Beihang University（北京航空航天大学）

GroupForward: Building Referable 3D Scenes via Instance-Grouped Feed-Forward Gaussian Splatting

GroupForward：通过实例分组前馈高斯溅射构建可参考的3D场景

Qijian Tian, Zimeng Wu, Xuhong Wang, Lizhuang Ma, Xin Tan

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； 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） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 GroupForward是一种实例分组前馈高斯溅射模型，可从稀疏多视图图像重建3D场景，结合RSRF实现复杂3D参考推理，提升了语义重建与参考推理的性能。

NeuroPath: Brain-Inspired Dual-Pathway Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

NeuroPath：用于基于骨骼的动作识别的类脑双通路图卷积网络

Kanglei Zhou, Ruizhi Cai, Hubert P. H. Shum, Frederick W. B. Li, Xiaohui Liang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Durham University（杜伦大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 NeuroPath受人类感知通路启发，采用双通路图卷积网络架构，通过分组图卷积块和通路间融合模块提升基于骨骼的动作识别性能，在三个公开数据集上取得一致效果提升。

Comments Accepted to Pattern Recognition

Repurposing 3D Generative Model for Autoregressive Layout Generation

将3D生成模型重新利用于自回归布局生成

Haoran Feng, Yifan Niu, Zehuan Huang, Yang-Tian Sun, Yuxin Peng, Lu Sheng

机构 * School of Software, Beihang University（北航软件学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文英） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出LaviGen框架，利用3D生成模型直接在3D空间中生成布局，通过自回归过程建模几何关系和物理约束，提升3D场景的物理合理性与效率。

Comments this https URL (https://fenghora.github.io/LaviGen-Page/)

AeroCopilotBench: A Two-Tier Benchmark for Evaluating LLM Agents as Aviation Copilots in an Interactive Virtual Cockpit Environment

AeroCopilotBench：用于在交互式虚拟驾驶舱环境中评估作为航空副驾驶的大语言模型智能体的双层基准

Yuchen Yuan, Zhenghuang Wu, Yuangan Li, Liang Ma, Ke Li

机构 * School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学航空科学与工程学院） 纠错

AI总结 该研究提出AeroCopilot操作环境与双层航空智能体评估基准，通过12个模型测试发现静态知识表现难转化为流程执行能力，为航空智能体评估提供可复现基础。

Comments 38 pages, 7 figures, 6 tables

Spatial Temporal Synergy: Balancing Change and Invariance in Text Driven 3D Human Motion Editing

时空协同：文本驱动的三维人体动作编辑中变化与不变性的平衡

Shaohui Lin, Zhenwu Shi, Jingyu Gong, Jiao Xie, Yu Zhou, Baochang Zhang, Lizhuang Ma, Chia-Wen Lin

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； Shanghai Institute of Artificial Intelligence for Education, East China Normal University（华东师范大学上海教育人工智能研究院） ； School of Statistics, East China Normal University（华东师范大学统计学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） 纠错

AI总结 针对文本驱动3D人体动作编辑中变化与不变性难以平衡的问题，提出CIME框架，通过空间姿态和时间节奏维度的解耦实现最优性能，相关成果已开源。

Scaling Manual-Grounded Appliance Manipulation with Data Synthesis and Unified Planning

通过数据合成与统一规划扩展基于手册的家电操作规模

Yuxing Long, Lei Kang, Ziyan Yu, Yuzheng Gao, Bin Cheng, Jiyao Zhang, Xiaoqi Li, Haolin Yang, Dongjiang Li, Hui Shen, Hao Dong

机构 * Center on Frontiers of Computing Studies, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院计算前沿研究中心） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Jingdong Technology Information Technology Co., Ltd（京东科技信息技术有限公司） 纠错

AI总结 针对现有大模型缺乏支持基于手册的家电操作规划的数据集的问题，提出MAGE数据合成流水线构建UseAppliance数据集，开发AppliancePlan模型，在RealAppliance-Bench和真实机器人实验中表现优异，推进通用家用机器人发展。

Comments Accepted by ACM MM 26

EcoVLA: Energy-Efficient Device-Edge Co-Inference for Vision-Language-Action Models under Real-Time Constraints

EcoVLA：面向实时约束的视觉-语言-动作模型的节能设备-边缘协同推理

Ao Zhou, Bo Dai, Le Yu, Xingyu Liu, Zeyu Hao, Lingkun Long, Chunming Hu, Jianlei Yang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） 纠错

AI总结 EcoVLA是面向VLA模型的自适应设备-边缘协同推理框架，可在实时约束下最大化能效，提升能效达236%，同时保持服务水平目标满足。

Comments Accepted by APPT 2026

SPOT: Sparse Probing and Outcome Calibration for On-Policy Distillation

SPOT：面向在线策略蒸馏的稀疏探测与结果校准

Zikun Qu, Min Zhang, Mingze Kong, Zhiwei Shang, Zhengyu Chen, Yikun Ban, Shuang Qiu, Zhongxiang Dai

