Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

EvolveNav: Proactive Preflection and Self-Evolving Memory for Zero-Shot Object Goal Navigation

EvolveNav: 用于零样本目标导航的主动预反思与自进化记忆

Qi Chai, Wenhao Shen, Nanjie Yao, Yue Xia, Kaiyong Zhao, Jie Ma, Guosheng Lin, Hao Wang

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； XGRIDS（深圳格物智联） 纠错

AI总结 提出自进化零样本目标导航框架，通过从历史轨迹提取规则并基于置信上界检索，结合记忆引导预反思模块，减少无效探索，成功率提升10.1%。

Recover Semantics First, Generate Better: Improved Latent Modeling for 3D MRI Reconstruction and Cross-Contrast Synthesis

先恢复语义，再生成更好：改进的潜在建模用于3D MRI重建和跨对比合成

Yonghao Chen, Sicheng Yang, Rui Tang, Lei Zhu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 提出语义优先的潜在建模框架，通过潜在协调编码器、语义恢复块和解剖感知频率损失，解决3D MRI压缩中长程解剖一致性、语义退化和平滑重建问题，提升重建和跨对比合成质量。

Comments Code: https://github.com/script-Yang/RSF

Plug-and-Adapt: Multimodal Coreference Resolution at First Sight with a Pretrained Alignment Model

即插即适应：基于预训练对齐模型的首眼多模态指代消解

Jinghan Wu, Jing Li, Ivor W. Tsang, Xuetao Zhang

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全国重点实验室） ； Centre for Frontier AI Research and Institute of High-Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心与高性能计算研究所） 纠错

AI总结 提出即插即适应方法，利用预训练的细粒度对齐模型，通过证据理论融合视觉与类别线索，无需目标数据集训练或大型VLLM，在CIN基准上CoNLL F1比专用方法和流行VLLM分别提升5.31%和2.12%。

StepGuard: Guarding Web Navigation via Single-Step Calibration

StepGuard: 通过单步校准保护网页导航

Zhihao Cui, Yuchen Zhang, Xiyang Sun, Yaxiong Wang, Li Zhu, Jinpeng Hu, Liu Liu, Mengjia Li, Yujiao Wu

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） 纠错

AI总结 针对网页导航中单步脆弱性问题，提出StepGuard框架，通过动态双策略优化（DDPO）解决奖励冲突，并利用置信度引导的自适应导航反射（CANR）校准单步误差，显著提升导航与答案准确率。

AlignDrive: Aligned Lateral-Longitudinal Planning for End-to-End Autonomous Driving

AlignDrive: 用于端到端自动驾驶的对齐横向-纵向规划

Yanhao Wu, Haoyang Zhang, Fei He, Rui Wu, Yanhu Shan, Congpei Qiu, Liang Gao, Wei Ke, Tong Zhang

机构 * School of Software Engineering, XJTU（软件工程学院，西安交通大学） ； Horizon Robotics ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出一种 cascaded 框架，通过将纵向规划转化为路径条件推理过程，提升自动驾驶的协调性和安全性。方法引入锚点回归设计和规划导向的数据增强策略，实现在 Bench2Drive 上达到 SOTA 性能。

Comments underreview

CogGen: Cognitive-Load-Inspired Fully Unsupervised Deep Generative Modeling for Compressively Sampled MRI Reconstruction

CogGen: 认知负荷启发的全无监督深度生成模型用于压缩感知MRI重建

Qingyong Zhu, Yumin Tan, Xiang Gu, Dong Liang

机构 * Medical AI Research Centre, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院医学人工智能研究中心） ； School of Biomedical Engineering, Southern Medical University（南方医科大学生物医学工程学院） ； School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学院） ； Paul C. Lauterbur Research Centre for Biomedical Imaging, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院Paul C. Lauterbur生物医学成像研究中心） 纠错

AI总结 提出CogGen框架，基于认知易到难原则，通过自定进度课程学习和MRI感知双阈值加权策略，将CS-MRI重建分解为分阶段反演问题，理论证明降低局部充分迭代界和累积噪声放大界，实验优于现有无监督和有监督方法。