Nanjing University（南京大学）

ContextMaster: Interactive Multi-Shot Video Creation via Fixed-Budget Sparse Context Routing

ContextMaster：基于固定预算稀疏上下文路由的交互式多镜头视频创作

Xu Guo, Zhengxuan Wei, Xinghui Li, Hanzhuo Huang, Xinyu Liu, Xiangyang Luo, Min Wei, Yiran Zhu, Qiulin Wang, Yulong Xu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Qi Fan, Xiangwang Hou

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技影团队） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 该研究提出统一模型ContextMaster，以固定预算稀疏上下文路由等技术解决交互式多镜头视频创作问题，在基础任务表现优于专用基线，单GPU达16 FPS且支持灵活工作流。

Comments Project page: https://guoxu1233.github.io/ContextMaster/

Mind-VLA: Instruction-Aware Spatial Representation Alignment for Vision-Language-Action Models

Mind-VLA：面向视觉-语言-动作模型的指令感知空间表示对齐方法

Xingyu Ding, Yuzhong Zhao, Yang Wu, Chaoyang Zhao, Chunhai Zhao, Yifan Zhang, Jian Cheng

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文针对现有VLA方法忽略指令指定目标物体3D几何的问题，提出Mind-VLA方法，通过对齐目标物体相关特征实现指令感知3D理解，在LIBERO、CALVIN及真实机器人遮挡任务上性能显著优于基线。

Look Ahead Before You Distill: Future Trajectory Validation of Teacher Guidance for Agentic On-Policy Distillation

蒸馏前先前瞻：智能体策略内蒸馏中教师指导的未来轨迹验证

Chishui Chen, Yaoyou Fan, Te Sun, Yi Yang, Chenghao Sun, Delin Mao, Hongbo Qiao, Zuowei Zhang, Junxi Wang, Chenxing Sun, Yangen Hu, Lu Pan, Xuyang Liu, Linfeng Zhang

机构 * Meituan LongCat Interaction（美团龙猫交互） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Jilin University（吉林大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 该研究针对策略内蒸馏的学生轨迹偏差问题，提出FutureBridge-OPD方法，在多任务基准上显著优于现有方法，代码公开可用。

Comments 15 pages, 5 figures

RiboSphere: Learning Unified and Efficient Representations of RNA Structures

RiboSphere：学习RNA结构的统一且高效的表示

Zhou Zhang, Hanqun Cao, Cheng Tan, Fang Wu, Pheng Ann Heng, Tianfan Fu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 RiboSphere通过结合向量量化与流匹配，学习RNA结构的离散几何表示，实现高保真结构生成，其在结构重建和逆折叠中表现优异。

Comments Accepted by ICML 2026

Beyond the Dirac Delta: Mitigating Diversity Collapse in Reinforcement Fine-Tuning for Versatile Image Generation

超越狄拉克 delta：缓解强化微调中的多样性崩溃以实现多功能图像生成

Jinmei Liu, Haoru Li, Zhenhong Sun, Chaofeng Chen, Yatao Bian, Bo Wang, Daoyi Dong, Chunlin Chen, Zhi Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Australia National University（澳大利亚国立大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Technology Sydney（技术科技大学） 纠错

AI总结 DRIFT通过激励输出多样性缓解强化微调中的多样性崩溃，提升图像生成的多样性和任务对齐能力。