AI Agent

Patient-Specific Articulated Digital Twins from a Single Full-Body CT Scan

患者特异性关节式数字孪生：基于单次全身CT扫描

Han Zhang, Boyang Zhao, Mathias Unberath

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出从单次全身CT扫描构建患者特异性关节式数字孪生的方法，通过SMPL模型拟合、解剖感知绑定和姿态重定向，实现姿态可控的解剖模型，验证了其在保持骨骼几何和放射学结构方面的有效性。

Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look

教视觉-语言-动作模型看什么和看哪里

Yuguang Yang, Canyu Chen, Zhewen Tan, Yizhi Wang, Zichao Feng, Chunyang Liu, Kehua Sheng, Juan Zhang, Linlin Yang, Baochang Zhang, Yan Wang, Bo Zhang, Xianbin Cao

机构 * School of Electronic Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子信息工程学院） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； DiDi（滴滴出行） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（北京航空航天大学网络安全科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出DriveTeach-VLA框架，通过驾驶感知视觉蒸馏和2D轨迹引导提示，教VLA模型关注驾驶相关区域，实现端到端自动驾驶轨迹预测，在NAVSIM和nuScenes上达到最优性能。

Comments The paper has been accepted by ECCV 2026

Online Segment 3D Gaussians via Launching Virtual Drones

通过发射虚拟无人机在线分割3D高斯体

Liwei Liao, Rongjie Wang, Ronggang Wang

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology, Shenzhen Graduate School, Peking University（广东省超高清沉浸式媒体技术重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出SAGO框架，通过虚拟无人机将3D分割转化为在线最佳视角规划任务，无需预设置即可在亚秒内从3D高斯体中提取干净3D资产。

Overthink-Triggered Slowdown Attacks on LVLM-Based Robotic Systems

基于LVLM的机器人系统中的过度思考触发慢速攻击

Qiang Han, Jie Wu, Bo Chen

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究利用LVLM的过度思考行为，通过嵌入场景文本触发推理延迟，提出三阶段框架发现可迁移触发词，实验显示最高6.96倍延迟放大。

Comments 17 pages, 10 figures

Multi-Rate Nonlinear Model Predictive Control for Wall-Supported Bipedal Locomotion of Quadrupedal Robots

多速率非线性模型预测控制用于四足机器人的墙壁支撑双足运动

Taizoon Chunawala, Jeeseop Kim, Kaveh Akbari Hamed

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； The University of Texas at El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出基于多速率非线性模型预测控制的分层框架，实现四足机器人在受限环境中借助墙壁进行混合双足运动，通过接触点与质心轨迹联合优化提升动态稳定性，仿真验证成功率比传统方法高2.9倍。

Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026

Flexible and Reliable Network Design for Emerging Transportation Services: Multi-stage Stochastic Programming Approach

新兴交通服务的灵活可靠网络设计：多阶段随机规划方法

Riki Kawase, Koki Satsukawa, Toru Seo

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出灵活可靠网络设计框架，集成战略投资与运营控制，采用风险规避多阶段随机规划，通过随机对偶动态规划求解，应用于共享自动驾驶汽车容量扩展和BRT路线设计，发现灵活性与可靠性互补，风险规避者减少早期投资以保持适应性。

Mathematical Exploration of Earth Gravitational Field Impact on Seasonal Wind Flux in a Tropical Region

地球引力场对热带地区季节性风通量影响的数学探索

M. S. Adiaha, V. O. Chude, E. E. Oku, G. I. Nwaka, O. J. Abimbola, I. K. Rajendra, P. O. Abam

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究利用纳维-斯托克斯方程、傅里叶分解和皮尔逊相关系数，分析2010-2020年尼日利亚气象与GRACE卫星引力数据，发现引力变化与风通量呈强正相关（0.79-0.87），表明引力对季风模式有调制作用。

Comments 48th Annual Conference of the Soil Science Society of Nigeria. https://hal.science/hal-05667808v1

Journal ref Proceedings of the 48th Annual Conference of the Soil Science Society of Nigeria, 2024

Subsoil acidity causes long delays in inorganic carbon sequestration by Enhanced Weathering

