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

Current World Models Lack a Persistent State Core

当前世界模型缺乏持久状态核心

Jinpeng Lu, Dexu Zhu, Haoyuan Shi, Linghan Cai, Guo Tang, Yinda Chen, Jie Cao, Duyu Tang, Yi Zhang, Yong Dai, Xiaozhu Ju

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics (X-Humanoid)（北京人形机器人创新中心） ； 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） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Dresden University of Technology（德累斯顿工业大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出WRBench基准测试，发现现有世界模型在观测中断时无法维持世界状态演化，强调物理状态核稳定性应成为世界模型设计首要目标。

Comments 39 pages, 16 figures

ScholarQuest: A Taxonomy-Guided Benchmark for Agentic Academic Paper Search in Open Literature Environments

ScholarQuest：开放文献环境中智能学术论文搜索的基于分类法的基准测试

Tingyue Pan, Mingyue Cheng, Daoyu Wang, Yitong Zhou, Jie Ouyang, Qi Liu, Enhong Chen

机构 * State Key Lab of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出ScholarQuest基准，基于1000多个计算机科学主题和四种研究意图，构建可扩展的答案和共享检索后端，评估LLM智能体在开放文献环境中的学术论文搜索能力。

EventVLA: Event-Driven Visual Evidence Memory for Long-Horizon Vision-Language-Action Policies

EventVLA: 面向长程视觉-语言-动作策略的事件驱动视觉证据记忆

Ganlin Yang, Zhangzheng Tu, Yuqiang Yang, Sitong Mao, Junyi Dong, Tianxing Chen, Jiaqi Peng, Jing Xiong, Jiafei Cao, Jifeng Dai, Wengang Zhou, Yao Mu, Tai Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对长程机器人操作中记忆瓶颈问题，提出EventVLA框架，通过动态关键帧证据记忆模块自主捕获任务关键视觉事件，在17个模拟和4个真实任务中平均成功率提升40%。

MMD-SLAM: Structure-Enhanced Multi-Meta Gaussian Distribution-Guided Visual SLAM

MMD-SLAM：结构增强的多元高斯分布引导视觉SLAM

Fan Zhu, Ziyu Chen, Peichen Liu, Yifan Zhao, Zhisong Xu, Hui Zhu, Hongxing Zhou, Sixun Liu, Chunmao Jiang

机构 * HFIPS, Chinese Academy of Sciences（中国科学院合肥物质科学研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Aarhus University（奥胡斯大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） 纠错

AI总结 提出MMD-SLAM，利用亚特兰大世界假设引导多元高斯表示，通过点线融合、主导方向编码和高斯进化策略，提升视觉SLAM的跟踪精度与建图质量。

Comments ICRA 2026

AtomMem: Building Simple and Effective Memory System for LLM Agents via Atomic Facts

AtomMem: 通过原子事实构建简单有效的LLM智能体记忆系统

Yanyu Yao, Shangze Li, Zhi Zheng, Hui Zheng, Qi Liu, Tong Xu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室） ； Anhui University（安徽大学） 纠错

AI总结 针对现有记忆系统存储粗粒度、更新不稳定的问题，提出AtomMem，通过事实执行器提取高价值原子事实作为高效记忆表示，并组织为层次化事件结构和时间档案，实现价值密集存储和稳定演化，在LoCoMo基准上取得最优性能。

Comments 19 pages, 10 figures, 5 tables

High-Fidelity 4D Hand-Object Capture via Multi-View Spatiotemporal Tracking and Physics-Aware Gaussians

高保真4D手-物体捕捉：基于多视角时空追踪和物理感知高斯模型

Bo Peng, Xu Chen, Yi Gu, Hidenobu Matsuki, Mingsong Dou, Jingjing Shen, Deying Kong, Juyong Zhang, Zhengyang Shen

机构 * Google XR（谷歌XR） ； University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出无需模板和标记的多视角系统，通过跨视角几何与时间线索的Transformer初始化，结合物理感知高斯优化，实现鲁棒且无伪影的4D手-物体交互重建。

Comments Project page: https://hostpg.github.io/