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

Point as Skeleton: Accumulated Point Cloud Enhanced Autoregressive Generation for Closed-Loop Autonomous Driving Simulation

点作为骨架：累积点云增强自回归生成用于闭环自动驾驶模拟

Songbur Wong, Xiaosong Jia, Junqi You, Bo Zhang, Pei Xu, Renqiu Xia, Yuping Qiu, Shaofeng Zhang, Zelin Zhao, Xuechao Yan, Yuchen Zhou, Yurui Chen, Wen Guo, Hang Xu, Junchi Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 针对自动驾驶模拟难题，提出“点作为骨架”框架，通过自回归生成器结合多种条件合成视频，引入Reset-and-Roll支持闭环，用点云骨架稳定误差，实现基于nuPlan的闭环生成接口，实验证明其提升了闭环自回归生成质量。

From Blueprint to Reality: Modeling and Applying Putnam's Social Capital Theory with LLM-based Multi-agent Simulations

从蓝图到现实：基于大语言模型的多智能体模拟对普特南社会资本理论的建模与应用

Shiyi Ling, Zhi Zheng, Hui Zheng, Wenjun Xue, Feng Ye, Tong Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui University（安徽大学） ； North Automatic Control Technology Institute（北方自动控制技术研究所） 纠错

AI总结 研究利用基于大语言模型的多智能体模拟框架SocaSim，对普特南社会资本理论进行建模与应用，通过构建特定环境及智能体实验分析智能老年护理挑战，重现宏观模式且具微观因果路径可解释性，弥合了社会科学与计算机科学。

Comments 23 pages, 13 figures, 11 tables

NegROI: Click-Centric Uncertainty-Guided Refinement with Scene-Conditioned Negative Prompts for Robust Interactive 3D Segmentation

NegROI：基于场景条件负提示的以点击为中心的不确定性引导细化用于稳健交互式3D分割

Shuheng Zhang, Feng Wu

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 研究针对交互式3D分割中粗体素分辨率及背景误报问题，提出NegROI框架，结合点击中心多分辨率细化与场景条件负提示，通过不确定性驱动选择性细化、负提示建模及边界感知硬负挖掘，提升点击效率、减少误报并增强跨数据集鲁棒性。

$π_0$-EqM: Equilibrium Matching for Closed-Loop Vision-Language-Action Control

$\pi_0$-EqM：闭环视觉-语言-动作控制的均衡匹配

Huanming Liu, Congsheng Xu, Jianmin Ji, Yao Mu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出$\pi_0$-EqM，用均衡匹配解码器替换$\pi_0$中的流匹配专家，在固定预算下提升机器人操作成功率，并发现残差与成功率之间的非单调关系。

Comments Preprint. 5 pages, 3 figures

DualReg: Dual-Space Filtering and Reinforcement for Rigid Registration

DualReg: 双空间过滤与强化在刚体配准中的应用

Jiayi Li, Yuxin Yao, Qiuhang Lu, Juyong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出DualReg方法，结合特征匹配和几何匹配的优势，通过高效过滤和优化算法提升刚体配准的准确性和效率，实验显示在KITTI数据集上速度提升32倍。

Comments Accepted to CVPR 2026, Project page: https://ustc3dv.github.io/DualReg/