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 该研究针对在线策略蒸馏的缺陷，提出SPOT方法，通过获取-探索-利用程序优化探测与蒸馏，经多模型多基准实验验证，可提升推理性能并平衡解的质量与覆盖范围。

Comments Preprint

Speculative Rollback Correction for Quality-Diverse Web Agent Imitation

面向质量多样性的Web智能体模仿的推测性回滚修正

Longkun Hao, Hongyu Lin, Hao Li, Zhuowen Liu, Zhichao Yang, Haojie Hao, Dongshuo Huang, Haitao Yang, Hongyu Ge, Ming jie Xie, Yanjun Wu, Zi Hao Yin, Yan Bai, Yihang Lou

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出推测性回滚修正（SRC）框架，通过固定视野分支审查和回滚机制，在减少教师查询的同时保持轨迹多样性，在WebArena-Infinity上收集了977条通过验证的轨迹和9183个下一步动作示例。

I-Perceive: A Foundation Model for Active Perception with Language Instructions

I-Perceive：一种基于语言指令的主动感知基础模型

Yongxi Huang, Zhuohang Wang, Wenjing Tang, Xinyu He, Cewu Lu, Panpan Cai

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 I-Perceive是一种基于自然语言指令的主动感知基础模型，通过融合视觉-语言模型与几何基础模型，实现了对开放意图场景的有效感知与推理。

Rethinking Token-wise Feature Caching: Accelerating Diffusion Transformers with Dual Feature Caching

重新思考逐令牌特征缓存：通过双特征缓存加速扩散Transformer

Chang Zou, Shikang Zheng, Evelyn Zhang, Runlin Guo, Haohang Xu, Zhengyi Shi, Conghui He, Xuming Hu, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（南方科技大学） ； Beihang University（北航） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文针对逐令牌特征缓存的核心问题提出质疑，提出双特征缓存方法DuCa，在DiT等生成模型上实现了优于现有逐令牌特征缓存的性能。

Journal ref IEEE Transactions on Image Processing, vol. 35, pp. 6211-6220, 2026

A Large-Scale Chinese Knowledge Graph-Text Alignment Dataset for Benchmarking Knowledge-Grounded LLMs

用于评估知识增强型大语言模型的大规模中文知识图谱-文本对齐数据集

Chengwei Wu, Xingrui Zhuo, Mingyang Gao, Xinghe Cheng, Zhichao Yan, Jiapu Wang

机构 * Nanjing University of Science and Techonolgy（南京理工大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Beihang University（北航） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Griffith University, Australia（澳大利亚格里菲斯大学） 纠错

AI总结 该研究提出大规模中文知识图谱-文本对齐数据集CDTP，支持三项中文知识密集型任务的评估，经实验验证其可提升LLM的领域性能与分布外鲁棒性。

Towards Efficient Multimodal and Multilingual Opinion Extraction for STI: A QLoRA-Based Fine-Tuning Approach

面向科技情报（STI）的高效多模态多语言观点抽取：一种基于QLoRA的微调方法

Sheng Hong, Xuanqi Wang, Jiacheng Wang, Yuwei Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanchang University（南昌大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

AI总结 本研究针对科技情报观点抽取的噪声过滤与结构化输出问题，提出基于QLoRA微调的多模态框架，在2194样本数据集上实现多语言观点抽取性能显著提升。

SkillShapley: Boundary-Adaptive Shapley Valuation for Skill Step Attribution in LLM Agents

SkillShapley：面向大语言模型智能体技能步骤归因的边界自适应夏普利值评估方法

Chang Liu, Yuqi Zhang, Yiman Zhong, Boyi Liu, Hengjun Wang, Shuyue Wei

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

AI总结 SkillShapley是面向大语言模型智能体技能步骤归因的框架，将技能步骤归因建模为夏普利值估计问题，经SkillsBench实验可高效识别技能步骤价值，为智能体技能构建提供启示。

Comments 15 pages, 4 figures

CABS+: Efficient and Scalable Model Merging via Conflict-Aware Sparsification and Adaptive Weight Allocation

CABS+：基于冲突感知稀疏化与自适应权重分配的高效可扩展模型融合方法

Yuchen Liu, Zongzhen Yang, Binhang Qi, Hailong Sun, Xiang Gao

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Hangzhou Innovation Institute of Beihang University（北京航空航天大学杭州创新研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 CABS+通过自适应权重分配与非对称适应度函数优化模型融合，在多类模型与数据集上，较先进方法提升性能、降低内存消耗并加速融合，验证了其有效性与效率。

