Beihang University（北京航空航天大学）

AR-BENCH: Benchmarking Legal Reasoning with Judgment Error Detection, Classification and Correction

AR-BENCH：通过判决错误检测、分类和纠正进行法律推理基准测试

Yifei Li, Richong Zhang, Wanyu Tu, Zhijie Nie, Haokun Luo, Chuantao Yin, Pengchong Li

机构 * SKLCCSE Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； SCCE University of Science and Technology Beijing（北京科技大学计算机学院） ； Sino-French Engineer School Beihang University（北京航空航天大学中法工程师学院） ； People’s Procuratorate of Beijing Municipality（北京市人民检察院） 纠错

AI总结 AR-BENCH通过构建基准数据集和评估14个大语言模型，揭示现有模型在法律判决错误识别上的局限性，旨在提升法律推理的诊断能力和可靠性。

TaF-VLA: Tactile-Force Alignment in Vision-Language-Action Models for Force-aware Manipulation

TaF-VLA：面向力感知操控的视觉-语言-动作模型中的触觉-力对齐

Yuzhe Huang, Pei Lin, Wanlin Li, Daohan Li, Jiajun Li, Jiaming Jiang, Chenxi Xiao, Ziyuan Jiao

机构 * Beihang University（北航大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京一般人工智能研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 TaF-VLA通过触觉-力对齐提升视觉-语言-动作模型在力感知操控中的性能。

Comments 17pages,9fig

TwinBrainVLA: Unleashing the Potential of Generalist VLMs for Embodied Tasks via Asymmetric Mixture-of-Transformers

TwinBrainVLA: 通过非对称Transformer混合释放通用视觉语言模型在具身任务中的潜力

Bin Yu, Shijie Lian, Xiaopeng Lin, Yuliang Wei, Zhaolong Shen, Changti Wu, Yuzhuo Miao, Xinming Wang, Bailing Wang, Cong Huang, Kai Chen

机构 * HIT（哈尔滨工业大学） ； ZGCA（中钢集团人工智能研究院） ； ZGCI（中钢集团智能计算研究院） ； HUST（华中科技大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BUAA（北京航空航天大学） ； ECNU（华东师范大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； DeepCybo 纠错

AI总结 TwinBrainVLA通过非对称Transformer混合机制，利用冻结的通用视觉语言模型和可训练的专家路径，实现机器人任务中的具身智能提升。

Comments GitHub: https://github.com/ZGC-EmbodyAI/TwinBrainVLA

IRPM: Intergroup Relative Preference Modeling for Pointwise Generative Reward Models

IRPM：基于组间相对偏好的点wise生成奖励模型

Haonan Song, Qingchen Xie, Huan Zhu, Feng Xiao, Luxi Xing, Liu Kang, Fuzhen Li, Zhiyong Zheng, Feng Jiang, Ziheng Li, Kun Yan, Qingyi Si, Yanghua Xiao, Hongcheng Guo, Fan Yang

机构 * HUJING Digital Media \& Entertainment Group (XingYun Lab), Beijing, China ； Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China ； Fudan University, Shanghai, China ； Beihang University, Beijing, China ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China 纠错

AI总结 IRPM通过组间比较扩展Bradley-Terry模型，从成对偏好数据中训练点wise GRMs，实现高效可扩展的奖励建模。

Comments Comments: Updated title for clarity; improved theoretical derivations; added experiments at additional parameter scales and more ablations; added experimental details in the appendix; updated author list (added five co-authors) to reflect contributions to experiments and writing

Online Navigation Refinement: Achieving Lane-Level Guidance by Associating Standard-Definition and Online Perception Maps

在线导航优化：通过关联标准定义和在线感知地图实现车道级引导

Jiaxu Wan, Xu Wang, Mengwei Xie, Xinyuan Chang, Xinran Liu, Zheng Pan, Mu Xu, Hong Zhang, Ding Yuan, Yifan Yang

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里的Amap部门） ； School of Aerospace, BUAA（北京航空航天大学航空学院） ； Key Laboratory of Spacecraft Design Optimization and Dynamic Simulation Technology, Ministry of Education（教育部航天器设计优化与动态仿真技术重点实验室） ； State Key Laboratory of High-Efficiency Reusable Aerospace Transportation Technology（高效可重复使用航天运输技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出在线导航优化方法，通过关联标准定义地图与在线感知地图，实现车道级导航，提升导航精度与实时性。

Comments Author Affiliation Standardization