Nanjing University（南京大学）

C2Dex: Contact-Consistent Reconstruction and Retargeting for Dexterous Manipulation from Monocular Video

C2Dex：基于单目视频的接触一致性重建与灵巧操作重定向

Jie Ren, Zhehao Jiang, Yinhong Yang, Haorui Jia, Han Jiang, Ben Li, Yao Yao, Cheng Lin, Qiu Shen, Zhenshan Bing, Xiao-Xiao Long, Xun Cao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； China Mobile Research Institute（中国移动研究院） 纠错

AI总结 C2Dex是基于单目视频的灵巧操作框架，通过聚合物体侧稳定接触实现HOI重建与手物几何保留，在DexYCB、TACO上的轨迹成功率显著优于基线，且真实机器人复现可行。

Comments 9 pages, 5 figures. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Project page: https://k-jie.github.io/C2Dex/

CAi Copilot: Reducing Operational Workload in Molecular Design through Intent-Driven Agentic Workflows

CAi Copilot：通过意图驱动的智能体工作流减少分子设计中的操作工作量

Zhu Wang, Jiangyu Chen, Yingjun Shang, Yuhui Yao, Laiao Lu, Tianfan Fu, Na Zou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 CAi Copilot是面向专家的意图驱动智能体，通过三层架构整合分子设计分散工具，在45项任务中整体性能最优，得分84.59，可将设计意图转化为可追溯工作流。

PAST: Prompt-Adaptive Sampling Termination for Efficient Diffusion Model

PAST：用于高效扩散模型的提示自适应采样终止

Renye Yan, Jikang Cheng, You Wu, Wei Peng, Zongwei Wang, Ling Liang, Yimao Cai

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 PAST是一种提示自适应采样终止方法，通过双自适应协调机制提升扩散模型RL微调的计算效率与偏好优化质量，效率最高提升66.7%，质量最高提升29.5%。

Explore or Converge? Stage-Guided Per-Step Optimization for Diffusion Models

探索还是收敛？面向扩散模型的阶段引导式逐步优化方法

Renye Yan, Jikang Cheng, You Wu, Wei Peng, Zongwei Wang, Ling Liang, Yimao Cai

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对扩散模型RL偏好对齐的奖励不匹配问题，提出SGPO方法，通过分阶段分配目标，使生成质量提升26.7%、收敛速度提高36.7%。