灵活可控的特征归因，在定量和定性上优于现有方法。

Comments 44 pages, 22 figures, 10 tables. Accepted to ECCV 2026; includes appendix

Geometric Action Model for Robot Policy Learning

几何动作模型用于机器人策略学习

Jisang Han, Seonghu Jeon, Jaewoo Jung, René Zurbrügg, Honggyu An, Tifanny Portela, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Seungryong Kim, Sunghwan Hong

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

AI总结 提出几何动作模型(GAM)，通过重用预训练几何基础模型(GFM)作为共享骨干，实现语言条件下的操作策略，在仿真和真实机器人任务中优于现有方法。

Comments Project page: https://cvlab-kaist.github.io/Geometric-Action-Model/