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

2607.02403 2026-07-03 cs.RO cs.AI cs.CV 新提交

ACID: Action Consistency via Inverse Dynamics for Planning with World Models

ACID: 通过逆动力学实现行动一致性以用于世界模型规划

Gawon Seo, Dongwon Kim, Suha Kwak

机构 * POSTECH ； KAIST（韩国科学技术院）

AI总结提出ACID框架，通过逆动力学模型引入循环行动一致性约束，改进基于世界模型的决策时规划，在多种任务中提升规划效果并降低计算成本。

Comments Project Page: [this https URL](https://gawon1224.github.io/ACID/)

2607.01675 2026-07-03 cs.CV 新提交

HistoSeg++: Delving deeper with attention and multiscale feature fusion for biomarker segmentation

HistoSeg++: 基于注意力与多尺度特征融合的生物标志物分割深入探索

Saad Wazir, Rao Faizan, Daeyoung Kim

机构 * School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算机学院）； Kyung Hee University (Global Campus)（庆熙大学（全球校区））

AI总结提出一种新型Nested-UNet架构，通过内外注意力单元和通道特征重校准增强多尺度信息捕获，结合边缘感知损失提升边界精度，在三个公开数据集上表现优于现有方法。

Comments Published in the Proceedings of ICBBE 2025. The Version of Record is available at https://doi.org/10.1145/3794209.3794211

2607.00595 2026-07-03 cs.CV 新提交

GADA: Geometry-Aware Deformable Aggregation for Image-Based Gaussian Splatting

GADA: 基于图像的高斯泼溅的几何感知可变形聚合

Siwoo Lim, Sunjae Yoon, Gwanhyeong Koo, Chang D. Yoo

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院）； Chung-Ang University（中央大学）

AI总结提出几何感知可变形聚合（GADA），通过可变形偏移迭代校正空间错位，并引入隐式置信加权机制抑制不可靠证据，在保持高频细节的同时实现2.13倍FPS提升。

Comments ICML 2026

2606.31394 2026-07-03 cs.LG cs.AI cs.CV q-bio.QM 新提交

Resolving superposition in AI for interpretability and cross-modal alignment in patient-neuronal images

解决AI中的叠加问题以实现可解释性与患者-神经元图像的跨模态对齐

Jisung Park, Seohyeon Kang, Daeun Yoo, Eunsu Lee, Seoin Cho, Wooyeop Choi, Ian Choi, James R. Evan, Daesoo Kim, Sonia Gandhi, Minee L. Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院）； Konyang University（建阳大学）； Chang Gung University（长庚大学）； UCL Queen Square Institute of Neurology & The Francis Crick Institute（伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所与弗朗西斯·克里克研究所）

AI总结利用稀疏自编码器解决高维生物数据中神经网络表示空间的叠加问题，恢复几何保真度，并通过Gromov-Wasserstein最优传输实现图像与单细胞RNA测序数据的跨模态对齐。

Comments 10 pages, 7 figures (plus 14 in appendix), 1 table, preprint

2606.22982 2026-07-03 cs.RO 新提交

Distilling Collaborative Dynamics into Latent Space for Implicit Coordination in Decentralized Multi-Agent Manipulation

将协作动态蒸馏到潜在空间以实现分散式多智能体操作中的隐式协调

Chanyoung Park, Minsung Yoon, Andrew Jeong, Sung-eui Yoon

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

AI总结提出CLS-DP分散式多智能体框架，通过将多智能体动态蒸馏到潜在空间，在部分可观测下实现隐式协调，无需全局视图或通信，在RoboFactory任务中平均成功率38%，优于集中式基线20%。

Comments Accepted to IROS 2026 | Project Page: https://cosdeneb.github.io/cls-dp/