底土酸化导致增强风化作用无机碳封存的长期延迟

Søren Jessen, Rasmus Jakobsen, Majken Looms, Per Ambus, Dieke Postma

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 通过将百年农业石灰化作为增强风化（EW）的替代，研究发现底土酸化导致碱性前沿向下推进需30-100年才能到达地下水位，使EW无法成为短期碳捕获策略。

Comments Main text: 14 pages and 2 figures. Supplement 12 pages and 6 figures. An additional 7$^{th}$ figure in the Data Availability Statement shows a data overview

DVG-WM: Disentangled Video Generation Enables Efficient Embodied World Model for Robotic Manipulation

DVG-WM：解耦视频生成实现高效机器人操作具身世界模型

Ziyu Shan, Zhenyu Wu, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学（新加坡）） ； Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China（北京邮电大学（中国北京）） ； GigaAI 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出解耦视频生成世界模型（DVG-WM），将世界模型分解为动力学学习和视觉合成，通过流匹配直接映射动力学到视频潜变量，并引入潜变量退化机制再生接触细节，在LIBERO和真实平台实现高达3.97倍加速。

TempAct: Advancing Temporal Plausibility in Autoregressive Video Generation via Planner-Executor RL

TempAct: 通过规划器-执行器强化学习推进自回归视频生成中的时间合理性

Jing Wang, Xiangxin Zhou, Jiajun Liang, Kaiqi Liu, Wanyuan Pang, Zhenyu Xie, Tianyu Pang, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-Sen University（中山大学深圳校区） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； USTB（北京科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出TempAct框架，利用规划器-执行器强化学习联合优化时间分解与步骤条件执行，解决自回归视频生成中时间指令模糊、延迟反应和错误传播问题，提升时间一致性。

GPU-accelerated superiorization on constrained physical problems with SupPy

基于GPU加速的约束物理问题超优化方法及SupPy工具

Tobias Becher, Yair Censor, Kay Barshad, Niklas Wahl

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出SupPy开源Python工具箱，在GPU上加速超优化方法，应用于地震图像重建、低剂量CT重建和调强放疗计划，相比仅寻求可行解，超优化算法在降噪和降低剂量方面效果更优。

Generating Realistic Individual Activity Schedules via Activity Location Allocation Based on Simulated Travel Times

通过基于模拟出行时间的活动位置分配生成真实个体活动日程

Tatsuya Mitomi, Yahya Gamal, Esra Suel, Gary Polhill, Daniel Konioukhov, Alison Heppenstall

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种迭代动态规划框架，基于模拟出行时间分配活动位置，生成与出行调查一致的个体活动日程，将模拟与调查出行时间差异降低52.2%。

Comments 8 pages, 5 figures. This is the author version of a short paper accepted for presentation in the poster session at the 17th Conference on Spatial Information Theory (COSIT 2026)

Learning to Watch: Active Video Anomaly Understanding via Interleaved Policy Optimization

学习观察：通过交错策略优化的主动视频异常理解

Mengjingcheng Mo, Jiaxu Leng, Xinbo Gao

机构 * School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China（重庆邮电大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Chongqing College of Artificial Intelligence, Chongqing, China（重庆人工智能学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出Anom-π闭环框架，将视频异常理解建模为主动序列决策过程，通过交错策略统一内部推理与证据获取，并设计iDPO实现轨迹级策略对齐，仅2B参数即超越大规模模型。

Comments Accepted at ICML 2026; 25 pages, 8 figures, 15 tables

A Simple Solution to Improving Human Supervision of Algorithms: Evidence from Smart Vending

改善人类对算法监督的简单解决方案：来自智能售货机的证据

Minda Zhao, Brian Rongqing Han, Xin Chen, Tao Zhu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 通过限制人工干预次数，让工人优先选择高价值干预，在减少库存的同时不损害销售，为人类监督AI提供低成本可扩展方案。

DriveVer: Lightweight Trajectory Evaluator as Test-Time Verifier for Autonomous Driving

DriveVer: 自动驾驶的轻量级轨迹评估器作为测试时验证器

Chong He, Yuechen Luo, Fang Li, Shaoqing Xu, Fuxi Wen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出DriveVer，一种轻量级即插即用的测试时验证器，通过双头架构融合候选轨迹与多视图视觉特征，预测安全置信度和几何修正向量，在不增加训练成本下提升规划模型性能。

