Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

MosaicIMU: Composing Carrier Experts for Generalizable Neural Inertial Odometry

MosaicIMU：面向可泛化神经惯性里程计的载体专家组合

Junye Zou, Huiyi Yan, Xinning Xu, Xiaolei Li, Pengkun Zhou, Jinhui Zhang, Ziyang Meng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 提出MosaicIMU框架，通过原型路由组合载体特定专家特征，结合历史感知EKF，实现跨载体泛化；冻结预训练模型并学习轻量专家残差分支适应新领域，边缘部署时利用路由器选择在线样本高效增量更新，平均ATE和RTE-10s分别降低40%和34%。

KPGrasp: Scalable Keypoint Flow Matching for Dexterous Grasp Generation

KPGrasp: 可扩展的关键点流匹配用于灵巧抓取生成

Yuansen Huang, Jiayi Chen, Haoran Liu, Yubin Ke, Bing Han, Jiangran Lyu, Mi Yan, Li Yi, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出KPGrasp框架，通过全欧几里得手部关键点参数化和Transformer流模型，从大规模数据学习灵巧抓取先验，无需接触损失或测试时优化，在模拟和真实场景中实现高成功率与低穿透深度。

Comments 14 pages, 7 figures, 6 tables

AI-Native Closed-Loop Security for 6G-Enabled Cyber-Physical Systems: From Edge Detection to Network-Wide Mitigation

面向6G赋能信息物理系统的AI原生闭环安全：从边缘检测到全网缓解

Bilal Hussain, Muhammad Bilal, Tan Li, Haris Pervaiz, Xiao Tang, Qinghe Du, Fawad Ahmad, Muhammad Azhar, Jun Zhang

机构 * Division of Science, Engineering, and Health Studies, School of Professional Education and Executive Development, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学科学、工程与健康研究学院，专业教育与 executive 发展学院） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（兰卡斯特大学计算机与通讯学院） ； Department of Computer Science, The Hang Seng University of Hong Kong（香港恒生大学计算机科学系） ； School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex（埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院） ； School of Information and Communication Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学信息与通信工程学院） ； Department of Applied Data Science, Hong Kong Shue Yan University（香港-Shue Yan大学应用数据科学系） ； Department of Electronic and Computer Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出一种AI原生闭环安全架构，在6G CPS中利用MEC进行边缘检测，通过SDN/NFV/O-RAN实现全网缓解，并形式化定义了切片级延迟约束，系统综述了128篇研究并归纳了五个开放问题。

Comments 30 pages, 12 figures, survey paper, submitted to IEEE Communications Surveys & Tutorials (IEEE COMST)

Learning from Human Driving: A Human-in-the-Loop Online Behavior Cloning Framework for Autonomous Driving

从人类驾驶中学习：一种用于自动驾驶的人机协同在线行为克隆框架

Yuhong Shi, Jianyi Liu, Lihang Sun, Li Li, Xudong Dong

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, 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人机混合增强智能国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出人机协同在线行为克隆框架HiL-OBC，通过人类干预初始化策略、贝叶斯潜在行为建模和在线更新，结合大模型感知与人类驾驶智能，在CARLA基准上显著提升驾驶性能。

One Stone, Three Birds: Self-adaptive Optimal Transport for Multi-VLM Selection, Adaptation, and Ensembling

一石三鸟：面向多VLM选择、自适应与集成的自适应最优传输

Qiyu Xu, Zhanxuan Hu, Yu Duan, Yonghang Tai, Huafeng Li, Quanxue Gao, Xiangyong Cao

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Yunnan Normal University（云南师范大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） 纠错

AI总结 提出无训练框架OSTB，通过自适应最优传输估计共识样本-类别结构，同时解决多VLM的模型选择、目标域自适应和预测集成问题。

ConSteer-RL: Steering Reasoning Capabilities in Large Language Models via Confidence-Aware Reinforcement Learning

ConSteer-RL：通过置信度感知强化学习引导大型语言模型的推理能力

Qing Miao, Yiming Zhao, Jing Yang, Chenxi Liu, Yuehai Chen, Yuewen Liu, Shaoyi Du, Badong Chen

机构 * 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） 纠错

AI总结 提出ConSteer-RL框架，将模型log概率的token级置信度信号融入GRPO，通过置信度感知奖励塑造机制惩罚过度自信错误并强化正确自信推理，在多个模型规模上平均提升2.3%-4.0%。

COMPASS: Complete Multimodal Fusion via Proxy Tokens and Shared Spaces for Ubiquitous Sensing

COMPASS：通过代理令牌和共享空间实现完整的多模态融合以实现无处不在的感知

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

机构 * Universität Bern（伯恩大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 COMPASS通过代理令牌和共享空间实现多模态融合，解决缺失模态导致的信息丢失和融合接口不匹配问题，提升多模态感知的鲁棒性。

Uncertainty-Aware Hierarchical Re-Localization in OpenStreetMap via Semantic Alignment

基于语义对齐的OpenStreetMap中不确定性感知分层重定位

Yuchen Zou, Xiao Hu, Lihuang Fang, Yuqing Tang

机构 * International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； School of Automation Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学自动化科学与工程学院） ； Department of Electronic and Electrical Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学电子与电气工程系） 纠错

AI总结 提出不确定性感知分层搜索框架，利用目标级DINO-ViT令牌减少跨模态差异，通过粗FFT相关和不确定性控制的局部细化实现高效定位，在精度和速度上显著优于现有方法。

Comments 7 pages, 4 figures