Nanjing University（南京大学）

Remote Sensing Image Super-Resolution for Imbalanced Textures: A Texture-Aware Diffusion Framework

遥感图像超分辨率中的不平衡纹理处理：一种纹理感知扩散框架

Enzhuo Zhang, Sijie Zhao, Dilxat Muhtar, Zhenshi Li, Xueliang Zhang, Pengfeng Xiao

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出TexADiff框架，通过估计相对纹理密度图来解决遥感图像中纹理不平衡问题，改进模型的空间感知能力，提升超分辨率的定量和定性性能。

Comments 10 pages, 5 figures, 9 Tables

CodeTracer: Towards Traceable Agent States

CodeTracer：迈向可追溯的代理状态

Han Li, Yifan Yao, Letian Zhu, Rili Feng, Hongyi Ye, Jiaming Wang, Yancheng He, Pengyu Zou, Lehan Zhang, Xinping Lei, Haoyang Huang, Ken Deng, Ming Sun, Zhaoxiang Zhang, He Ye, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University College London（伦敦大学学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 CodeTracer通过解析异构运行 artifacts，重建状态转换历史，并定位故障起始点，提升代理调试效率。

Memp: Exploring Agent Procedural Memory

Memp：探索代理程序记忆

Runnan Fang, Yuan Liang, Xiaobin Wang, Jialong Wu, Shuofei Qiao, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； State Key Lab. for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出Memp，一种可学习、可更新且终身的程序记忆系统，通过提炼历史轨迹生成细粒度指令和高层脚本抽象，提升代理在TravelPlanner和ALFWorld任务中的成功率和效率。

Comments ACL 2026 Findings

Vision-and-Language Navigation for UAVs: Progress, Challenges, and a Research Roadmap

面向无人机的视觉与语言导航：进展、挑战与研究路线图

Hanxuan Chen, Jie Zheng, Siqi Yang, Tianle Zeng, Siwei Feng, Songsheng Cheng, Ruilong Ren, Hanzhong Guo, Shuai Yuan, Xiangyue Wang, Kangli Wang, Ji Pei

机构 * Autel Robotics, Shenzhen, China（大疆创新，深圳，中国） ； School of Intelligent Software and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China（南京大学智能软件与工程学院，南京，中国） ； School of Computer, Data & Information Sciences, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA（威斯康星大学麦迪逊分校计算机、数据与信息科学学院，麦迪逊，WI，美国） ； Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China（南方科技大学，深圳，中国） ； The University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港大学，香港特别行政区，中国） ； School of Software and Microelectronics, Peking University, Beijing, China（北京大学软件与微电子学院，北京，中国） 纠错

AI总结 本文综述了无人机视觉与语言导航领域，分析了从早期模块化方法到基于大模型的智能系统的发展，探讨了现实部署中的挑战，并提出了未来研究方向。

UHR-BAT: Budget-Aware Token Compression Vision-Language model for Ultra-High-Resolution Remote Sensing

UHR-BAT：面向超高清遥感的预算感知视觉-语言模型

Yunkai Dang, Minxin Dai, Yuekun Yang, Zhangnan Li, Wenbin Li, Feng Miao, Yang Gao

机构 * School of Artificial Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学人工智能科学与技术学院） ； School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与工程学院） ； School of Physics, Nanjing University（南京大学物理学院） 纠错

AI总结 本文提出UHR-BAT模型，通过文本引导的多尺度重要性估计和区域保留合并策略，实现高效视觉token压缩，在严格预算下提升超高清遥感图像信息提取效率。

PersonaVLM: Long-Term Personalized Multimodal LLMs

PersonaVLM：长期个性化多模态大语言模型

Chang Nie, Chaoyou Fu, Yifan Zhang, Haihua Yang, Caifeng Shan

机构 * Nanjing University（南京大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出PersonaVLM，一种支持长期个性化多模态大语言模型框架，通过记忆、推理和响应对齐三大能力，提升个性化交互效果，并在Persona-MME基准测试中取得显著提升。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://PersonaVLM.github.io

Red Skills or Blue Skills? A Dive Into Skills Published on ClawHub

红技能还是蓝技能？深入探讨ClawHub上的技能

Haichuan Hu, Ye Shang, Quanjun Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

AI总结 本文研究ClawHub上的技能生态系统，分析语言分布、功能组织及安全性，发现英语技能更偏向技术能力，而中文技能更侧重应用场景，且超过30%的技能被标记为可疑。

A Faster Path to Continual Learning

连续学习的更快路径

Wei Li, Hangjie Yuan, Zixiang Zhao, Borui Kang, Ziwei Liu, Tao Feng

机构 * College of Computer Science, Sichuan University, China（四川大学计算机学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, China（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Photogrammetry and Remote Sensing Lab, ETH Zürich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院摄影测量与遥感实验室） ； School of Computer Science, Nanjing University, China（南京大学计算机科学系） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, China（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 本文提出C-Flat Turbo，通过优化梯度计算减少连续学习的训练成本，提升效率并保持性能。

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