Nanjing University（南京大学）

World Pilot: Steering Vision-Language-Action Models with World-Action Priors

World Pilot: 用世界动作先验引导视觉-语言-动作模型

Zefu Lin, Rongxu Cui, Junjia Xu, Xiaojuan Jin, Wenling Li, Lue Fan, Zhaoxiang Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出World Pilot框架，通过世界动作模型（WAM）的潜在引导和动作引导两条路径，为VLA模型提供场景演化先验和轨迹级运动提示，在LIBERO-Plus零样本OOD基准上达到84.7%的总成功率，并在多个真实机器人操作任务中取得最高成功率。

Comments Project Website: https://world-pilot.github.io/

InternVideo3: Agentify Foundation Models with Multimodal Contextual Reasoning

InternVideo3: 用多模态上下文推理代理化基础模型

Ziang Yan, Sheng Xia, Jiashuo Yu, Yue Wu, Tianxiang Jiang, Songze Li, Kanghui Tian, Yicheng Xu, Yinan He, Kai Chen, Limin Wang, Yu Qiao, Yi Wang

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出InternVideo3框架，通过多模态上下文推理（MCR）和高效KV缓存压缩方法M^2LA，增强长视频理解与迭代交互能力，在多个基准上取得强性能。

SpikeTAD: Spiking Neural Networks for End-to-End Temporal Action Detection

SpikeTAD：用于端到端时序动作检测的脉冲神经网络

Min Yang, Mi Zhou, Limin Wang

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出首个基于脉冲神经网络的端到端时序动作检测架构SpikeTAD，在保持极低功耗的同时，在THUMOS14和ActivityNet-1.3上分别达到67.2%和37.42%的平均mAP。

Comments Accepted by Pattern Recognition

Efficient Multinomial Logistic Bandit via Frequent Directions

基于频繁方向的高效多项式逻辑斯蒂老虎机

Linzhe He, Yu-Jie Zhang, Sifan Yang, Lijun Zhang

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington（华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 针对多项式逻辑斯蒂老虎机的高维计算瓶颈，提出集成频繁方向矩阵素描的EOFD-MLogB算法，将每轮复杂度降至O(Kd(m+K)^2)时间和O(Kd(m+K))空间，并证明其遗憾界接近原算法。