Tsinghua University（清华大学）

An active-learning framework for real-time depth perception from monocular vision streams

面向单目视觉流的实时深度感知主动学习框架

Xiaorong Zeng, Weiqiang Chen, Peng Shi, Liang Su, Zirui Wang, Xuewu Ji, Shuiwen Shen

机构 * School of Mechanical and Automotive Engineering, Xiamen University of Technology（厦门理工学院机械与汽车工程学院） ； Xiamen Innovative Centre for Automotive Electric Driving（厦门新能源汽车驱动创新中心） ； King Long United Automotive Industry Co. Ltd.（金龙联合汽车工业有限公司） ； School of Electrical and Electronic Engineering, The University of Adelaide（阿德莱德大学电气与电子工程学院） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） 纠错

AI总结 该研究针对边缘设备上单目深度感知的域偏移问题，提出带选择性可塑性的在线主动学习框架，以MobileNetV3-Small为骨干，在降75%计算量的同时实现高效深度估计。

Retrieve in Time, Correct in Frequency

及时检索，频率校正

Yuze Fan, Yue Cao, Pengjie Gao, Haojia Gao, Guangqiu Guo, Ziyue Zhang, Junbo Tan, Bokui Chen, Zhuo Zou, Xueqian Wang

机构 * Research Institute of Tsinghua University in Shenzhen（清华大学深圳研究院） ； Everwise-Tech Co., Ltd.（恒智慧科技有限公司） ； Tongji University（同济大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

AI总结 该研究针对冻结 VLA 策略长 horizon 操作的误差问题，提出无需训练的 RTCF 框架，通过渐进式记忆对齐和低频残差转移，在 LIBERO 实验中提升了操作成功率且延迟极低。

ODEWorld: A Continuous Predictive Architecture via Physical-Time Flow

ODEWorld：一种基于物理时间流的连续预测架构

Dongxiu Liu, Haoyi Niu, Peng Cheng, Yuan Gao, Xirui Kang, Sangli Teng, Koushil Sreenath, Xianyuan Zhan

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR), University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校伯克利人工智能研究院（BAIR）） 纠错

AI总结 研究针对现有世界建模机器学习范式局限于离散时间预测的问题，提出基于PT-Flow的连续时间潜在世界模型ODEWorld，解决表示崩溃问题，在视频生成和机器人控制任务中表现出色。

PRISM-Net: Patient-specific reference-guided inter-breast symmetry matching for three-class breast DCE-MRI classification

PRISM-Net：用于三类乳腺DCE-MRI分类的患者特异性参考引导跨乳腺对称匹配

Boya Zhang, Shuaiwen Zhou, Di Kong, Mingxu Wang, Wenbiao Du, Yiman Zhong, Yuexin Duan, Xiawei Yue, Liuquan Cheng, Xiru Li

机构 * Nankai University（南开大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； The First Medical Center of Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军总医院第一医学中心） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； The Six Medical Center of Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军总医院第六医学中心） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 该研究针对乳腺DCE-MRI分类中患者特异性背景变异性问题，提出PRISM-Net无配准双侧框架，利用对侧乳腺特征建模跨乳腺对应，在多数据集上优于基线，提升了乳腺病灶分类性能。

Comments 15 pages, 7 figures, 5 tables

Learning Visual Spatial Planning from Symbolic State via Modality-Gap-Aware Self-Distillation

通过模态差距感知自蒸馏从符号状态学习视觉空间规划

Haocheng Luo, Jiahui Liu, Ruicheng Zhang, Zhizhou Zhong, Jiaqi Huang, Zunnan Xu, Quan Shi, Jun Zhou, Shuiyang Mao, Wei Liu, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出MGSD两阶段框架，通过冷启动接地和特权教师蒸馏弥合视觉与符号规划之间的模态差距，在视觉规划基准上显著提升性能。

Comments 18 pages, preprint

Teacher-Feature Drifting: One-Step Diffusion Distillation with Pretrained Diffusion Representations

教师特征漂移：基于预训练扩散表示的一步扩散蒸馏

Yuan Zhang, Chenyi Li, Haodong Yu, Guoqing Ma, Jiajun Zha, Yuanming Yang, Bo Wang, Wei Tang, Wenbo Li, Haoyang Huang, Nan Duan

机构 * JD Explore Academy（京东探索研究院） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出通过单步扩散蒸馏简化模型，利用预训练扩散教师自身的特征空间，无需额外网络即可实现语义特征几何的漂移，同时引入轻量模式覆盖损失以提升生成质量和多样性。

MetaSICL: Globalizing Auditory LLMs for Underserved Speakers and Languages via Meta Speech In-Context Learning

MetaSICL: 通过元语音上下文学习适应听觉大语言模型

Haolong Zheng, Siyin Wang, Zengrui Jin, Mark Hasegawa-Johnson

机构 * University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出MetaSICL方法，利用高资源语音数据通过元学习增强听觉大语言模型的上下文学习能力，在低资源场景下优于直接微调。