Peking University（北京大学）

Skills Are Not Islands: Measuring Dependency and Risk in Agent Skill Supply Chains

技能并非孤岛：衡量智能体技能供应链中的依赖性与风险

Changguo Jia, Tianqi Zhao, Runzhi He, Minghui Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 提出智能体技能供应链（ASSC）概念，设计SkillDepAnalyzer工具从自然语言中提取依赖关系，在超143万技能上揭示四种结构模式和安全风险，建议类型化依赖清单和风险预警审计。

Human-Centric Transferable Tactile Pre-Training for Dexterous Robotic Manipulation

面向灵巧机器人操作的人为中心的可迁移触觉预训练

Chi Zhang, Penglin Cai, Ziheng Xi, Haoqi Yuan, Hao Luo, Wanpeng Zhang, Sipeng Zheng, Chaoyi Xu, Zongqing Lu

机构 * Peking University（北京大学） ； BeingBeyond ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出H-Tac大规模触觉-动作数据集和可迁移触觉预训练（TTP）系统，通过统一触觉与动作空间弥合人机差距，利用触觉专家预测未来触觉以建模接触动力学，显著提升灵巧操作的泛化与精细控制能力。

Comments The first two authors contribute equally. Orders are decided by flipping a coin

AMBUSH: Collaborative Capture in Complex Environments with Neural Acceleration

AMBUSH：复杂环境下的协作捕获与神经加速

Junfeng Chen, YinHang Luo, Xinyi Wang, Junrui Li, Meng Guo

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； Distributed Autonomous Systems and Control Lab, University of Michigan（密歇根大学分布式自主系统与控制实验室） 纠错

AI总结 提出基于“伏击”策略的参数化方法，结合混合蒙特卡洛树搜索与神经加速，实现多个慢速追捕者在复杂环境中高效捕获快速逃逸者。

QCA: Query- and Content-Aware Keyframe Selection for Long Video Understanding

QCA：面向长视频理解的查询与内容感知关键帧选择

Jun Peng, Baiyang Song, Jie Li, Hui Li, Yiyi Zhou, Rongrong Ji, Yonghong Tian

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（厦门大学多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 提出QCA框架，通过联合建模查询相关性和内容偏差动态分配关键帧预算，无需额外训练即可集成到Video-LLMs，在长视频理解基准上取得最优性能。

Gauging, Measuring, and Controlling Critic Complexity in Actor-Critic Reinforcement Learning

在Actor-Critic强化学习中衡量、测量和控制评论家复杂度

Konstantin Garbers

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出用谱有效秩熵衡量评论家模型复杂度，在TD3和PPO实验中追踪复杂度与回报、偏差的关系，并通过谱熵惩罚实现复杂度控制。

Building a Scalable, Reproducible, Evaluatable, and Closed-Loop Simulation Environment Foundation for Embodied Intelligence

构建可扩展、可复现、可评估、闭环的具身智能仿真环境基础：面向具身智能训练、评估和数据收集的云原生仿真基础设施

Junwu Xiong, Yongjian Guo, Mingxi Luo, Ning Qiao, Lei Kang, Song Wang, Yince Gao, Chenfeng Gu, Zhen Sun, Haoran Li, Wei Lu, Yucheng Guo, Shuai Di, Xiaodong Bai, Haoran Sun, Jing Long, Jiaxuan Gao, Hui Zhang, Peng Hao, Lu Lu

机构 * AI Infra Team at JDT（京东科技AI基础设施团队） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出一种云原生仿真基础设施框架，通过弹性资源调度、容器化仿真等技术，实现大规模、标准化、可复现的具身智能训练、评估与数据收集。

Seeing is Believing: Aligning Prompt Rewriting with Visual Anchors for Text-to-Image Generation

眼见为实：基于视觉锚点的提示重写对齐用于文本到图像生成

Xuanyi Liu, Deyi Ji, Junyu Lu, Jing Wang, Lanyun Zhu, Qianxiong Xu, Xuhang Chen, Tianrun Chen, Siwei Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出FaithRewriter框架，利用多模态大模型生成中间视觉线索，结合大语言模型生成视觉锚定的增强提示，再蒸馏至小模型，以缩小用户意图与生成图像之间的差距。

QuadLink: Autoregressive Quad-Dominant Mesh Generation via Point-Relation Learning

QuadLink: 通过点关系学习的自回归四边形主导网格生成

Yiheng Zhang, Zhe Zhu, Tingrui Shen, Zhuojiang Cai, Tianxiao Li, Zixing Zhao, Qiujie Dong, Zhiyang Dou, Jiepeng Wang, Le Wan, Yuwang Wang, Wenping Wang, Yuan Liu, Cheng Lin

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent VISVISE（腾讯VISVISE） ； Peking University（北京大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） 纠错

AI总结 提出QuadLink框架，通过将点云链接成结构化面片，以自回归方式生成各向异性的四边形主导网格，实现高几何保真度和拓扑质量。

Mixture of Distributions Matters: Dynamic Sparse Attention for Efficient Video Diffusion Transformers

分布混合至关重要：面向高效视频扩散Transformer的动态稀疏注意力

Yuxi Liu, Yipeng Hu, Zekun Zhang, Kunze Jiang, Kun Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出MOD-DiT框架，通过两阶段动态稀疏注意力（利用早期去噪先验和分布混合线性近似预测掩码，结合在线块掩码策略）在无需采样的情况下实现高效视频生成，显著加速并保持质量。