VOCA: Visual Odometry with Codec Awareness

VOCA: 具有编解码感知的视觉里程计

Nouri Alexander Hilscher, Mateo de Mayo, Dominik Muhle, Christoph Otten genannt Hermes, Daniel Cremers

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出VOCA方法，利用视频编解码信息改进压缩流上的立体视觉里程计跟踪性能，在因果VO上达到最先进的相对轨迹误差和效率。

Comments Accepted to ECCV 2026

3D Point World Models: Point Completion Enables More Accurate Dynamics Learning

3D点云世界模型：点云补全实现更准确的动力学学习

Skand Peri, Hung Nguyen, Chanho Kim, Li Fuxin, Stefan Lee

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出3D点云世界模型(3DPWM)，通过先补全部分点云再学习动作条件动力学，实现长时程可靠推演和精确成本评估，支持多种机器人操作任务。

Comments 21 Pages

PixelEyes: Decoupling Perception and Reasoning for Pinpoint Visual Evidence Seeking

PixelEyes: 解耦感知与推理以实现精准视觉证据查找

Dengxian Gong, Yuanzheng Wu, Haobo Yuan, Zhengdong Hu, Tao Zhang, Yikang Zhou, Shihao Chen, Quanzhu Niu, Kai Wang, Jason Li, Haochen Wang, Lu Qi, Shunping Ji, Ming-Hsuan Yang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； UC Merced（加州大学默塞德分校） ； UTS（UTS大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； NTU（南洋理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对多轮视觉推理中目标定位失败导致轨迹冗余的问题，提出PixelEyes，通过解耦推理与感知（推理器决定查找目标，专用感知工具定位），引入掩码引导视觉搜索和语义区域广度优先搜索，构建PixelEyes-6K数据集和Pinpoint-Bench基准，显著提升定位准确性。

Comments 22pages, 10 figures

Decentralized Geometric Control for Cable-Suspended Payload Transport with Adaptive Mass Estimation

基于自适应质量估计的缆绳悬挂载荷运输的分散几何控制

Hadi Hajieghrary, Benedikt Walter, Paul Schmitt, Miguel Hurtado

机构 * MassRobotics 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出GPAC四层分层架构，通过隐式协调实现多四旋翼无中心协调运输缆绳悬挂载荷，结合几何控制、自适应质量估计和CBF安全滤波，仿真显示低计算成本下平均跟踪误差33.8厘米。

Comments Accepted to be presented at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

A Large-Language-Model Supported Personalized Driving Framework for Lane Change in Highway Scenarios

大语言模型支持的高速公路换道场景个性化驾驶框架

Dong Bi, Yongqi Zhao, Paul Kovacevic, Tomislav Mihalj, Ji Zhou, Jiayuan Gong, Arno Eichberger

机构 * Hubei University of Automotive Technology（湖北汽车工业学院） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种LLM支持的个性化驾驶框架，通过映射自然语言指令到Apollo规划参数，结合聚类和风格强度排序生成可区分的换道行为，并利用检索增强生成解释隐式指令。

A new model for long-term forecasting of Galactic cosmic rays

银河宇宙线长期预测的新模型

David Pelosi, Fernando Barão, Bruna Bertucci, Emanuele Fiandrini, Miguel Orcinha, Nicola Tomassetti

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出基于日球层带电粒子输运数值模型的银河宇宙线长期预测框架，通过希尔伯特-黄变换滤波和太阳代理参数延迟相关性，实现多物种通量准确预测，支持空间辐射监测与十年尺度预测。

Comments 21 pages, 12 Figures

A Cost-and-Place-Utility Model of the Move-versus-Commute Decision

移动与通勤决策的成本与地点效用模型

Shawn Berry

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出一个代数模型，将住房成本、通勤费用、收入约束、社会联系和地点效用纳入统一框架，基于30%住房可负担规则推导决策规则，用于分析家庭在通勤与搬迁之间的选择。

Comments 18 pages

Spatial Dependence in the Self-Response: Spatial Dependence, Modeling, and Operational Consequences

自我响应中的空间依赖性：空间依赖、建模与操作后果

Emanuel Ben-David

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文使用2010年美国人口普查数据，通过比较空间自回归模型族，发现OLS残差存在强空间自相关，且误差型依赖（SEM/SDEM）比全局内生滞后过程更优，建议采用空间交叉验证评估响应模型。

