Peking University（北京大学）

Claw-SWE-Bench: A Benchmark for Evaluating OpenClaw-style Agent Harnesses on Coding Tasks

Claw-SWE-Bench：评估OpenClaw风格代理框架在编码任务上的基准

Mengyu Zheng, Kai Han, Boxun Li, Haiyang Xu, Yuchuan Tian, Wei He, Hang Zhou, Jianyuan Guo, Hailin Hu, Lin Ma, Chao Xu, Guohao Dai, Lixue Xia, Yunchao Wei, Yunhe Wang, Yu Wang

机构 * TokenRhythm Technologies（TokenRhythm 技术公司） ； Infinigence AI ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； SEE Fund（SEE 基金） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出Claw-SWE-Bench基准，通过适配器协议统一评估异构代理框架，发现适配器设计对编码性能至关重要，且模型和框架选择显著影响通过率与成本。

MSUE: Multi-Modal Soccer Understanding Expert

MSUE：多模态足球理解专家

Litao Li, Yibo Yu, Yufeng Hu, Zhuo Yang, Jiali Wen, Yixin Chen, Yixi Zhou

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

AI总结 提出MSUE多专家问答架构，结合VLM数据合成管道与LLM动态调度文本、图像、视频专家，在SoccerNet VQA挑战中达到0.95准确率，获第三名。

Comments 6 pages, 1 figures

ISAP-3D: Identity-Slot Aligned Part-Aware 3D Generation

ISAP-3D: 身份槽对齐的部件感知3D生成

Junlin Hao, Haoshuai Fu, Xibin Song, Wei Li, Ruigang Yang, Xinggong Zhang, Jinchuan Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Huawei（华为） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对部件感知3D生成中因身份-布局纠缠导致的结构歧义问题，提出身份槽对齐框架ISAP-3D，通过语义身份令牌锚定每个部件并进行一对一布局预测，实现稳定可控的部件级3D生成。

Beyond representational alignment with brain-guided language models for robust reasoning

超越表征对齐：基于大脑引导的语言模型实现稳健推理

Mingqing Xiao, Kai Du, Zhouchen Lin

机构 * State Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室、智能科学与技术学院） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 研究通过fMRI信号增强大型语言模型推理能力，提出脑引导框架，在10个模型上实现最高13%的准确率提升。

TacCoRL: Integrating Tactile Feedback into VLA via Simulation

TacCoRL: 通过仿真将触觉反馈集成到视觉-语言-动作模型中

Siyu Ma, Yuqi Liang, Chang Yu, Yunuo Chen, Hao Su, Yixin Zhu, Yin Yang, Chenfanfu Jiang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

AI总结 提出TacCoRL框架，通过仿真与真实联合训练和强化学习，将触觉反馈注入视觉-语言-动作策略，在接触密集型任务中平均成功率提升22.5%。

RLCSD: Reinforcement Learning with Contrastive On-Policy Self-Distillation

RLCSD: 基于对比策略自蒸馏的强化学习

Leyi Pan, Shuchang Tao, Yunpeng Zhai, Lingzhe Zhang, Zhaoyang Liu, Bolin Ding, Aiwei Liu, Lijie Wen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对策略自蒸馏中特权诱导的风格漂移问题，提出RLCSD方法，通过对比正确与错误提示下的师生差距来抑制风格偏移，提升推理模型在数学和逻辑推理任务上的性能。

Comments 20 pages, 9 figures, 9 tables

Improving Human Diving Endurance with a Field-Deployable, Untethered Exoskeleton

利用可现场部署的无系留外骨骼提高人类潜水耐力

Zhihao Zhou, Zhenmeng Ju, Rui Yang, Chenxi Zhang, Zhihao Zhou, Ming Xu, Enhao Zheng, Dongjie Jiang, Lecheng Ruan, Jingeng Mai, Qining Wang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Beijing Engineering Research Center of Intelligent Rehabilitation Engineering（北京市智能康复工程技术研究中心） ； School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； Department of Sports Medicine, Peking University Third Hospital（北京大学第三医院运动医学科） ； School of Rehabilitation Sciences and Engineering, University of Health and Rehabilitation Sciences（康复大学康复科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出DiveMate外骨骼，通过自适应踢腿辅助在真实水下环境中将潜水距离提高42.9%，潜水时长延长54.9%，净耗气率降低47.0%，显著提升人类潜水耐力。

ARGUS: Stacked Multi-View Identity Mosaic Injection for Subject-Preserving Video Generation

ARGUS: 堆叠多视角身份马赛克注入用于主体保持的视频生成

Zijie Meng, Jiwen Liu, Yufei Liu, Chengzhuo Tong, Xiaoqiang Liu, Yuanxing Zhang, Yulong Xu, Pengfei Wan

机构 * Peking University（北京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 提出ARGUS框架，通过堆叠多视角身份马赛克注入（SMII）将身份表示为紧凑动态分布，结合MLLM身份导演、无交叉对反事实训练等模块，在主体保持视频生成中达到SOTA。

Comments 13 pages, 3 figures

Least-Action-Guided Diffusion for Physical Extrapolation

最小作用量引导扩散用于物理外推

Zhongxin Yang, Yuanwei Bin, Xiang I. A. Yang, Shiyi Chen

机构 * College of Engineering, Peking University（北京大学工学院） ； Ningbo Institute for Digital Twin, Eastern Institute of Technology（东方理工宁波数字孪生研究院） ； Eastern Institute for Advanced Study, Eastern Institute of Technology（东方理工高等研究院） ； Shenzhen Tenfong Technology Co., Ltd.（深圳腾方科技有限公司） ； Mechanical Engineering, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学机械工程系） 纠错

AI总结 提出最小作用量引导扩散（LAPG）框架，通过将最小作用量原理转化为可微的推理时校正机制，在时间、参数和几何外推中保持物理一致性，优于训练时物理信息基线。