Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

OASIS: Observation-Action Space Alignment via SE(3) Trajectory Prediction for Robotic Manipulation

OASIS: 通过SE(3)轨迹预测实现机器人操作中的观测-动作空间对齐

Xinzhe Chen, Sihua Ren, Liqi Huang, Haowen Sun, Mingyang Li, Xingyu Chen, Zeyang Liu, Xuguang Lan

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所） 纠错

AI总结 提出OASIS视觉运动策略，通过SE(3)末端执行器轨迹预测对齐中间表示与动作空间，在仿真和真实实验中优于VLA和WAM基线。

VertiCue-Bench: Diagnosing Whether MLLMs Use Height Cues to Resolve 2D Ambiguity in Remote Sensing Natural Scenes

VertiCue-Bench: 诊断多模态大语言模型是否利用高度线索解决遥感自然场景中的二维歧义

Jing Huang, Duanchu Wang, Junjie Yang, Zihang Cheng, Cheng Li, Lin Cui, Zhouyi Wu, Di Wang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出VertiCue-Bench基准，通过17个任务1534个实例诊断MLLMs是否真正利用冠层高度模型（CHM）的垂直线索解决遥感自然场景中的语义歧义，发现模型在感知高度线索与语义推理之间存在显著脱节。

Artifact Correction for Echo-Planar Imaging at Low-Field and Ultra-Low-Field MRI

低场和超低场MRI中回波平面成像的伪影校正

Sisi Qiao, Yilin Yu, Tiecheng Lin, Yuhao Liu, Jiajia Sun, Xiaoling Li

机构 * School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学机械工程学院） 纠错

AI总结 针对低场和超低场MRI中回波平面成像的奈奎斯特鬼影问题，提出一种无需参考扫描的校正流程，结合峰值对齐与插值重采样方法，有效抑制鬼影并提升图像质量。

Comments 19 pages, 10 figures, 2 tables

ProSR: Process-Shaped Spatial Reasoning for Reliable Chain-of-Thought in VLMs

ProSR: 面向可靠思维链的过程塑造空间推理方法

Jiangyang Li, Cong Wan, Changjie Wu, Songlin Dong, Lingjun Zhang, Linzhe Shi, Xu Wang, Zhiheng Ma, Hang Zhang, Mu Xu, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团Amap） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳大学先进技术学院） 纠错

AI总结 针对视觉语言模型在空间推理中存在的虚假基础与尾部不稳定性问题，提出ProSR框架，通过反事实不变性惩罚和尾部漂移惩罚优化推理过程，提升答案准确率及轨迹稳定性与视觉依赖性。

Comments 19 pages, 6 figures

Security of OpenClaw Agents: Fundamentals, Attacks, and Countermeasures

OpenClaw 代理的安全性：基础、攻击与对策

Yuntao Wang, Jianle Ba, Han Liu, Yanghe Pan, Jintao Wei, Zhou Su, Tom H. Luan, Linkang Du

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学网络科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文综述了 OpenClaw 代理的安全挑战，分类分析了技能投毒、认知操纵、多代理级联故障和供应链漏洞等威胁，并总结了现有防御机制。

Comments 17 pages, 13 figures

Forward Consistency Learning with Gated Context Aggregation for Video Anomaly Detection

基于门控上下文聚合的前向一致性学习用于视频异常检测

Jiahao Lyu, Minghua Zhao, Xuewen Huang, Yifei Chen, Shuangli Du, Jing Hu, Cheng Shi, Zhiyong Lv

机构 * Shaanxi Key Laboratory for Network Computing and Security Technology, School of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology（陕西网络计算与安全技术重点实验室，西安理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（网络安全与工程学院，西安交通大学） 纠错

AI总结 提出轻量级FoGA模型，通过前向一致性学习和门控上下文聚合，在资源受限设备上实现高效视频异常检测，性能优于现有方法且速度达155 FPS。

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Journal ref Knowledge-Based Systems 2026

MUR: Momentum Uncertainty guided Reasoning for Large Language Models

MUR: 面向大型语言模型的动量不确定性引导推理

Hang Yan, Fangzhi Xu, Rongman Xu, Yifei Li, Jian Zhang, Haoran Luo, Xiaobao Wu, Luu Anh Tuan, Haiteng Zhao, Qika Lin, Jun Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Networks and Network Security（教育部智能网络与网络安全重点实验室） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering（陕西省大数据知识工程重点实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； VinUniversity（Vin大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出动量不确定性引导推理（MUR）方法，通过追踪和聚合逐步不确定性动态分配推理预算，并引入γ控制机制，在不额外训练的情况下减少冗余计算，在多个基准上平均减少45%以上计算量并提升准确率。

Diverse via bounded Agreement: Geometric Regularization for Multimodal Fusion

通过有界一致性实现多样性：多模态融合的几何正则化

Zixuan Xia, Hao Wang, Pengcheng Weng, Yanyu Qian, Yangxin Xu, William Dan, Fei Wang

机构 * Department of Informatics University of Bern（伯尔尼大学信息学院） ； College of Computing and Data Science Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； School of Software Engineering Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） 纠错

AI总结 提出一种轻量级即插即用的几何正则化框架，通过有界一致性原则在保持模态特异多样性的同时约束跨模态漂移，提升多模态融合性能。

Uni-DPO: A Unified Paradigm for Dynamic Preference Optimization of LLMs

Uni-DPO：大语言模型动态偏好优化的统一范式

Shangpin Peng, Weinong Wang, Zhuotao Tian, Senqiao Yang, Xing Wu, Haotian Xu, Chengquan Zhang, Takashi Isobe, Baotian Hu, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 针对现有DPO方法忽略数据质量和学习难度差异的问题，提出Uni-DPO统一框架，通过自适应重加权偏好对实现更有效的数据利用和更优性能。

Comments Accepted by ICLR 2026. Code & models: https://github.com/pspdada/Uni-DPO