Energy-Optimal Spatial Iterative Learning within a Virtual Tube

虚拟管道内的能量最优空间迭代学习

Chen Min, Shuli Lv, Pengda Mao, Huixin Cao, Li Hong, Quan Quan

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院） ； Tianmushan Laboratory, Beihang University（北京航空航天大学天目山实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对无人机续航受限问题，提出一种无模型在线迭代学习框架，通过O(n)复杂度的空间迭代优化降低能耗，在实验中比基于模型的IPOPT快50-60倍。

Comments 9 pages, 7 figures, submitted to RA-L

Deep Spectral Models for Robust Dental Shape Generation

用于鲁棒牙齿形状生成的深度谱模型

Tibor Kubík, François Guibault, Michal Španěl, Hervé Lombaert

机构 * Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； Brno University of Technology（布尔诺理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出 ToothForge 框架，利用谱域同步嵌入学习紧凑的牙齿冠部几何生成模型，在有限数据集上实现与空间方法相当的性能，并保持紧凑性和几何可解释性。

Comments Accepted for publication at the Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging (MELBA) https://melba-journal.org/2026:016

Journal ref Machine.Learning.for.Biomedical.Imaging. 2026 (2026)

Efficient Sim-to-Real Transfer of World-Action Models from Synthetic Priors

基于合成先验的世界-动作模型的高效仿真到现实迁移

Zixing Wang, Kausik Sivakumar, Jinghuan Shang, Yafei Hu, Zhaoming Xie, Ran Gong, Xiaohan Zhang, Karl Schmeckpeper

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究从合成先验训练世界-动作模型并零样本部署到真实机器人操作，通过域随机化和AnyTask运动规划生成演示，首次成功实现仿真到现实的迁移。

Comments This work is accepted by CVPR'26, Embodied AI Workshop. This paper represent a part of early result of our official world-action model zero-shot sim-to-real transfer work, which will be released soon

TerraDiT-$Ω$: Unified Spatial Control for Satellite Image Synthesis with Any Geospatial Primitive

TerraDiT-$\Omega$：任意地理基元的卫星图像合成统一空间控制

Brian Wei, Srikumar Sastry, Daniel Cher, Eric Xing, Nathan Jacobs

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出TerraDiT-Ω框架，通过几何感知局部注意力机制，支持从任意原生地理基元（多边形、折线、边界框、点）直接生成卫星图像，在多种控制格式下优于密集和稀疏控制基线，并提升下游任务性能。

Comments European Conference on Computer Vision 2026

Decentralized Operations of Decarbonized Chemical Plants with Renewable-driven Transmission Systems

脱碳化化工厂与可再生能源驱动输电系统的去中心化运营

Richard Reed, Kazi Arman Ahmed, Saba Ghasemi, Zheyu Jiang, Paritosh Ramanan

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出基于数据隔离的隐私友好去中心化框架，联合优化电力系统机组组合与电化学裂解厂微电网调度，采用ADMM加速收敛，在德州电网模型上验证了数据隔离导致的最优性间隙小且排放影响非单调。

CoMNet: A MedNeXt-CorrDiff Framework for Multi-Site Brain Tumor Segmentation

CoMNeT: 一种用于体积脑肿瘤分割的MedNeXt-CorrDiff框架

Michael L. Evans, MD Fayaz Bin Hossen, MD Shibly Sadique, Walia Farzana, Khan M. Iftekharuddin

机构 * Old Dominion University（欧道明大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出CoMNeT框架，结合3D卷积分割模型MedNeXt与校正扩散后处理CorrDiff，通过集成学习提升胶质瘤分割精度，在UTSW-Glioma数据集上取得优于基线模型的Dice分数。

Comments 15 pages, 6 figures, 2 tables

Decoys Cannot Go Everywhere: Mapping the Deception Surface in MITRE ATT&CK

诱饵无法无处不在：映射MITRE ATT&CK中的欺骗面

Veronica Valeros, Carlos Catania, Viliam Lisý, Harm Griffioen

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出四准则评估框架，分析MITRE ATT&CK v18.1中250种技术，发现仅32%可部署诱饵，并总结出Sweep和Seek两种部署模式。

Comments 19 pages