Tsinghua University（清华大学）

Enhancing In-context Panoramic Generation via Geometric-aware Pretraining

通过几何感知预训练增强上下文全景生成

Haoran Feng, Ruiyang Zhang, Longyi Zhang, Dizhe Zhang, Lu Qi

机构 * Insta360 Research（影石创新研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 该研究提出两阶段框架Canvas360用于上下文全景生成，结合几何感知预训练与微调。通过构建数据集及特定建模方法，增强文本到全景生成，经实验验证其能提高全景图像保真度，在相关指标上表现优异。

Comments Project page: https://zry000.github.io/Canvas360/ Github: https://github.com/Insta360-Research-Team/Canvas360

UniLM-Nav: A Unified Framework for Zero-Shot Last-Mile Navigation

UniLM-Nav：零样本最后一英里导航的统一框架

Zhuofan Zhang, Tianxu Wang, Guoxi Zhang, Yixiong Lin, Xilin Wang, Hongming Xu, Qing Li, Song-Chun Zhu, Lifeng Fan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，字节跳动公司人工智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究移动操作中最后一英里导航问题，提出UniLM-Nav统一框架，通过多模态大语言模型后端分解任务为视图选择、功能接地和姿态推理，在OVMM基准上优于现有方法，还验证了在实际机器人上的适用性。

Comments Project page: https://unilm-nav.github.io

DemoPSD: Disagreement-Modulated Policy Self-Distillation

DemoPSD: 分歧调节的策略自蒸馏

Yunhe Li, Hao Shi, Wenhao Liu, Mengzhe Ruan, Hanxu Hou, Zhongxiang Dai, Shuang Qiu, Linqi Song

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出DemoPSD框架，通过选择性采纳教师指导，平衡学生从教师学习和保持自身推理能力，解决特权信息泄露和探索抑制问题，在科学推理任务上优于现有方法。

FAST: A Framework for Aligned Sampling and Training in Parallel Reinforcement Learning for Autonomous Driving

FAST：面向自动驾驶并行强化学习中的对齐采样与训练框架

Bonan Wang, Letian Tao, Bin Shuai, Jiaxin Gao, Wenxin Zhao, Wei Xiong, Kehua Sheng, Bo Zhang, Yang Guan, Shengbo Eben Li

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； Didi Voyager Labs, DiDi Autonomous Driving（滴滴自动驾驶沃芽实验室） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出FAST框架，通过动态并行采样对齐和缩放掩码填充优化，解决并行强化学习中的掉队者效应和采样效率瓶颈，实现至少1.78倍加速且保持统计无偏性。

Hierarchical and Holistic Open-Vocabulary Functional 3D Scene Graphs for Indoor Spaces

层次化和整体化的开放词汇功能3D场景图用于室内空间

Xinggang Hu, Chenyangguang Zhang, Alexandros Delitzas, Xiangkui Zhang, Marc Pollefeys, Francis Engelmann, Xiangyang Ji

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI for Informatics（信息研究所） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Microsoft（微软） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Lugano（卢加诺大学） 纠错

AI总结 本文提出一种开放词汇管道，结合2D视觉定位和3D图优化，解决小规模密集相似实例的场景图推理问题，通过时间图优化和全局层次塑造提升室内空间的功能3D场景图生成能力。

EmbodiSkill: Skill-Aware Reflection for Self-Evolving Embodied Agents

EmbodiSkill：基于技能的反思以实现自我进化的具身智能体

Ruofei Ju, Xinrui Wang, Xin Ding, Yifan Yang, Hao Wu, Shiqi Jiang, Qianxi Zhang, Hao Wen, Xiangyu Li, Weijun Wang, Kun Li, Yunxin Liu, Haipeng Dai, Wei Wang, Ting Cao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Institute for AI Industry Research (AIR) Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） 纠错

AI总结 本文提出EmbodiSkill，一种无需训练的具身技能自我进化框架，通过技能感知反思和针对性修订提升任务成功率。

Likelihood Matching for Diffusion Models

扩散模型的似然匹配

Lei Qian, Wu Su, Yanqi Huang, Song Xi Chen

机构 * Center for Data Science（数据科学中心） ； Peking University（北京大学） ； Guanghua School of Management（光华管理学院） ； Department of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究提出似然匹配方法训练扩散模型，通过建立目标数据分布似然与反向扩散样本路径似然的等价关系，利用拟似然近似反向转移密度，估计得分和海森矩阵函数，引入随机采样器，建立一致性并提供收敛保证，经评估验证了该方法的有效性。

TIIF-Bench: How Does Your T2I Model Follow Your Instructions?

TIIF-Bench：你的文本到图像模型如何遵循指令？

Xinyu Wei, Jinrui Zhang, Zeqing Wang, Hongyang Wei, Zhen Guo, Bairui Li, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

AI总结 研究旨在评估T2I模型遵循指令能力，提出TIIF-Bench基准，含多维度、多难度提示及新评估指标，利用大语言模型知识开发可重现评估器，通过对主流模型测试分析其优缺点及现有基准局限性。

Comments 35 pages, 14 figures, 9 tables

PM-KVQ: Progressive Mixed-precision KV Cache Quantization for Long-CoT LLMs

PM-KVQ：用于长思维链语言模型的渐进式混合精度键值缓存量化

Tengxuan Liu, Shiyao Li, Jiayi Yang, Tianchen Zhao, Feng Zhou, Xiaohui Song, Guohao Dai, Shengen Yan, Huazhong Yang, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Infinigence-AI ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对长思维链语言模型因键值缓存内存开销大导致性能下降的问题，提出渐进式混合精度KV缓存量化（PM-KVQ），通过渐进量化策略和逐块内存分配减少累积误差，用带位置插值的校准策略增加校准长度，提升了推理性能和吞吐量。

Comments Accepted by ICLR 2026. Code available at https://github.com/thu-nics/PM-KVQ