Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

Smooth Scaling Laws Hide Stepwise Token Learning

平滑缩放定律隐藏了逐步的令牌学习

Pingjie Wang, Zechen Hu, Peiru Yang, Fu Guo, Debing Zhang

机构 * Dots Studio, Xiaohongshu Inc.（dots studio，小红书公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua university（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出令牌级框架，将缩放定律分解为上下文令牌的局部学习事件，通过拟合S形曲线发现令牌学习集中在局部转换中，并利用学习时间谱定量重建验证损失导数，进而通过重塑训练分布实现11%的验证损失加速降低。

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Act, Sense, Act: Learning Active Perception from Large-Scale Egocentric Human Data

行动、感知、行动：从大规模自我中心人类数据中学习主动感知

Jialiang Li, Yi Qiao, Yunhan Guo, Changwen Chen, Wenzhao Lian

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（人工智能学院，上海交通大学） 纠错

AI总结 研究如何让机器人在无约束环境中实现可泛化操作，提出CoMe - VLA框架，利用大规模人类自我中心数据学习主动感知，集成认知辅助头和双轨记忆系统，经三个阶段训练模型，实验证明该方法在多场景长期任务中有强鲁棒性和适应性。

ProSGNeRF: Progressive Dynamic Neural Scene Graph with Frequency Modulated Foundation Model in Urban Scenes

ProSGNeRF：城市场景中基于频率调制基础模型的渐进式动态神经场景图

Tianchen Deng, Yanbo Wang, Yejia Liu, Chenpeng Su, Jingchuan Wang, Danwei Wang, Shao-Yuan Lo, Weidong Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

AI总结 针对大规模城市场景中快速移动对象建模及相机自我运动处理难题，提出ProSGNeRF，通过渐进式场景图网络架构学习局部场景表示，利用基础模型网络编码潜码并引入频率调制模块，提升视图合成等能力。

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Re$^3$Sim: Generating High-Fidelity Simulation Data via 3D-Photorealistic Real-to-Sim for Robotic Manipulation

Re$^3$Sim：通过用于机器人操作的3D逼真的真实到模拟生成高保真模拟数据

Xiaoshen Han, Junqiu Yu, Minghuan Liu, Yilun Chen, Xiaoyang Lyu, Yang Tian, Bolun Wang, Weinan Zhang, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 针对机器人真实数据收集难题，提出RE$^3$Sim系统，运用3D重建和神经渲染技术重现真实场景，利用特权信息收集专家演示并训练策略，验证管道有效性，仅用模拟数据实现零样本转移，还生成大规模数据集。