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

SpikingNav: Robust Embodied Navigation with Spiking Neural Policies

SpikingNav：基于脉冲神经网络策略的鲁棒具身导航

Jiahong Zhang, Sijun Shen, Dehua Wu, Yifan Lin, Xuechen Xia, Xu Chu, Youhui Zhang, GuoqiLi

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） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

AI总结 本文提出SpikingNav脉冲导航框架，含SSE与SPN，在PointNav、ObjectNav任务中，其参数更少、计算量更低，鲁棒性优于匹配的ANN基线，且可部署于Thruster-V2芯片。

BridgeVLA++: A Data-Efficient, Generalizable, and Memory-Augmented Vision-Language-Action Framework for 3D Manipulation

BridgeVLA++：一种面向三维操作的数据高效、可泛化且内存增强的视觉-语言-动作框架

Peiyan Li, Yuze Zhu, Yixiang Chen, Qisen Ma, Yuan Xu, Jiabing Yang, He Guan, Yan Huang, Hongtao Wu, Xiao Ma, Tao Kong, Liang Wang, Tieniu Tan

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（NLPR）） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges ； ByteDance Seed（字节跳动种子实验室） 纠错

AI总结 本研究提出内存增强的三维VLA框架BridgeVLA++，通过新增时空记忆架构，在保留原模型数据效率与泛化能力的同时，提升了记忆相关操作性能，且在多任务与真实平台上验证了其有效性。

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Mind-VLA: Instruction-Aware Spatial Representation Alignment for Vision-Language-Action Models

Mind-VLA：面向视觉-语言-动作模型的指令感知空间表示对齐方法

Xingyu Ding, Yuzhong Zhao, Yang Wu, Chaoyang Zhao, Chunhai Zhao, Yifan Zhang, Jian Cheng

机构 * Nanjing University（南京大学） ； 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） 纠错

AI总结 本文针对现有VLA方法忽略指令指定目标物体3D几何的问题，提出Mind-VLA方法，通过对齐目标物体相关特征实现指令感知3D理解，在LIBERO、CALVIN及真实机器人遮挡任务上性能显著优于基线。

Robustness Emerges Early in Training Dynamics, but Is Not Preserved

训练动态中鲁棒性早期出现但无法保留

Jiangang Yang, Wenhui Shi, Lu Hu, Jing Xing, Jian Liu

机构 * Institute of Microelectronics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对深度神经网络训练中早期出现的鲁棒性无法保留的问题，提出含EPS和AWR两种无参数策略的框架，在多任务中显著提升性能。

Comments Accepted by ECCV2026

Towards Trustworthy Hypergraph Neural Networks under Label Noise

面向标签噪声下可信赖的超图神经网络

Mengyao Zhou, Zhiheng Zhou, Xiao Han, Guiying Yan

机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Mathematics and Statistics, Shandong University（山东大学数学与统计学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文针对标签噪声下超图节点分类问题，提出超图鲁棒框架HyperTrust，通过估计超边可信赖性及两个协同模块优化超图结构，在多数据集多噪声设置下验证了其有效性。

Comments 20 pages, 7 figures

Look Ahead Before You Distill: Future Trajectory Validation of Teacher Guidance for Agentic On-Policy Distillation

蒸馏前先前瞻：智能体策略内蒸馏中教师指导的未来轨迹验证

Chishui Chen, Yaoyou Fan, Te Sun, Yi Yang, Chenghao Sun, Delin Mao, Hongbo Qiao, Zuowei Zhang, Junxi Wang, Chenxing Sun, Yangen Hu, Lu Pan, Xuyang Liu, Linfeng Zhang

机构 * Meituan LongCat Interaction（美团龙猫交互） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Jilin University（吉林大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 该研究针对策略内蒸馏的学生轨迹偏差问题，提出FutureBridge-OPD方法，在多任务基准上显著优于现有方法，代码公开可用。

Comments 15 pages, 5 figures