GeoFlow: Efficient Driving Video Generation via Geometry-Aligned Priors

GeoFlow：基于几何对齐先验的高效驾驶视频生成

Jiazheng Liu, Hang Li, Jiawei Zhang, Jiahe Li, Xiaohan Yu, Shengyin Fan, Jin Zheng, Xiao Bai

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； Tianyi Transportation Technology Co., Ltd（天宜交通科技有限公司） ； Jiangxi Research Institute, Beihang University（北京航空航天大学江西研究院） 纠错

AI总结 GeoFlow是一款新型驾驶视频生成框架，通过构建几何对齐先验分布替代标准高斯噪声初始化，可提升生成效率与少步生成质量，减少推理步骤。

Comments Accepted at ECCV 2026

Physics-informed Diffusion Generative Model for Time-Series Data Synthesis in Dynamic Systems

用于动态系统时间序列数据合成的物理信息扩散生成模型

Haiteng Wang, Yunfei Zhu, Tao Wang, Yikang Li, Jiabao Dong, Xiaoge Zhang, Lei Ren

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 提出PhysDGM模型，将物理规则嵌入扩散生成过程以合成符合物理定律的工业时间序列，构建的440万样本数据集可提升下游任务性能并减少数据需求，助力数据稀缺环境的AI应用。

Comments 27 pages; 5 main figures and 4 extended data figures

MaskFlow: Precise, Consistent and Seamless Regional Image Editing

MaskFlow：精准、一致且无缝的区域图像编辑

Rui Xu, Yang Yong, Shunzi Yang, Ruihao Gong, Chengtao Lv

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 MaskFlow框架通过融合掩码的流匹配目标与Soft-Poisson去接缝模块，结合MEData数据集，实现了精准可控、无缝融合的区域图像编辑，性能优于现有方法。

Comments 18 pages, 6 figures. Project page: https://reychiaro.github.io/MaskFlow

OmniVTA: Visuo-Tactile World Modeling for Contact-Rich Robotic Manipulation

OmniVTA: 用于接触密集机械操作的视觉-触觉世界建模

Yuhang Zheng, Songen Gu, Yupeng Zheng, Weize Li, Yujie Zang, Shuai Tian, Xiang Li, Ce Hao, Chen Gao, Si Liu, Haoran Li, Yilun Chen, Shuicheng Yan, Wenchao Ding

机构 * TARS Robotics（TARS机器人实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出OmniVTA框架，结合预测接触建模与高频触觉反馈，通过大规模视觉-触觉-动作数据集提升接触密集操作的性能与泛化能力。

Comments Project Page: https://mrsecant.github.io/OmniVTA

RoboSeg: Online Part-Level Semantic Reconstruction for Robotic Manipulation via a Single Eye-in-Hand Camera

RoboSeg：基于单眼在手相机的机器人操作的在线部件级语义重建

Zhaochen Lan, Mengxiang Lin

机构 * School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University（北京航空航天大学机械工程及自动化学院） 纠错

AI总结 RoboSeg是无需CAD模型的部件级语义重建系统，结合VLM、TSDF融合与SAM3，实现机器人操作的部件语义索引，在24次物理试验中21次完成综合任务。

From Semantic Grounding to Decision Optimization: A Unified Framework for Long-Horizon UAV Vision-Language Navigation

从语义接地到决策优化：面向长 horizon 无人机视觉语言导航的统一框架

Zeyuan Ma, Jiaxin Chen, Di Huang

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； 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） 纠错

AI总结 本文针对无人机视觉语言导航的现有问题，提出统一语义到决策框架，经实验在AerialVLN和OpenFly基准上达到SOTA性能。

Comments 10 pages, 5 figures. Accepted at ACM Multimedia 2026 (MM '26)

WDL-OPD: Weak-Driven On-Policy Distillation via Mixture-Constrained Co-Training

WDL-OPD：基于混合约束协同训练的弱驱动在线策略蒸馏

Zehao Chen, Gongxun Li, Tianxiang Ai, Yifei Li, Zixuan Huang, Wang Zhou, Tao Huang, Fuzhen Zhuang, Xianglong Liu, Jianxin Li, Deqing Wang, Yikun Ban

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； China Telecom eSurfing Cloud（中国电信天翼云） 纠错

AI总结 该研究提出WDL-OPD混合约束协同训练方法，在Qwen3 17亿和40亿参数实验中，于四个规模-领域设置里获最强学生检查点，提升MATH500准确率，稳定代码生成表现，支持稳定性假设。

RAGMesh with FaME-G2E: Long-Form Text-Driven 3D Face Generation and Editing

结合FaME-G2E的RAGMesh：长文本驱动的3D人脸生成与编辑

Hao Li, Ju Dai, Feng Zhou, Mengting Shi, Haofei Wang, Zhen Song, Wei Zhou, Lei Li, Junjun Pan

