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

CoMo: Learning Continuous Latent Motion from Internet Videos for Scalable Robot Learning

CoMo: 从互联网视频中学习连续潜在运动以实现可扩展的机器人学习

Jiange Yang, Yansong Shi, Haoyi Zhu, Mingyu Liu, Kaijing Ma, Yating Wang, Gangshan Wu, Tong He, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 提出CoMo方法，通过早期时间差分和时序对比学习从互联网视频中学习连续潜在运动，避免离散化信息损失，实现零样本泛化生成伪动作标签，联合训练策略在仿真和真实实验中表现优异。

Comments CVPR 2026

EndoCoT: Scaling Endogenous Chain-of-Thought Reasoning in Diffusion Models

EndoCoT：扩散模型中的内生思维链推理扩展

Xuanlang Dai, Yujie Zhou, Long Xing, Jiazi Bu, Xilin Wei, Yuhong Liu, Beichen Zhang, Kai Chen, Yuhang Zang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出EndoCoT框架，通过迭代思维引导模块激活MLLM的推理潜力，并利用终端思维接地模块确保推理轨迹与文本监督对齐，使DiT逐步执行复杂任务，在多个基准上平均准确率达92.1%。

Comments 23 pages, 18 figures, The code and dataset are publicly available at https://internlm.github.io/EndoCoT/

Toward General Digraph Contrastive Learning: A Dual Spatial Perspective

面向一般有向图对比学习：双空间视角

Zhengyu Wu, Daohan Su, Yang Zhang, Xunkai Li, Rong-Hua Li, Guoren Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出S2-DiGCL框架，从复数域和实数域双空间视角对有向图进行对比学习，通过磁拉普拉斯自适应调制和路径子图增强，在节点分类和链接预测任务上分别提升4.41%和4.34%。