University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

ReMoGen: Real-time Human Interaction-to-Reaction Generation via Modular Learning from Diverse Data

ReMoGen：通过多样化数据的模块学习实现实时的人际交互生成

Yaoqin Ye, Yiteng Xu, Qin Sun, Xinge Zhu, Yujing Sun, Yuexin Ma

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Guangzhou Institute of Energy Conversion, CAS（中国科学院广州能源研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出ReMoGen框架，通过模块化学习生成实时的人际交互反应，利用大规模单人动作数据集学习通用动作先验，并通过Meta-Interaction模块适应不同交互领域，实现高效且高质量的动作响应。

Comments accepted by CVPR 2026, project page: https://4dvlab.github.io/project_page/remogen/

DLWM: Dual Latent World Models enable Holistic Gaussian-centric Pre-training in Autonomous Driving

DLWM：双潜在世界模型实现自动驾驶中的整体高斯中心预训练

Yiyao Zhu, Ying Xue, Haiming Zhang, Guangfeng Jiang, Wending Zhou, Xu Yan, Jiantao Gao, Yingjie Cai, Bingbing Liu, Zhen Li, Shaojie Shen

机构 * HKUST（香港科技大学） ； CUHK-SZ（香港中文大学（深圳）） ； USTC（中国科学技术大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基础模型部门） 纠错

AI总结 本文提出DLWM，通过双潜在世界模型实现自动驾驶中的整体高斯中心预训练，提升3D占用感知、4D占用预测和运动规划性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

A wearable haptic device for edge and surface simulation

一种用于边缘和表面模拟的可穿戴触觉设备

Rui Chen, Xianlong Mai, Alireza Sanaei, Domenico Chiaradia, Antonio Frisoli, Daniele Leonardis

机构 * Institute of Mechanical Intelligence, School of Advanced Studies Sant'Anna (SSSA)（圣安娜高等研究学院机械智能研究所） ； CAS Key Laboratory of Mechanical Behavior and Design of Materials, Institute of Humanoid Robots, School of Engineering Sciences, University of Science and Technology of China（中国科学院材料力学行为和设计重点实验室，中国科学技术大学工程科学学院仿生机器人研究所） 纠错

AI总结 本文提出了一种轻量级可穿戴触觉设备，通过双电机机制实现表面和边缘接触反馈，提升了虚拟现实环境中物体操作的逼真度。

VMAD: Visual-enhanced Multimodal Large Language Model for Zero-Shot Anomaly Detection

VMAD：视觉增强的多模态大语言模型用于零样本异常检测

Huilin Deng, Hongchen Luo, Wei Zhai, Yang Cao, Yu Kang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 VMAD通过结合视觉信息与多模态大语言模型，提升零样本异常检测的精度与分析能力，提出缺陷敏感结构学习和局部增强令牌压缩等方法，结合RIAD数据集验证了其有效性。