Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

Evidence-Grounded AI for Musculoskeletal Care

用于肌肉骨骼护理的基于证据的人工智能

Wenjie Li, Yujie Zhang, Fanrui Zhang, Haoran Sun, Renhao Yang, Junjun He, Weiran Huang, Yuanfeng Ji, Chenrun Wang, Kailing Wang, Hongcheng Gao, Kaipeng Zhang, Hanyu Wang, Angela Lin Wang, Xingqi He, Yilin Huang, Shiyi Yao, Lilong Wang, Yankai Jiang, Yirong Chen, Chenglong Ma, Jiyao Liu, Ming Hu, Gen Li, Yidong Xu, Chengyu Zhuang, Jiawei Liu, Yin Zhang, Lequan Yu, Lu Chen, Yinpeng Dong, Lei Liu, Carlos Gutierrez Sanroman, Yu Qiao, Weijie Ma, Xiaosong Wang, Lei Wang

机构 * Ruijin Hospital, College of Health Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院，健康科学技术学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学脑启发智能感知与认知教育部重点实验室） ； School of Basic Medical Sciences, Intelligent Medicine Institute, Fudan University（复旦大学基础医学院智能医学研究院） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院放射肿瘤学系） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） 纠错

AI总结 研究针对肌肉骨骼护理中证据分散问题，提出基于大语言模型的OrthoPilot系统，整合多源数据进行持续管理。该系统在诊断推理等方面超越专家，优于其他智能系统，还提升了管理成功率和病床病例数等，推动临床人工智能实现纵向管理。

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ChronoFlow-Policy: Unifying Past-Current-Future Interaction Flow in Visuomotor Policy Learning

ChronoFlow-Policy：在视觉运动策略学习中统一过去-当前-未来交互流

Bokai Lin, Yifu Xu, Xinyu Zhan, Hongjie Fang, Jialin Tian, Fu-Cheng Zhang, Yong-Lu Li, Cewu Lu, Lixin Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Noematrix 纠错

AI总结 提出ChronoFlow统一表示过去、当前和未来的交互动态，并基于此设计扩散策略ChronoFlow-Policy，在模拟和真实操作任务中优于基线方法。

Externalizing Research Synthesis and Validation in AI Scientists through a Research Harness

通过研究框架将AI科学家的研究综合与验证外部化

Zijian Wang, Hanqi Li, Ziyue Yang, Zijian Hu, Shenghan Zuo, Yunzhe Zhang, Da Ma, Danyu Luo, Chenrun Wang, Jing Peng, Tiancheng Huang, Sijia Guo, Huayang Wang, Zichen Zhu, Senyu Han, Yilu Cao, Bo Chen, Xin Chen, Kai Yu, Lu Chen

机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机学院X-LANCE实验室） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China（江苏省语言计算重点实验室） ； Suzhou Laboratory, Suzhou, China（苏州实验室） 纠错

AI总结 提出Xcientist框架，将研究综合与实验验证外部化为可检查的合同驱动过程，解决自动研究中的声明漂移问题，并在多个领域验证其有效性。

Comments 66 pages, 15 figures, 19 tables

Trusted Multi-View Deep Learning Classification of Fetal Congenital Heart Disease with Feature-level and Decision-level Fusion

基于特征级与决策级融合的胎儿先天性心脏病可信多视图深度学习分类

Tan Zhou, Shifa Yao, Suncheng Xiang, Dahong Qian, Baoying Ye

机构 * School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（生物医学工程学院，上海交通大学） ； Shanghai Key Laboratory of Embryo Original Diseases（上海胚胎原发疾病重点实验室） ； Shanghai Municipal Key Clinical Specialty（上海市级重点临床专科） 纠错

AI总结 提出一种多视图深度学习框架，通过特征提取、注意力机制和不确定性决策融合超声心动图多视角图像，实现胎儿先天性心脏病高精度二分类。

ImplicitRDP: An End-to-End Visual-Force Diffusion Policy with Structural Slow-Fast Learning

ImplicitRDP：一种具有结构快慢学习的端到端视觉-力扩散策略

Wendi Chen, Han Xue, Yi Wang, Fangyuan Zhou, Jun Lv, Yang Jin, Shirun Tang, Chuan Wen, Cewu Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Noematrix Ltd.（诺姆矩阵有限公司） 纠错

AI总结 研究人类水平接触操作中视觉与力感测信号整合难题，提出ImplicitRDP策略，用结构快慢学习机制及虚拟目标表示正则化，经实验验证其在丰富接触任务中显著优于基线，有卓越反应性与成功率。

Comments Accepted to RA-L 2026. Project page: https://implicit-rdp.github.io

Timeripple: Accelerating vDiTs by Understanding the Spatio-Temporal Correlations in Latent Space

Timeripple：通过理解潜在空间中的时空相关性加速视频扩散变换器

Wenxuan Miao, Yulin Sun, Aiyue Chen, Jing Lin, Yiwu Yao, Yiming Gan, Jieru Zhao, Jingwen Leng, Minyi Guo, Yu Feng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Qizhi Institute（上海启智研究院） ； Huawei Technologies Co.,Ltd（华为技术有限公司） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Science（中国科学院计算技术研究所） 纠错

AI总结 针对视频生成中vDiT模型推理延迟问题，利用潜在空间时空相关性，提出轻量级自适应重用策略，通过重用相关令牌部分注意力分数近似计算，相比现有技术计算节省85%，且视频质量损失小。

Scaling Cross-Embodiment World Models for Dexterous Manipulation

为灵巧操作扩展跨实体世界模型

Zihao He, Bo Ai, Tongzhou Mu, Yulin Liu, Weikang Wan, Jiawei Fu, Yilun Du, Henrik I. Christensen, Hao Su

机构 * UC San Diego（UC圣迭戈大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hillbot 纠错

AI总结 研究跨实体学习中不同形态机器人数据共享和控制转移问题，提出将人类和机器人手表示为3D粒子集，在随机交互数据上训练基于图的世界模型并与模型预测控制集成，实验表明该方法能提高泛化能力、有效结合数据并实现不同机器人手的控制。

Comments Accepted to IROS 2026, Project Page: https://alan-heoooh.github.io/dexwm.html