Peking University（北京大学）

Lift3D-VLA: Lifting VLA Models to 3D Geometry and Dynamics-Aware Manipulation

Lift3D-VLA：将VLA模型提升到3D几何和动力学感知操纵

Jiaming Liu, Qingpo Wuwu, Nuowei Han, Hao Chen, Zhuoyang Liu, Fan Fei, Yueru Jia, Chenyang Gu, Yandong Guo, Boxin Shi, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； CUHK（香港中文大学） ； AI² Robotics（智平方科技） 纠错

AI总结 研究针对VLA模型在物理环境操纵中几何理解和空间推理不足的问题，提出Lift3D-VLA框架。通过增强2D模型提升策略、GC-MAE自监督框架及分层时间动作建模，提升模型3D几何和动力学感知能力，在模拟和现实任务中取得更好效果。

Comments 14 pages, 7 figures. Project website: https://lift3dvla.github.io/

Vision as Unified Multimodal Generation

视觉作为统一的多模态生成

Xiaoyang Han, Jianhua Li, Kewang Deng, Zukai Chen, Xuanke Shi, Sihan Wang, Boxuan Li, Linyan Wang, Siyi Xie, Xin You, Jinsheng Quan, Zhongang Cai, Haiwen Diao, Ziwei Liu, Lei Yang, Dahua Lin, Quan Wang

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 该研究将计算机视觉表述为统一多模态生成，SenseNova-Vision用自然语言指令等指定任务并生成多种输出。通过转换注释形成语料库训练模型，其涵盖多种视觉任务，实验显示统一模型能匹配专用系统，为集成视觉能力到通用模型提供可扩展途径。

Comments 48 pages,22 figures

VaseMuseum: Digital Intelligent Museum for Ancient Greek Pottery

花瓶博物馆：古希腊陶器数字智能博物馆

Jiazi Wang, Nonghai Zhang, Qiushi Xie, Zeyu Zhang, Yufeng Chen, Yang Zhao, Ling Shao, Hao Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Department of Computer Science and Information Technology, La Trobe University（拉筹伯大学计算机科学与信息技术系） ； UCAS-Terminus AI Lab, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学UCAS-Terminus人工智能实验室） 纠错

AI总结 针对古希腊陶器文化遗产领域中视觉语言模型面临的挑战，提出轻量级模块化多模态智能体框架花瓶博物馆，结合虚拟博物馆与花瓶智能体，经多模态感知等操作，提高引用有效性，减少幻觉并产生更中立答案。

Comments Code: https://github.com/AIGeeksGroup/VaseMuseum. Website: https://aigeeksgroup.github.io/VaseMuseum

LAMP: Latent Motion Prior-Guided Real-World Learning for Dexterous Hand Manipulation

LAMP：用于灵巧手部操作的潜在运动先验引导的现实世界学习

Xinye Yang, Zhiyuan Ma, Hongze Yu, Yuanpei Chen, Yaodong Yang, Xiaojie Chai, Xinlei Chen, Chao Yu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； PsiBot 纠错

AI总结 研究针对灵巧手部现实世界学习易出错的问题，提出含潜在运动先验模块的三阶段学习框架LAMP，先预训练模块，再训练视觉运动策略并通过在线残差RL改进，在真实机器人任务中取得高成功率，提升了学习效果。

Comments 17 pages, 11 figures

WING: A Window-Prior-Based Generative Network with Gated Inception for Cross-Modality CT Synthesis

WING：一种基于窗口先验的带门控inception的生成网络用于跨模态CT合成

Siyuan Mei, Yan Xia, Yipeng Sun, Siming Bayer, Zirong Li, Chengze Ye, Daiqi Liu, Fuxin Fan, Yixing Huang, Andreas Maier

机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（模式识别实验室，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； Department of Orthodontics and Orofacial Orthopaedics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（正畸与口腔颌面正畸科，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） ； Siemens Healthineers（西门子医疗） ； Institute of Medical Technology, Peking University（北京大学医学技术研究所） 纠错

AI总结 研究旨在从MRI和CBCT生成CT体积改善放疗计划。核心方法是将回归目标重构成窗口表示，引入WING网络，含门控inception生成器、融合与细化变压器及联合对抗训练目标。主要贡献是在相关基准上达最优性能且支持单模型多解剖合成。

From Passive Retrieval to Active Memory Navigation: Learning to Use Memory as a Structured Action Space

从被动检索到主动记忆导航：学习将记忆用作结构化动作空间

Yue Xu, Yutao Sun, Yihao Liu, Mengyu Zhou, Jiayi Qiao, Lu Ma, Kai Tang, Wenjie Wang, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Alibaba（阿里巴巴） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究针对个性化对话代理中记忆系统的被动性问题，提出NapMem框架，将用户记忆组织成多粒度金字塔并通过工具暴露层次，经记忆工具强化学习训练智能体，在多任务实验中具竞争力，还进行了多方面分析，证明结构化存储与策略结合对长期用户记忆有益。

Akashic: A Low-Overhead LLM Inference Service with MemAttention

Akashic：一种基于内存注意力机制的低开销大语言模型推理服务

Yang Liu, Zhaokai Luo, Huayi Jin, Ruozhou He, Chenchen Hong, Zhiyong Wang, Yifei Liu, Yunfei Gu, Chentao Wu, Junhao Hu

机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； ShangHai JiaoTong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对大语言模型推理中重放完整历史记录不切实际的问题，提出基于内存注意力机制的低开销内存系统Akashic，通过组织上下文成有界块、建模块间语义关系及应用软硬件协同设计内存放置，提升了任务准确率、吞吐量和可持续请求率。

When Lower Privileges Suffice: Investigating Over-Privileged Tool Selection in LLM Agents

当较低权限足够时：探究LLM代理中的过度权限工具选择

Kaiyue Yang, Yuyan Bu, Jingwei Yi, Yuchi Wang, Biyu Zhou, Juntao Dai, Songlin Hu, Yaodong Yang

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） 纠错

AI总结 针对LLM代理在工具选择中偏好高权限工具的安全问题，提出ToolPrivBench评估框架，发现主流代理普遍存在过度权限选择且被瞬态故障放大，并设计权限感知后训练防御方法有效减少不必要的高权限工具使用。

Comments code: https://github.com/AISafetyHub/agent-tool-selection-bias

WAM4D: Fast 4D World Action Model via Spatial Register Tokens

WAM4D：通过空间注册令牌实现快速4D世界动作模型

Ying Li, Xiaobao Wei, Jiajun Cao, Hao Wang, Xiaowei Chi, Chengyu Bai, Qianpu Sun, Jiajun Li, Xiaojie Zhang, Peidong Jia, Jian Tang, Sirui Han, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） 纠错

AI总结 提出WAM4D，利用轻量级空间注册令牌将预训练几何先验迁移至因果视频-动作变换器，实现高效4D世界动作建模，在RoboTwin 2.0和真实操作任务中提升空间一致性并保持快速推理。

Comments 15 pages, 7figures, 9tables