Zhejiang University（浙江大学）

Dual Latent Memory in Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation

用于机器人操作的视觉-语言-动作模型中的双潜记忆

Hongyu Qu, Jianzhe Gao, Xiaobin Hu, Shaohuan Yang, Xinlei Yu, Rui Yan, Wenguan Wang, Xiangbo Shu, Shuicheng Yan

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究针对主流VLA模型处理长期任务的不足，提出LaMem-VLA框架，通过四个协调组件将历史经验重构为潜记忆令牌并与VLA推理直接交织，实现在同一潜空间处理历史经验，经实验验证该框架具有优越性。

Comments Project page: https://github.com/quhongyu/LaMem-VLA

RoboSnap: One-Shot Real-to-Sim Scene Generation for Generalizable Robot Learning and Evaluation

RoboSnap：用于可泛化机器人学习与评估的一次性真实到模拟场景生成

Shujie Zhang, Jingkun Yi, Weipeng Zhong, Zirui Zhou, Yangkun Zhu, Hanqing Wang, Xudong Xu, Weinan Zhang, Chunhua Shen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 针对构建物理稳定且视觉逼真场景缓慢昂贵的问题，提出RoboSnap框架，通过分层设计将单张RGB图像转为模拟场景，实验证明其能实现轨迹重放等，还引入DROID-Sim数据集，凸显真实到模拟方法对机器人学习评估的价值。

Comments 24 pages, 16 figures, Project page: https://robosnap.github.io

Dynamic-in-Few-Step: Unifying Dynamic Computation and Few-Step Distillation for Efficient Video Generation

动态少步长：统一动态计算与少步长蒸馏以实现高效视频生成

Yu Cheng, Siyue Yao, Zhongang Qi, Shanyan Guan, Wei Li, Fajie Yuan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； BlueImage, vivo（蓝城图像，维沃） ； Xian Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

AI总结 针对视频扩散模型计算成本高问题，提出将动态结构稀疏化融入蒸馏过程的加速框架，联合优化去噪步骤与模型稀疏性，引入相关策略和机制确保训练稳定，开发推理引擎，有效提升效率且保持生成质量。

M$^3$: Reframing Training Measures for Discretized Physical Simulations

M$^3$：重新框架化离散物理模拟的训练度量

Yuan Mei, Xingyu Song, Xiaowen Song, Naoya Takeishi

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 M$^3$通过多尺度Morton度量框架平衡训练度量，提升连续物理域预测精度，减少误差达4.7倍，且在降采样下仍保持优势。

Unified Removal of Raindrops and Reflections: A New Benchmark and A Novel Pipeline

统一去除雨滴和反射：一个新的基准和一个新流程

Xingyu Liu, Zewei He, Yu Chen, Chunyu Zhu, Zixuan Chen, Xing Luo, Zhe-Ming Lu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Zhejiang University（浙江大学航空航天学院） ； Huanjiang Laboratory（浣江实验室） ； Hangzhou Institute of Technology, Xidian University（西安电子科技大学杭州研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出统一去除雨滴和反射的任务，并构建了新的基准数据集，同时提出基于扩散的新型框架DiffUR³，有效去除两种退化，实验表明在基准和真实场景中表现优异。

Comments Accepted by ECCV 2026

Delta6: A Low-Cost, 6-DOF Force-Sensing Flexible End-Effector

Delta6: 一种低成本的六自由度力感知柔性末端执行器

Yue Feng, Weicheng Huang, Chen Qiu, Huixu Dong, I-Ming Chen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； WinGs Robotics LLC ； Zhejiang University（浙江大学） ； Maider Medical Industry Equipment Company, Ltd.（迈德医疗工业设备有限公司） 纠错

AI总结 Delta6是一种低成本六自由度力感知柔性末端执行器，结合拮抗弹簧与磁编码器实现高精度力矩感知，具备简单组装和耐用性，通过参数分析模型可扩展性能，支持多种计算平台，验证其在复杂任务中的鲁棒性。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Journal ref IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, pp. 1-12, 2026

NonTextual Target Attack

非文本目标攻击

Xinzhe Huang, Wenjing Hu, Tianhang Zheng, Kedong Xiu, Hongsheng Hu, Xiaojun Jia, Di Wang, Zhan Qin, Kui Ren

机构 * State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； Hangzhou High-Tech Zone, Binjiang Institute of Blockchain and Data Security, Hangzhou（杭州高新技术区，滨江区块链与数据安全研究院） ； School of Cyberspace Security, Nanjing University of Science and Technology（网络安全学院，南京理工大学） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（计算机科学学院，上海交通大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，新加坡国立大学） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡布斯科学与技术大学） 纠错

AI总结 针对现有大语言模型越狱攻击的局限，提出非文本目标攻击NTA，通过非文本约束目标最大化不安全概率，分解目标便于优化，扩展攻击空间，在AdvBench上对安全对齐的大语言模型仅100次迭代，平均成功率达96.8%，性能远超现有攻击。

When Distillation Breaks Motion Control: Restoring Generative Trajectories for Fast Video Generators

当蒸馏破坏运动控制时：恢复快速视频生成器的生成轨迹

Jintao Rong, Xin Xie, Xinyi Yu, Linlin Ou, Xinyu Zhang, Chunhua Shen, Dong Gong

机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； University of New South Wales (UNSW Sydney)（新南威尔士大学（悉尼）） ； University of Auckland（奥克兰大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究免训练运动定制应用于蒸馏视频生成器的问题，提出MotionEcho框架，通过推理时用高质量扩散教师模型校正学生模型采样轨迹，实现准确运动控制，提升运动保真度和视觉质量，且保留蒸馏生成效率优势。

Comments Project page: https://euminds.github.io/motionecho/