Nanjing University（南京大学）

Coarse-to-Control: Action-Token Planning for Vision-Language-Action Models

粗到细控制：面向视觉-语言-动作模型的行动令牌规划

Jinhao Wu, Shiduo Zhang, Yicheng Liu, Xiaopeng Yu, Sixian Li, Siyin Wang, Hang Zhao, Jing Huo, Yang Gao, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出Coarse-to-Control框架，在动作令牌空间中引入原生规划，通过先预测粗粒度动作令牌序列再生成可执行动作，提升长程任务性能。

From Sampled Outcomes to Capability Distributions: Rethinking Supervision for LLM Routing

从采样结果到能力分布：重新思考LLM路由的监督

Guannan Lai, Haoran Hu, Long Chen, Zhenguo Li, Han-Jia Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Frontier Robotics（前沿机器人） 纠错

AI总结 针对LLM路由中单次响应作为监督信号噪声大的问题，提出DARS框架，从分布视角构建路由监督，考虑输入和输出不确定性，实验表明分布感知监督更稳定有效。

A Cross-view Fusion Framework for Robust 6-DoF Grasp Pose Estimation

一种用于鲁棒6-DoF抓取姿态估计的跨视图融合框架

Kangjian Zhu, Haobo Jiang, Jianjun Qian, Jin Xie

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出跨视图融合框架，通过辅助视图缓解遮挡，利用自监督对比学习增强点云特征的空间一致性和方向区分性，并设计跨视图对齐圆柱体集成模块融合抓取相关几何，提升角落视图下的6-DoF抓取姿态估计鲁棒性。

Comments Corresponding author: Jin Xie

The Latent Space: Foundation, Evolution, Mechanism, Ability, and Outlook

潜空间：基础、演化、机制、能力与展望

Xinlei Yu, Zhangquan Chen, Yongbo He, Tianyu Fu, Guanting Dong, Cheng Yang, Chengming Xu, Yue Ma, Xiaobin Hu, Zhe Cao, Jie Xu, Guibin Zhang, Jiale Tao, Jiayi Zhang, Siyuan Ma, Kaituo Feng, Haojie Huang, Youxing Li, Ronghao Chen, Huacan Wang, Chenglin Wu, Zikun Su, Xiaogang Xu, Kelu Yao, Kun Wang, Chen Gao, Yue Liao, Ruqi Huang, Tao Jin, Zhucun Xue, Cheng Tan, Jiangning Zhang, Wenqi Ren, Yanwei Fu, Yong Liu, Yu Wang, Xiangyu Yue, Yu-Gang Jiang, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； DeepWisdom（深智科技） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiatong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文深） ； QuantaAlpha（量子阿尔法） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 本文综述潜空间在语言模型中的基础、演化、机制与能力，指出其克服显式空间计算的结构性限制，并展望未来研究方向。

SEEK: Steering LLM Reasoning for RAG via Internal Reasoning Sketches

SEEK: 通过内部推理草图引导LLM推理用于RAG

Xinze Li, Yuqing Lan, Zhenghao Liu, Haidong Xin, Yukun Yan, Shuo Wang, Zheni Zeng, Sen Mei, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学计算机科学与技术系，人工智能研究院） ； School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） 纠错

AI总结 提出SEEK框架，通过构建结构化引导草图，迭代检索和填充知识槽，减少冗余检索，提升RAG性能。