Tsinghua University（清华大学）

RateQuant: Optimal Mixed-Precision KV Cache Quantization via Rate-Distortion Theory

RateQuant: 通过率-失真理论实现最优混合精度KV缓存量化

Fei Zuo, Zikang Zhou, Hao Cong, Xiaoyan Xi, Ho Fai Leung

机构 * BA TechWorks (BMW Group)（BA TechWorks（宝马集团）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 RateQuant利用率-失真理论优化混合精度KV缓存量化，通过为不同重要性头部分配不同位宽，减少内存瓶颈，提升生成性能。

Comments 18 pages, 7 figures, 5 tables

SHIFT: Motion Alignment in Video Diffusion Models with Adversarial Hybrid Fine-Tuning

SHIFT: 视频扩散模型中的运动对齐与对抗混合微调

Xi Ye, Wenjia Yang, Yangyang Xu, Xiaoyang Liu, Duo Su, Mengfei Xia, Jun Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； University of Chinese Academy of Science（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对视频扩散模型微调后运动保真度下降的问题，提出基于像素通量动力学的像素运动奖励和SHIFT框架（平滑混合微调），通过对抗优势改进收敛并缓解奖励黑客，有效解决动态度坍塌。

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EXPLORE-Bench: Egocentric Scene Prediction with Long-Horizon Reasoning

EXPLORE-Bench：具有长视距推理的自我中心场景预测

Chengjun Yu, Xuhan Zhu, Chaoqun Du, Pengfei Yu, Wei Zhai, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Foundation Model Team, Li Auto Inc.（蔚来汽车基础模型团队） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出EXPLORE-Bench基准，通过初始场景图像和动作序列预测最终场景，评估多模态大模型在自我中心长视距推理中的能力，发现与人类存在显著差距。

RAE-NWM: Navigation World Model in Dense Visual Representation Space

RAE-NWM：密集视觉表示空间中的导航世界模型

Mingkun Zhang, Wangtian Shen, Fan Zhang, Haijian Qin, Zihao Pei, Ziyang Meng

机构 * Department of Precision Instrument, Tsinghua University（清华大学精密仪器系） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学） 纠错

AI总结 提出RAE-NWM，在密集视觉表示空间中使用条件扩散Transformer建模导航动态，提升结构稳定性和动作精度，从而改善下游规划与导航。

Comments Code is available at: https://github.com/20robo/raenwm

MobileManiBench: Simplifying Model Verification for Mobile Manipulation

MobileManiBench：简化移动操作模型验证

Wenbo Wang, Fangyun Wei, QiXiu Li, Xi Chen, Yaobo Liang, Chang Xu, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出仿真优先框架MobileManiBench，基于NVIDIA Isaac Sim和强化学习自动生成多样化移动操作轨迹，包含300K条轨迹，用于验证VLA模型在真实部署前的性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

SciFig: Towards Automating Editable Figure Generation for Scientific Papers

SciFig：面向科学论文的可编辑图形自动生成

Siyuan Huang, Yifan Zhou, Yutong Gao, Zi Yin, Juyang Bai, Xinxin Liu, Rama Chellappa, Chun Pong Lau, Cheng Peng, Sayan Nag, Shraman Pramanick

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Independant Researcher（独立研究者） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Central Florida（佛罗里达中央大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 提出SciFig多智能体框架，从科学文本自动生成可编辑的高质量方法图，通过分解规划、布局、渲染和迭代优化，在435个基准上优于基线，平均10分钟生成可编辑图形。

Data Scaling Laws in Imitation Learning for Robotic Manipulation

机器人操作模仿学习中的数据缩放定律

Fanqi Lin, Yingdong Hu, Pingyue Sheng, Chuan Wen, Jiacheng You, Yang Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 通过收集超过4万次演示和1.5万次真实机器人 rollout，发现策略泛化性能与环境和物体数量呈幂律关系，环境和物体多样性比演示数量更重要，据此提出高效数据收集策略。