Nanjing University（南京大学）

PressMimic: Pressure-Guided Motion Capture and Control for Humanoid Robot Imitation

PressMimic: 压力引导的动作捕捉与控制用于人形机器人模仿

Yi Lu, Shenghao Ren, Tianyu Xiong, Zhaoxiang Li, Jiaqi Li, He Zhang, Tao Yu, Qiu Shen, Xun Cao

机构 * School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与工程学院） ； Key Laboratory of Optoelectronic Devices and Systems with Extreme Performances of MOE, Nanjing University（南京大学极端性能光电技术与系统教育部重点实验室） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

AI总结 提出PressMimic框架，通过压力模态融合RGB估计3D姿态和全局运动，并利用压力监督策略实现物理一致的接触模式，提升人形机器人模仿的准确性和稳定性。

Erase-then-Delta Attention: Decoupling Erase and Write Addresses in Delta-Rule Linear Attention

先擦除后增量注意力：在Delta规则线性注意力中解耦擦除与写入地址

Xiao Li, Chengruidong Zhang, Hao Luo, Xi Lin, Zekun Wang, Zihan Qiu, Yunfei Mao, Langshi Chen, Man Yuan, Minmin Sun, Huiqiang Jiang, Siqi Zhang, Rui Men, Wei Hu, Gong Cheng, Bo Zheng, Dayiheng Liu, Jingren Zhou

机构 * Qwen Team（Qwen团队） ； Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出Erase-then-Delta Attention (EDA)，通过解耦擦除和写入地址，在Delta规则基础上增加选择性擦除步骤，提升循环记忆模型的记忆管理能力，在2.5B密集和MoE 25B-A2.8B模型上取得最优性能。

MiniOpt: Reasoning to Model and Solve General Optimization Problems with Limited Resources

MiniOpt: 在有限资源下推理建模与求解通用优化问题

Ke Zhao, Zixiang Di, Hong Qian, Xiang Shu, Yaolin Wen, Qitao Shi, Bingdong Li, Xingyu Lu, Xiangfeng Wang, Jun Zhou, Ke Tang, Yang Yu

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； AntGroup（蚂蚁集团） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出MiniOpt强化学习框架，通过“推理-建模-求解”范式，结合层次化奖励函数OptReward和优化导向策略优化，使3B参数模型在多种优化问题上达到强泛化，且训练资源需求低。

Comments 20 pages, 9 figures, 11 tables, project: https://github.com/Hsiang-1/MiniOpt

EvoEmbedding: Evolvable Representations for Long-Context Retrieval and Agentic Memory

EvoEmbedding: 面向长上下文检索与智能体记忆的可演化表示

Chang Nie, Chaoyou Fu, Junlan Feng, Caifeng Shan

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出EvoEmbedding模型，通过持续更新的潜在记忆生成可演化嵌入，实现基于动态上下文的检索，在长上下文基准上超越更大规模模型，并泛化到下游任务。

Comments Project Page: https://clare-nie.github.io/EvoEmbedding

JetSpec: Breaking the Scaling Ceiling of Speculative Decoding with Parallel Tree Drafting

JetFlow: 通过并行树草稿突破推测解码的缩放上限

Lanxiang Hu, Zhaoxiang Feng, Yulun Wu, Haoran Yuan, Yujie Zhao, Yu-Yang Qian, Bojun Wang, Peng Zhao, Daxin Jiang, Yibo Zhu, Tajana Rosing, Hao Zhang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Nanjing University（南京大学） ； StepFun（阶跃星辰） 纠错

AI总结 提出JetFlow框架，通过因果并行草稿头结合树推测解码，将更大草稿预算转化为更长接受前缀和更高端到端加速，在Qwen3模型上实现最高9.64倍加速。