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shanxi University of Finance and Economics（山西财经大学） ； North China University of Technology（北方工业大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 该研究构建了含文本-网格等标注的FaME-G2E数据集，提出RAGMesh框架，含MSRF模块与AdaRAGS约束，在3D人脸生成编辑任务上性能优于现有方法。

TrustRoboReward: Preference-Ordered Isotonic Score Editing for Multi-Paradigm Robot Reward Models

TrustRoboReward：面向多范式机器人奖励模型的偏好有序保序分数编辑方法

Yidong Wang, Yan Zhan, Ziteng Feng, Zhenyu Cui, Ziyi Zhou, Renzhao Liang, Jiaxuan Zhu, Zilei Yang, Yiran Zhao, Zhongkuan Mao, Bo Jia, Hanchu Ni, Chenggang Xie, Biao Liu, Yi Zhang, Yong Dai, Xiaozhu Ju, Wei Ye, Shikun Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southeast University（东南大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Beijing Language and Culture University（北京语言大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 针对现有机器人奖励模型的跨范式偏好与分数不一致问题，本文提出 TrustRoboReward 框架，通过 POISE 方法解决反转冲突，训练的 Qwen3-VL-4B 性能接近 GPT-5-mini，优于 RoboReward 基线。

Pave-GRPO: Beyond Instantaneous Guidance through Principled Average Velocity Decomposition

Pave-GRPO：通过原则性平均速度分解超越瞬时引导

Pengyang Ling, Jiazi Bu, Yujie Zhou, Yibin Wang, Zhenyu Hu, Zihan Zhang, Yi Jin, Huaian Chen, Yuhang Zang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出Pave-GRPO方法，通过原则性平均速度分解将粗粒度过渡分解为细粒度子轨迹，在不增加生成成本的情况下将奖励反馈传播到更多中间步骤，实现更全面的偏好对齐。

Comments 18 pages,9 figures

Intelligence Foundation Model: A New Perspective to Approach Artificial General Intelligence

智能基础模型：一种新视角来实现通用人工智能

Borui Cai, Yao Zhao

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University, China（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； Victoria University, Melbourne, Australia（墨尔本维多利亚大学） 纠错

AI总结 本文提出智能基础模型，通过模拟生物神经系统的动态过程和神经元输出预测，为实现通用人工智能提供新的视角和方法。

Is SwiGLU's Open Positive Tail Necessary? Evidence from Closed-Tail Gating with MemGLU

SwiGLU的开放正尾是否必要？来自带MemGLU的闭尾门控的证据

Yuting Ge, Pengju Yang, Mingkai Nie

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 该研究针对仅解码器的语言模型FFN，通过对比实验发现，源自忆阻分支几何的MemGLU在相近损失下无需SwiGLU的开放正尾即可表现良好，表明模型会适应预训练的门控几何。

Dual-Space Modality Consistency Learning for Universal Cross-Modal Re-Identification

用于通用跨模态行人重识别的双空间模态一致性学习

Yujian Zhao, Yukang Zhao, Hankun Liu, Haoxuan Xu, Bo Li, Hanzi Wan, Guanglin Niu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； School of Humanities and Social Sciences, Beihang University（北京航空航天大学人文与社会科学高等研究院） ； 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 Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） 纠错

AI总结 提出DSMCL即插即用框架，联合建模空间与频域一致性，在5个数据集的17项协议上提升跨模态ReID基线性能，适配多样化异构模态场景。

Robust-WAM: Bridging Generative Pretraining and Semantic Foresight in World-Action Models

Robust-WAM：桥接生成式预训练与世界-动作模型中的语义前瞻

Haodong Yan, Junfeng Li, Junjie He, Zhide Zhong, MingMing Yu, Wenxuan Song, Jiaguan Zhu, Yangyang Zheng, Yuqiao Du, Jiadi You, Yingjie Cai, Xu Yan, Guanyi Zhao, Bingbing Liu, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基础模型部门） 纠错

AI总结 Robust-WAM是一种通用后训练方法，在保留VAE生成路径的同时添加语义前瞻对齐，可提升多个WAM基线在分布外条件下的动作预测成功率且不损失分布内性能。

An Empirical Study of openPangu Quantization on Ascend NPUs

OpenPangu在昇腾NPU上量化的实证研究

Tong Shi, Jiacheng Wang, Hui Xie, Ying Li, Aishan Liu, Jinyang Guo, Xianglong Liu

机构 * State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment, Beihang University（北京航空航天大学复杂关键软件环境国家重点实验室） ； 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 Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文在昇腾910B1 NPU上系统评估了OpenPangu 1B和7B模型在多种后训练量化方法下的表现，发现8-bit权重量化无损，4-bit对7B模型可行但对1B模型有显著损害，极低比特量化仍具挑战。