University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

ProtoFlow: Mitigating Forgetting in Class-Incremental Remote Sensing Segmentation via Low-Curvature Prototype Flow

ProtoFlow: 通过低曲率原型流缓解类别增量遥感分割中的遗忘

Jiekai Wu, Rong Fu, Chuangqi Li, Zijian Zhang, Guangxin Wu, Hao Zhang, Shiyin Lin, Jianyuan Ni, Yang Li, Dongxu Zhang, Amir H. Gandomi, Simon Fong, Pengbin Feng

机构 * Faculty of Health Data Science, Juntendo University（静冈大学健康数据科学学院） ； The Institute of Collaborative Innovation, University of Macau（澳门大学协同创新研究所） ； Department of Information and Computing Sciences, Faculty of Science, Utrecht University（乌得勒支大学科学学院信息与计算科学系） ； Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； School of Computer Science, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学学院） ； Department of Computer & Information Science & Engineering, University of Florida（佛罗里达大学计算机与信息科学与工程系） ； Department of Computer Science, Juniata College（朱尼塔学院计算机科学系） ； National Engineering Research Center for Beijing Biochip Technology（北京生物芯片工程技术研究中心） ； CapitalBio Corporation（资本生物公司） ； Faculty of Engineering & Information Technology, University of Technology Sydney（悉尼科技大学工程与信息技术学院） ； University Research and Innovation Center (EKIK), Obuda University（布达佩斯大学研究与创新中心（EKIK）） ； Faculty of Science and Technology, University of Macau（澳门大学科学与技术学院） ； Department of Mathematics, University of Southern California（南加州大学数学系） 纠错

AI总结 本文提出ProtoFlow，一种时间感知的原型动态框架，通过将类别原型建模为轨迹并学习其演变，以缓解遥感分割中的遗忘问题，实验表明其在多个基准上取得了显著提升。

Comments In the previous version, Juntendo University was erroneously listed as the affiliation; we must clarify that this paper has absolutely no relation to Juntendo University. Therefore, we have replaced this affiliation in the new version

Estimating Orbital Parameters of Direct Imaging Exoplanet Using Neural Network

使用神经网络估计直接成像系外行星的轨道参数

Bo Liang, Hanlin Song, Chang Liu, Tianyu Zhao, Yuxiang Xu, Zihao Xiao, Manjia Liang, Minghui Du, Wei-Liang Qian, Li-e Qiang, Peng Xu, Ziren Luo

机构 * Center for Gravitational Wave Experiment, National Microgravity Laboratory, Institute of Mechanics, Chinese Academy of Sciences（引力波实验中心、国家微重力实验室、力学研究所、中国科学院） ； Taiji Laboratory for Gravitational Wave Universe (Beijing/Hangzhou), University of Chinese Academy of Sciences (UCAS), Beijing（太极引力波宇宙实验室（北京/杭州）、中国科学院大学（UCAS）） ； National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences（国家空间科学中心、中国科学院） ； School of Physics, Peking University（北京大学物理学院） ； Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences（上海光学精密机械研究所、中国科学院） 纠错

AI总结 提出流匹配马尔可夫链蒙特卡洛（FM-MCMC）算法，结合流匹配后验估计与MCMC，高效准确地推断系外行星轨道参数，在β Pictoris b上实现77.8倍加速并达到最高平均对数似然。

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Reinforcement Fine-Tuning of Flow-Matching Policies for Vision-Language-Action Models

视觉-语言-动作模型的流匹配策略的强化微调

Mingyang Lyu, Yinqian Sun, Erliang Lin, Huangrui Li, Ruolin Chen, Feifei Zhao, Yi Zeng

机构 * Brain-inspired Cognitive AI Lab, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（脑启发认知人工智能实验室，自动化研究所，中国科学院，北京，中国） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance, China（北京人工智能安全与治理研究院，中国） ； State Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology（脑认知与脑启发智能技术国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment, China（北京安全人工智能与超对齐重点实验室，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences (UCAS), Beijing, China（中国科学院大学（UCAS），北京，中国） ； Long-term AI,Beijing,China（长期人工智能，北京，中国） 纠错

AI总结 针对流匹配模型强化微调中重要性采样计算困难的问题，提出流策略优化算法，通过条件流匹配目标、结构感知信用分配等技术实现稳定在线微调，在LIBERO和ALOHA任务上超越基线。

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