Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

Inter-X++: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Human-Human Interaction Analysis

Inter-X++：用于多模态人与人交互分析的综合基准

Liang Xu, Chengqun Yang, Zili Lin, Xintao Lv, Yichao Yan, Xin Jin, Zhibo Chen, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（宁波工程学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 该研究提出多模态人与人交互基准Inter-X++，构建含精细标注的大规模数据集，开发统一HHI框架OpenHHI，其在生成与感知任务上达最优性能，验证了统一表示的有效性。

Comments 24 pages, 10 figures

DreamHand: Repurposing Video Diffusion Models for Occlusion-Robust Egocentric 3D Hand Motion Recovery

DreamHand：复用视频扩散模型实现遮挡鲁棒的第一人称视角3D手部运动恢复

Yufei Liu, Xixi Wang, Hao Li, Ganlong Zhao, Kaitong Cai, Chengkai Jin, Chunxiao Liu, Jianbo Liu, Siyuan Huang, Xingang Pan, Hongsheng Li

机构 * ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 DreamHand是复用视频扩散模型的离线片段级框架，通过确定性干净潜在编码器与双向时空解码器恢复带度量位置的连续双手轨迹，在五个第一人称视角基准测试中实现最佳性能，为机器人操作数据提供可扩展路径。

Comments Project Page: this https URL (https://ggxxii.github.io/dreamhand/)

Towards Surgical World-Action Modeling: A Preliminary Joint Visual-Trajectory Forecasting for Surgical Motion Planning

面向外科世界动作建模：外科手术运动规划的初步联合视觉-轨迹预测

Weiliang Huang, Huanrong Liu, Bob Zhang, Qi Dou, Zhen Chen, Yun Gu, Guy Rosman, Qingbiao Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； University of Macau Advanced Research Institute in Hengqin（澳门大学横琴研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tongren Hospital（同仁医院） ； Duke University（杜克大学） 纠错

AI总结 本文提出初步联合视觉-轨迹世界动作模型，从历史手术观测中同时预测未来视觉状态与器械轨迹，采用分块自回归展开法，提升了预测性能，证明了联合预测的可行性，但仍存在长范围预测的退化与误差挑战。

Video2DoorTraversal: Push Door Traversal via Simulated Door Twins

Video2DoorTraversal：通过模拟门孪生体实现推门穿越

Xincheng Tang, Yiji Chen, Youhan Xie, Wanyu Li, Zhengjie Shu, Lai Jiang, Wenkang Hu, Yitong Li, Jinchuang Zhang, Xibin Song, Ruigang Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； NeoWa Robotics（NeoWa机器人公司） ； Shandong University（山东大学） 纠错

AI总结 本文提出Video2DoorTraversal框架，通过DoorTwin重构门孪生体，训练ArticuACT策略，实现轮腿式移动机械手开门穿越，在真实门与未见门上分别达到96.57%和80.95%的成功率。

Comments 8 pages, 6 figures

Towards Professional Tennis Styles for Humanoid Robots with Adaptive Motion Planning and Tracking

面向人形机器人的专业网球风格：自适应运动规划与跟踪

Tao Huang, Ruofei Liu, Xuchen Tang, Xinyin Zhang, Junli Ren, Huayi Wang, Feiyu Jia, Yukai Qi, Kangning Yin, Weishuai Zeng, Lipeng Chen, Xi Li, Ting Wu, Kailin Li, Ruoli Dai, Jingbo Wang, Lei Han, Jiangmiao Pang

机构 * Noitom Robotics（诺亦腾机器人） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Dobot Robotics（越疆机器人） 纠错

AI总结 本研究提出AdaPT框架，从广播视频学习专业网球风格，通过自适应机制弥合仿真到现实的差距，在Unitree G1和Dobot Atom人形机器人上验证了有效性，为相关系统提供了见解。

Comments 14 pages

ReCache: Efficient KV Cache Reuse and Compression for Tool-Augmented LLM Agents

ReCache：面向工具增强型大语言模型智能体的高效键值缓存复用与压缩

Yichu Fang, Sitong Wei, Haozhe Hu, Xiaoyu Shen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工学院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 ReCache是面向工具增强型大语言模型智能体的框架，通过资源级注意力与剪枝实现KV缓存复用压缩，在性能损失极小的情况下大幅降低推理计算与内存开销，已在多工具数据集基准上验证有效。

Comments 17 pages, 4 figures

PO-PDDL: Learning Symbolic POMDPs from Visual Demonstrations for Robot Planning Under Uncertainty

PO-PDDL: 从视觉演示中学习符号化POMDP以实现不确定性下的机器人规划

Wenjing Tang, Xuanjin Jin, Yuan Liu, Renming Huang, Cewu Lu, Panpan Cai

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

AI总结 提出PO-PDDL符号化POMDP框架，通过从机器人执行视频中重建潜在状态轨迹、识别部分可观测性并学习随机转移与观测模型，实现不确定性下的鲁棒任务规划。

ATBench: A Diverse and Realistic Agent Trajectory Benchmark for Safety Evaluation and Diagnosis

ATBench：一个多样且现实的代理轨迹基准，用于安全评估与诊断

Yu Li, Haoyu Luo, Yuejin Xie, Yuqian Fu, Zhonghao Yang, Shuai Shao, Qihan Ren, Wanying Qu, Yanwei Fu, Yujiu Yang, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； KAUST（卡塔尔人工智能科学中心） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 ATBench通过多样化的轨迹和现实场景评估代理安全，包含1000条轨迹，挑战性强，支持跨基准比较和长周期故障诊断。

Remask, Don't Replace: Token-to-Mask Refinement in Diffusion Language Models

重新标记，而非替换：扩散大语言模型中的令牌到标记细化

Lin Yao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 本文提出Token-to-Mask（T2M）方法，通过重新标记可疑令牌而非覆盖来提升扩散大语言模型的准确性，在AIME 2025和CMATH上分别提升13.33和8.56个百分点。

CharTool: Tool-Integrated Visual Reasoning for Chart Understanding

CharTool: 集成工具的视觉推理用于图表理解

Situo Zhang, Yifan Zhang, Zichen Zhu, Da Ma, Lei Pan, Danyang Zhang, Zihan Zhao, Lu Chen, Kai Yu

机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院X-LANCE实验室） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing（江苏省语言计算重点实验室） ； Suzhou Laboratory（苏州实验室） ； AISpeech Co., Ltd.（思必驰科技股份有限公司） 纠错

AI总结 本文提出CharTool，通过集成工具提升多模态大语言模型对图表的理解能力，通过双重数据管道和代理强化学习，在六个图表基准测试中取得显著提升。

Comments Accepted by ACMMM 2026

ReAugment: Model Zoo-Guided RL for Few-Shot Time Series Augmentation and Forecasting

ReAugment：基于模型库的小样本时间序列增强与预测强化学习方法

Haochen Yuan, Yutong Wang, Yihong Chen, Yunbo Wang, Xiaokang Yang

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（人工智能大模型关键实验室、人工智能研究院、上海交通大学） 纠错

AI总结 ReAugment是基于模型库的强化学习方法，用于小样本时间序列增强与预测，可识别易过拟合样本并自适应生成新数据，提升预测效果。