Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

CF-VLA: Efficient Coarse-to-Fine Action Generation for Vision-Language-Action Policies

CF-VLA：面向视觉-语言-动作策略的高效粗到细动作生成

Fan Du, Feng Yan, Jianxiong Wu, Xinrun Xu, Weiye Zhang, Weinong Wang, Yu Guo, Bin Qian, Zhihai He, Fei Wang, Heng Yang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； United Nova Technology（联合Nova技术） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出CF-VLA，通过粗到细两阶段方法优化视觉-语言-动作策略的动作生成，提升效率与性能，在低NFE条件下实现更优的效率-性能平衡。

Align then Adapt: Rethinking Parameter-Efficient Transfer Learning in 4D Perception

对齐后再适应：重新思考4D感知中的参数高效迁移学习

Yiding Sun, Jihua Zhu, Haozhe Cheng, Chaoyi Lu, Zhichuan Yang, Lin Chen, Yaonan Wang

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人机混合增强智能国家重点实验室） ； School of Electrical and Information Engineering, Hunan University（湖南大学电气与信息工程学院） ； National Engineering Research Center for Robot Visual Perception and Control Technology（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心） 纠错

AI总结 本文提出PointATA方法，通过分阶段对齐和适应解决4D感知中的模态差距和过拟合问题，实现参数高效迁移学习，实验显示其在动作识别、分割等任务中表现优异。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia (Regular Paper)

MGTEVAL: An Interactive Platform for Systemtic Evaluation of Machine-Generated Text Detectors

MGTEVAL：一种用于机器生成文本检测器系统性评估的交互平台

Yuanfan Li, Qi Zhou, Chengzhengxu Li, Zhaohan Zhang, Chenxu Zhao, Zepu Ruan, Chao Shen, Xiaoming Liu

机构 * Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学电子与信息工程学院） ； Queen Mary University of London（伦敦大学女王学院） 纠错

AI总结 MGTEVAL平台通过统一接口构建自定义基准、应用文本攻击测试集、训练检测器并评估性能，解决MGT检测评估碎片化问题。

Practical exposure correction via compensation

实用曝光校正 via 补偿

Long Ma, Nan An, Jinyuan Liu, Xin Fan, Zhongxuan Luo, Deyu Meng, Risheng Liu

机构 * School of Software Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学软件学院） ； School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology（大连理工大学机械工程学院） ； School of Mathematics and Statistics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学学院） ； Macao Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科学理工学院系统工程研究所） 纠错

AI总结 本文提出一种实用曝光校正器PEC，通过构建曝光敏感补偿模型和对抗函数，提升校正质量和效率，并在多个数据集上验证了其适应性和处理速度。

Comments Project Page: https://rsliu.tech/PEC