Zhejiang University（浙江大学）

ExToken: Structured Exploration for Efficient Vision-Language-Action Reinforcement Fine-tuning

ExToken：用于高效视觉-语言-动作强化微调的结构化探索

Yilun Kong, Yunpeng Qing, Guozheng Ma, Haoyu Wang, Li Shen, Zhi Hou, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究VLA模型强化学习中探索停滞问题，提出ExToken框架，基于离线演示导出的离散行为先验调整VLA策略进行结构化探索，通过不同令牌鼓励多样行为模式，提升了探索效率与任务性能，在多任务实验中表现良好。

Unveiling Complex Collective Behaviors from Simple Rewards

从简单奖励中揭示复杂的集体行为

Yize Mi, Jianan Li, Liang Li, Shiyu Zhao

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； WINDY Lab, School of Engineering, Westlake University（西湖大学工程学院风语实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Max Planck Institute of Animal Behavior（马克斯·普朗克动物行为研究所） ； Department of Computer and Information Science, University of Konstanz（康斯坦茨大学计算机与信息科学系） ； Centre for the Advanced Study of Collective Behaviour, University of Konstanz（康斯坦茨大学集体行为高级研究中心） ； Department of Biology, University of Konstanz（康斯坦茨大学生物系） 纠错

AI总结 研究多智能体强化学习中简单奖励与复杂集体行为的关系，提出两阶段EEC解释框架及智能体响应图，通过合作与竞争两个任务验证，揭示了MARL策略背后隐藏的几何结构。

Comments Accepted by IROS 2026

Color Pass-Through via Camera-Display Coupling

通过相机-显示器耦合实现颜色直通

Ruikang Li, Molin Li, Jiarui Wu, Zhe Wei, Pengpeng Liu, Tianfan Xue

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Central Media Technology Institute, Huawei（华为中央媒体技术研究所） 纠错

AI总结 研究智能手机相机捕捉场景与屏幕显示颜色差异问题，提出颜色直通的端到端学习框架，将相机和显示器视为耦合系统，经实验验证该方法能提升原始场景感知颜色的再现效果。

Comments 35 pages, 20 figures, including supplementary material. Project page: https://lyricccco.github.io/color-pass-through/

RealSkin: Spatio-Spectral Partial Neural Adjoint Maps for Image-to-3D Attribute Transfer

RealSkin：用于图像到3D属性转移的时空谱部分神经伴随映射

Jing Li, Yawei Luo, Xiangze Meng, Ying Li, Tieru Wu, Rui Ma

机构 * Jilin University（吉林大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； North China University of Technology（北方工业大学） 纠错

AI总结 研究旨在弥合真实图像与合成3D表面的外观差距，提出RealSkin自监督框架，通过空间引导配准算法和谱感知神经伴随网络，在谱域优化对应，实验表明该方法在真实到合成场景中性能达最优。

Infra-Swarm: Robust Vision-Based Multi-Robot Swarming via Near-Infrared Spectral Vision

Infra-Swarm：通过近红外光谱视觉实现基于视觉的鲁棒多机器人集群

Haoyu Chen, Qijin Li, Wanyu Xiang, Xiuxiu Lin, Zian Ning, Shiyu Zhao

机构 * Westlake University（西湖大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究针对分布式集群受带宽或环境限制问题，提出Infra-Swarm，通过机器人配备近红外光源和相机，利用光学耀斑测量邻居3D位置，借助窄带滤波器抗干扰，以最小计算开销实现集群大规模可扩展性。

SeamGen: Artist-Aligned UV Seam Generation via Graph Flow Matching

SeamGen：通过图流匹配生成与艺术家对齐的UV接缝

Hao Xu, Yuqing Zhang, Yiqian Wu, Xueqi Ma, Ding Liang, Yan-Pei Cao, Ying-Tian Liu, Xiaogang Jin

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； VAST（未提及，可能是一个缩写，无法准确翻译） 纠错

AI总结 研究针对3D内容创作中UV接缝放置问题，提出SeamGen模型，通过流匹配从现有接缝布局学习，设计Mesh Transformer主干，利用流模型修复能力，能生成更符合艺术家偏好的UV布局，提升感知质量。

PFAdapter: Hierarchical LoRA Decomposition for Personalized Federated MLLMs

PFAdapter：用于个性化联邦多模态大语言模型的分层LoRA分解

Jing Liu, Kun Yang, Yan Wang, Dingkang Yang, Xiaoshuai Hao, Wei Zhang, Yang Liu, Wei Zhou

机构 * College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院） ； Division of Natural and Applied Sciences, Duke Kunshan University（昆山杜克大学自然科学与应用科学部） ； Department of Electrical and Computer Engineering, The University of British Columbia（英属哥伦比亚大学电气与计算机工程系） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； School of Data Science and Engineering, East China Normal University（华东师范大学数据科学与工程学院） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University & Fysics AI（复旦大学智能机器人与先进制造学院及复肆智能科技（上海）有限公司） ； Xiaomi EV, Xiaomi Campus（小米汽车、小米园区） ； Information and Communications Technology Cluster, Singapore Institute of Technology (SIT)（新加坡理工学院信息通信技术集群） ； College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（卡迪夫大学计算机科学与信息学院） 纠错

AI总结 针对分布式网络中联邦微调平衡全局知识与局部适应的挑战，提出PFAdapter框架，用分层LoRA分解将适配器参数分离，通过正交正则化和选择性聚合协议减少通信成本，实验证明该框架在多数据集上性能优于基线，为智能AI部署提供有效方案。

Comments submitted to IEEE TCCN

Robust Design of Integrated Sensing and Communication in LEO Satellite Systems

低地球轨道卫星系统中集成传感与通信的稳健设计

Hezhen Yang, Xiaoming Chen, Qi Wang

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（信息科学与电子工程学院，浙江大学） 纠错

AI总结 针对低地球轨道卫星系统中无线资源受限问题，建立集成传感与通信框架，开发新颖稳健波束成形设计算法，在信道相位不确定下最小化总发射功率，满足传感和通信要求，经理论分析和仿真验证算法有效且优于基线。