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

FlowWAM: Optical Flow as a Unified Action Representation for World Action Models

FlowWAM：光流作为世界动作模型的统一动作表示

Yixiang Chen, Peiyan Li, Yuan Xu, Qisen Ma, Jiabing Yang, Kai Wang, Jianhua Yang, Dong An, He Guan, Gaoteng Liu, Jianlou Si, Jun Huang, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges（无） ； MBZUAI（无） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 研究针对世界动作模型控制中动作表示难题，提出FlowWAM双流扩散框架，以光流为统一动作表示。该框架可实现WAMs两种模式，能利用无动作标签视频预训练，实验表明在操纵和世界建模任务中表现优于基线。

A Learning-Rate-Gated Failure of GRPO in a Small Language and Vision-Language Model Web Agent: A Controlled Null and Its Mechanism

小语言和视觉语言模型网络智能体中GRPO的学习率门控失败：一个可控的无效结果及其机制

Chengguang Gan, Zhixi Cai, Yunhao Liang, Hanjun Wei, Shiwen Ni, Qinghao Zhang

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； Pusan National University（釜山国立大学） 纠错

AI总结 研究4B到8B规模小语言和视觉语言模型网络智能体中GRPO的效果，通过控制变量实验发现其在已掌握任务上无明显提升，解释了学习率导致失败的机制，表明该耦合与模型规模相关。

Gaussian Mixture Modeling for Event-Aware Visual Allocation in Long Video Understanding

用于长视频理解中事件感知视觉分配的高斯混合模型

Yifan Lu, Ziqi Zhang, Chunfeng Yuan, Jun Gao, Bing Li, Weiming Hu

机构 * Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information, CASIA（中国科学院自动化所多模态信息超智能安全北京市重点实验室） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（中国科学院自动化所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Hello Group（未知（保留英文）） ； School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

AI总结 针对长视频理解中视觉分配问题，提出GMM-EVA方法，利用高斯混合模型建模事件级结构，采用差异化分配策略，在多个长视频基准实验中显著优于均匀采样，以约一半视觉令牌预算达可比性能，凸显高效性。

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More Than Where You Are: Learning Semantics, Structure, and Geometry from Cross-View Localization

不仅仅是你在哪里：从跨视图定位中学习语义、结构和几何

Mao Chen, Xiangkai Zhang, Zhiyong Liu, Chuankai Liu, Xu Yang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Aerospace Control Center（北京航天飞行控制中心） 纠错

AI总结 研究如何在极端视角变化下通过跨视图定位让模型学习语义、结构和几何。提出CROSS框架，克服现有方法局限，经实验验证该框架在跨视图定位中性能最优，能有效学习多方面内容。

Burst Spiking Neural Networks

突发脉冲神经网络

Jiahong Zhang, Sijun Shen, Man Yao, Han Xu, Mingqiang Huang, Yonghong Tian, Bo Xu, Guoqi Li

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

AI总结 研究SNN的准确性 - 鲁棒性问题，提出基于突发增强脉冲神经元和动态权重约束机制的BuSNN，通过理论分析和实验表明其在准确性、鲁棒性及低功耗方面优势显著，推进了SNN在相关应用中的可行性。

Comments 18 pages, 21 figures, 1 supplementary material PDF, submitted to IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence