Tencent（腾讯）

Hy-Embodied-VLM-1.0: Efficient Physical-World Agents

Hy-Embodied-VLM-1.0：高效的物理世界智能体

Ziyi Wang, Xumin Yu, Yongming Rao, Yonggen Ling, Yunheng Li, Oran Wang, Mingqi Gao, Yuchen Zhou, Yves Liang, Zuyan Liu, Yani Zhang, Rui Huang, Xiaoran Xu, Bowen Yuan, Yifu Yuan, Xu Tan, He Zhang, Yufei Huang, Shenghao Zhang, Hongsheng Wu, Han Hu, Zhengyou Zhang

机构 * Tencent Robotics X（腾讯Robotics X团队） ； Hy Vision Team（腾讯混元视觉团队） ； Futian Laboratory（福田实验室） 纠错

AI总结 研究旨在构建物理世界具身智能体，介绍Hy-Embodied-VLM-1.0模型。定义以行动为中心的能力分类法，开发数据管道。基于特定主干和编码器构建模型，用专家混合架构提升效率。在多基准测试中性能出色，较上一代有显著提升，在具身智能任务中也表现强大。

Comments Tech Report. Code and models are open-sourced at https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-Embodied

ARDepth: Auto-regressive Monocular Depth Estimation with Progressive Visual Conditioning

ARDepth：基于渐进视觉条件的自回归单目深度估计

Zijie Wang, Wei Zhang, Weiming Zhang, Xiao Tan, Weikai Chen, Xiaoxu Li, Guanbin Li

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东省大数据分析与处理重点实验室） ； Baidu Inc.（百度公司） ； LightSpeed Studios, Tencent America（美国光速工作室，腾讯） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Lanzhou University of Technology（兰州理工大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

AI总结 研究单目深度估计问题，提出ARDepth方法，将其作为结构化自回归生成任务，通过尺度渐进条件和语义感知引导，逐步构建深度表示，实现跨尺度结构一致的深度预测，验证了自回归生成是几何建模的有前景范式。

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SinAE: A Single-Architecture Flow-Matching Autoencoder for Cross-Domain Atomic Systems

SinAE：用于跨域原子系统的单架构流匹配自动编码器

Yuxuan Ren, Fan Yang, Jianhua Yao, Yatao Bian

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tencent AI for Life Science Lab（腾讯生命科学人工智能实验室） 纠错

AI总结 研究针对小分子、晶体和蛋白质跨域生成管道分散问题，提出单架构流匹配自动编码器SinAE，用普通Transformer编码器和解码器，将重建负担转移到迭代流匹配解码器，实现跨域近无损重建，在生成基准测试中表现出色。

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