University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

Adapt as You Say: Online Interactive Bimanual Skill Adaptation via Human Language Feedback

根据指令适应：通过人类语言反馈实现在线交互双臂技能适应

Zhuo Li, Dianxi Li, Tao Teng, Quentin Rouxel, Zhipeng Dong, Dennis Hong, Darwin Caldwell, Fei Chen

机构 * Collaborative and Versatile Robots (CLOVER) Laboratory, T-Stone Robotics Institute, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学T-Stone机器人研究所协作与多功能机器人（CLOVER）实验室） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校机械与航空航天工程系） ； Department of Advanced Robotics, Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院先进机器人系） 纠错

AI总结 本文提出BiSAIL框架，通过交互语言反馈实现零样本在线适应，提升双臂技能在任务变化中的适应性、泛化能力和跨身体可扩展性。

Comments 11 pages, 15 figures, submitted to IEEE TMECH

When Identities Collapse: A Stress-Test Benchmark for Multi-Subject Personalization

当身份崩溃时：多主体个性化的一个压力测试基准

Zhihan Chen, Yuhuan Zhao, Yijie Zhu, Xinyu Yao

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； DeerLab LLC（DeerLab有限责任公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出一个压力测试基准，揭示多主体生成模型在复杂场景下的身份崩溃问题，并引入新的评估指标SCR，强调未来生成架构需显式物理解耦。

Comments 10 pages, 7 figures, accepted by CVPR 2026 Workshop P13N

Control of a commercially available vehicle by a tetraplegic human using a brain-computer interface

通过脑机接口控制商用汽车的瘫痪人类

Xinyun Zou, Jorge Gamez, Meghna Menon, Phillip Ring, Chadwick Boulay, Likhith Chitneni, Jackson Brennecke, Shana R. Melby, Gracy Kureel, Kelsie Pejsa, Emily R. Rosario, Ausaf A. Bari, Aniruddh Ravindran, Tyson Aflalo, Spencer S. Kellis, Dimitar Filev, Florian Solzbacher, Richard A. Andersen

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Ford Motor Company（福特汽车公司） ； Blackrock Neurotech（黑石神经技术公司） ； Casa Colina Hospital and Centers for Healthcare（卡萨科利纳医院与医疗中心） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； The University of Utah（犹他大学） 纠错

AI总结 研究通过脑机接口实现瘫痪患者在模拟和真实环境中的车辆操控，证明其与正常人相当的操控速度和精度，展示了BCI在驾驶控制中的可行性与创新性。

Comments 50 pages, 7 figures, 1 table. 27 supplementary pages, 9 supplementary figures, 13 supplementary tables, 9 supplementary movies available as ancillary files

FastCache: Fast Caching for Diffusion Transformer Through Learnable Linear Approximation

通过可学习线性近似加速扩散变换器的FastCache

Dong Liu, Yanxuan Yu, Jiayi Zhang, Yifan Li, Ben Lengerich, Ying Nian Wu

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

AI总结 本文提出FastCache，通过隐藏状态层面的缓存与压缩框架，利用模型内部表示中的冗余性加速扩散变换器推理，结合可学习线性近似方法，有效降低计算开销并保持生成质量。