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

2607.20174 2026-07-23 cs.CV cs.AI 新提交

StreamHOI: Interaction-aware Temporal Memory Adaptation for Streaming HOI Video Generation

StreamHOI：用于流式HOI视频生成的交互感知时间记忆适应

Zejing Rao, Haoxian Zhang, Xiaoqiang Liu, Yiping Meng, Guoxin Zhang, Pengfei Wan, Fan Tang, Tong-Yee Lee

机构 * Kling AI Research（克林人工智能研究院）； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）； National Cheng Kung University（国立成功大学）

AI总结针对现有HOI视频生成方法不适用于实时交互应用的问题，提出StreamHOI框架。通过分析Transformer块的历史记忆偏好，进行离线分析与偏差引导训练，并引入内存距离缩放模块，实现高效长时HOI视频生成，兼具多种优势且效率高。

Comments Code and models are available at https://github.com/KlingAIResearch/StreamHOI

2607.20116 2026-07-23 cs.CV 新提交

RIM: A Retrieval-In-Matching Framework for Cross-Domain Global Visual Localization of UAVs

RIM：无人机跨域全局视觉定位的检索匹配框架

Xin Li, Siyuan Duan, Shang Wang, Zhimin Mao, Bingliang Hu, Geng Zhang

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

AI总结研究无人机跨域全局视觉定位问题，提出检索匹配框架RIM，通过采样参考视图、两阶段微调SALAD及冻结检索器蒸馏解码器等方法，在多数据集零样本评估中表现出色，建立了高效可部署的定位管道。

Comments 56 pages, 10 figures, and 18 tables. Supplementary material is included

2607.14047 2026-07-23 cs.RO cs.HC cs.SY eess.SY 版本更新

Zero2Skill: Bootstrapping Robot Skills through Autonomous Data Collection, Training, and Deployment

PhysClaw-0：一种通过语言修正实现机器人自主的共生智能体系统

Boyuan Wang, Zhenyuan Zhang, Zhiqin Yang, Peijun Gu, Shuya Wang, Xiaofeng Wang, Xianghui Ze, Yifan Chang, Guosheng Zhao, Jiangnan Shao, Guan Huang, Hengyu Liu, Yonggang Zhang, Wei Xue, Chunyuan Guan, Chenglin Pu, Yike Guo, Xingang Wang, Zheng Zhu

机构 * GigaAI（字节跳动人工智能实验室）； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）； University of Leeds（利兹大学）； Cornell University（康奈尔大学）； Tsinghua University（清华大学）； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）； FAWTD（一汽技术开发部）

AI总结研究针对自主数据收集问题，提出PhysClaw-0共生智能体系统，通过跨轮保留和重用修正、自主收集验证等方式，在真实机器人测试中减少人力时间，提高成功率，并提升验证者与人类一致性。

Comments WebPage: https://open-gigaai.github.io/Zero2Skill

2602.01051 2026-07-23 cs.LG 版本更新

SwiftRepertoire: Few-Shot Immune-Signature Synthesis via Dynamic Kernel Codes

SwiftRepertoire: 通过动态核码实现少样本免疫特征合成

Rong Fu, Yang Li, Yabin Jin, Jiekai Wu, Chunlei Meng, Youjin Wang

机构 * University of Macau（澳门大学）； Peking University（北京大学）； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）； The First People’s Hospital of Foshan（佛山第一人民医院）； Juntendo University（立命馆大学）； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）； Fudan University（复旦大学）； Renmin University of China（中国人民大学）； Minzu University of China（民族大学）； Tsinghua University（清华大学）； Capital Medical University（首都医科大学）

AI总结本文提出SwiftRepertoire框架，通过动态核码实现少样本免疫特征合成，利用轻量任务描述符和原型字典生成紧凑任务特定参数化，实现快速适应新任务，提升临床和研究场景下的模型实用性与可解释性。

Comments 19 pages, 8 figures, 8 tables