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

Dream2Reward: Transition-Alignment Reward Models from Positive Demonstrations for Robotic Manipulation

Dream2Reward：基于正演示的机器人操纵转换对齐奖励模型

Haoyu Zhang, Zecui Zeng, Bin Wang, Lusong Li, Liang Lin, Long Cheng

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； JD Explore Academy（京东探索学院） 纠错

AI总结 Dream2Reward从正演示学习成功潜在转换场，通过转换级比较生成密集因果奖励，可提升机器人操纵的成功-失败区分度与下游策略性能。

Comments 12 pages, 7 figures

SED-FOD: Scattering-Aware Expert Decomposition for Few-Shot Cross-Sensor SAR Object Detection

SED-FOD：面向少样本跨传感器SAR目标检测的散射感知专家分解

Shu Yang, Zhen Chen, Zhiyu Jiang, Yanlei Li, Xingdong Liang

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对少样本跨传感器SAR目标检测的域适应问题，提出散射感知专家分解框架，通过共享路径与散射特定专家路径实现域对齐与异质响应补偿，在双向异质SAR检测任务中性能优越。

Comments Submitted to IEEE JSTARS. 13 pages, 7 figures

DyG$^2$T: Modeling Object Dynamics with 3D Gaussian Temporal-Spatial Particle Graph Transformer

DyG²T：基于3D高斯时空粒子图Transformer的对象动力学建模

Yansong Wang, Zhaobo Qi, Xinyan Liu, Beichen Zhang, Shuhui Wang, Weigang Zhang, Qingming Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology at Weihai（哈尔滨工业大学（威海）计算机科学与技术学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文针对现有动力学建模方法丢失细粒度细节、轨迹漂移等问题，提出DyG²T框架，通过空间补全关键点、TDN增强时间判别性、粒子图Transformer建模交互，在合成与真实数据集上实现精准动力学建模，泛化能力强。

COSTA: A Cluster-Centric Paradigm for Annotation-Free Open-Set Semantic Segmentation of Aerial Point Clouds with Domain Shifts

COSTA：面向存在域偏移的航拍点云无标注开放集语义分割的以聚类为中心范式

Yanghong Lin, Li Fang, Tianyu Li, Shudong Zhou, Wei Yao

机构 * Fujian Institute of Research on the Structure of Matter, Chinese Academy of Sciences（中国科学院福建物质结构研究所） ； Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences（中国科学院城市环境研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University（武汉大学资源与环境科学学院） 纠错

AI总结 COSTA提出以聚类为中心的范式，无需额外训练即可在推理阶段将预训练航拍点云分割模型适配到偏移目标域，在三个基准上实现按需分割，mIoU达70.09%。

From Sequence to Structure: Relational Uncertainty Propagation for LLM Agents

从序列到结构：面向大语言模型智能体的关系型不确定性传播

Zhengzhao Ma, Boxi Cao, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本研究针对现有LLM智能体不确定性量化方法忽略长程依赖的问题，提出RUPA框架，通过建模轨迹图的关系依赖传播不确定性，在多个基准上实现更优性能。

SCOPE-Router: Cost-Aware Open-Set VLM Routing for Execution-Oriented Tasks

SCOPE-Router：面向执行导向任务的成本感知开放集视觉语言模型路由

Tao Yu, Yifei Qu, Zhiqing Cui, Pengfei Zhou, Zhongtian Luo, Yujia Yang, Shenghua Chai, Haopeng Jin, Zhenghao Zhang, Xinming Wang, Hongzhu Yi, Wangbo Zhao, Zhenglin Wan, Yan Huang, Yeshani, Jinwen Luo, Yang You

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学院大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文提出SCOPE-Router与CRM+RCCR，构建执行导向VLM路由基准VLM-ExecRouterBench，解决现有VLM路由局限，在多基准上取得更优性能。

DELOS: Contrastive Deep Learning for Low-SNR Blind Transit Searches in Kepler Photometry

DELOS: 使用对比学习框架检测开普勒测光中的浅凌星

Qingtian Liu, Jian Ge, XingChen Yan, Kevin Willis, Xinyu Yao, QuanQuan Hu, Jiapeng Zhu

机构 * Shanghai Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200030, China（上海天文台，中国科学院，上海200030，中国） ； School of Astronomy and Space Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China（中国科学院大学天文与空间科学学院，北京101408，中国） ； Science Talent Training Center, Gainesville, FL, 32606 USA（科学人才培训中心，佛罗里达州盖恩斯维尔，32606 USA） 纠错

AI总结 提出基于对比学习的DELOS框架，通过GPU加速折叠和卷积编码器检测低信噪比浅凌星，性能优于BLS和TLS。

Comments 25 pages, 19 figures, 1 table, submitted to Astronomy & Astrophysics Journal

SkillNet: Create, Evaluate, and Connect AI Skills

SkillNet: 创建、评估和连接AI技能

Yuan Liang, Ruobin Zhong, Haoming Xu, Chen Jiang, Yi Zhong, Runnan Fang, Jia-Chen Gu, Shumin Deng, Yunzhi Yao, Mengru Wang, Shuofei Qiao, Yida Xue, Xin Xu, Tongtong Wu, Kun Wang, Yang Liu, Zhen Bi, Jungang Lou, Yuchen Eleanor Jiang, Hangcheng Zhu, Gang Yu, Haiwen Hong, Longtao Huang, Hui Xue, Chenxi Wang, Yijun Wang, Zifei Shan, Xi Chen, Zhaopeng Tu, Feiyu Xiong, Xin Xie, Peng Zhang, Zhengke Gui, Lei Liang, Jun Zhou, Chiyu Wu, Jin Shang, Yu Gong, Junyu Lin, Changliang Xu, Hongjie Deng, Wen Zhang, Keyan Ding, Qiang Zhang, Fei Huang, Ningyu Zhang, Jeff Z. Pan, Guilin Qi, Haofen Wang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学） ； Southeast University（东南大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Huzhou University（湖州大学） ； Hornor Device Co., Ltd（Hornor设备有限公司） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS（杭州先进研究所，UCAS） 纠错

AI总结 SkillNet通过统一的本体和多维评估机制，大规模创建、评估和连接AI技能，提升代理性能并促进技能的持久掌握。

Comments this http URL (http://skillnet.openkg.cn/;) add SkillNet-Gym, a benchmark for evaluating skill retrieval, utilization, composition, and SkillNet-Fabric for task-specific skill routing through lightweight Wikis