Peking University（北京大学）

Music-to-Dance Generation via Atomic Movements

通过原子运动生成音乐驱动的舞蹈

Xinhao Cai, Yixuan Sun, Minghang Zheng, Qingchao Chen, Xin Jin, Song-chun Zhu, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学研究所） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京通用人工智能研究院） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） 纠错

AI总结 研究音乐驱动的舞蹈生成问题，提出结构感知框架，将编排建模为原子运动序列，经数据分割、聚类及大语言模型处理得到原子运动注释，设计两阶段生成框架，提升舞蹈生成的结构连贯性、节奏对齐和自然度，增强可解释性与可控编辑性。

Unleashing Multimodal Large Language Models for Training-free HOI Detection in the Wild

释放多模态大语言模型用于野外无训练的人机交互检测

Ting Lei, Jialin Liu, Zhu Xu, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） 纠错

AI总结 该研究针对传统人机交互检测方法在开放世界和组合场景中泛化能力受限的问题，提出无训练的AgentHOI框架，利用基础模型多模态推理能力，通过上下文感知多轮推理和多方面交互定位机制，在实际场景中取得优于现有监督和弱监督方法的性能。

Design, Modeling and Experimental Validation of a Miniature Hybrid Underwater Glider With Large-Range Foldable Deflectable Wings

一种具有大范围可折叠可偏转机翼的微型混合水下滑翔器的设计、建模与实验验证

Yongjian Zhu, Yusen Tao, Feitian Zhang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究微型混合水下滑翔器，通过将机翼配置视为结构变量开发多体动力学模型，基于CRBA投影形成统一动态模型，提出顺序参数识别框架，经实验验证能在受限水下环境主动重构形态并增强导航。

Comments 11 pages, 8 figures, journal

CoDiffGRN: Rethinking Gene Regulatory Network Inference via the BEELINE-KGC Benchmark and Co-evolutionary Discrete Diffusion

CoDiffGRN：通过BEELINE-KGC基准和协同进化离散扩散重新思考基因调控网络推理

Jiaze Song, Runhao Zhao, Minghao Xu, Bin Cui, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

AI总结 该研究针对单细胞转录组数据推断基因调控网络问题，提出CoDiffGRN方法，将GRN推理转化为归纳图完成问题，引入新基准和协同进化离散扩散框架，实验表明其在新调控发现上性能优越，优于现有方法。

Comments 19 pages, 6 figures

EFlow: Learning Evidence Flow for Long-Video Reasoning with Adaptive Reflection

EFlow: 学习证据流用于具有自适应反思的长视频推理

Wenhao Zhang, Kuanwei Lin, Xuyi Yang, Wei Gao, Ge Li

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出EFlow框架，通过分离时间定位与逻辑推理（CoT）及置信度感知的反思机制，解决长视频推理中早期语义假设导致的证据偏差问题，在五个基准上提升性能。