Beihang University（北京航空航天大学）

Code2Bench: Scaling Source and Rigor for Dynamic Benchmark Construction

Code2Bench: 通过动态基准构建实现源代码和严谨性扩展

Zhe Zhang, Runlin Liu, Aishan Liu, Xingyu Liu, Xiang Gao, Hailong Sun

机构 * Beihang University（北航大学） 纠错

AI总结 Code2Bench通过动态扩展问题源和严谨性测试，构建了首个支持Python和Java的基准套件，揭示了LLM在代码生成任务中的性能差异和语言生态影响。

Uncertainty and Fairness Awareness in LLM-Based Recommendation Systems

大语言模型推荐系统中的不确定性与公平性意识

Chandan Kumar Sah, Xiaoli Lian, Li Zhang, Tony Xu, Syed Shazaib Shah

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

AI总结 本文研究了大语言模型推荐系统中不确定性与公平性的影响，提出了一种新的评估方法并揭示了个性化与公平性之间的权衡。

Comments Accepted at the Second Conference of the International Association for Safe and Ethical Artificial Intelligence, IASEAI26, 14 pages

USS-Nav: Unified Spatio-Semantic Scene Graph for Lightweight UAV Zero-Shot Object Navigation

USS-Nav: 一体化空间语义场景图用于轻量级无人机零样本物体导航

Weiqi Gai, Yuman Gao, Yuan Zhou, Yufan Xie, Zhiyang Liu, Yuze Wu, Xin Zhou, Fei Gao, Zhijun Meng

机构 * School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China（北京航空航天大学航空科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China（浙江大学工业控制技术状态重点实验室） ； Differential Robotics, Hangzhou 311121, China（杭州差分机器人） 纠错

AI总结 USS-Nav通过构建一体化空间语义场景图，实现轻量级无人机在未知环境中的高效零样本物体导航，提升计算效率和实时更新能力。

AIR-VLA: Vision-Language-Action Systems for Aerial Manipulation

AIR-VLA：面向空中操作的视觉-语言-动作系统

Jianli Sun, Bin Tian, Qiyao Zhang, Chengxiang Li, Zihan Song, Zhiyong Cui, Yisheng Lv, Yonglin Tian

机构 * The Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； School of Information and Intelligent Engineering, University of Sanya（三亚大学信息与智能工程学院） ； School of Mechanical and Vehicle Engineering, Hunan University（湖南大学机械与车辆工程学院） ； State Key Lab of Intelligent Transportation Systems, School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） 纠错

AI总结 AIR-VLA提出首个针对空中操作的视觉-语言-动作系统，通过构建仿真环境和多模态数据集，评估主流模型并揭示其在无人机移动、机械臂控制和高层规划中的能力和限制。

Efficient Utility-Preserving Machine Unlearning with Implicit Gradient Surgery

高效实用型机器去学习与隐式梯度手术

Shiji Zhou, Tianbai Yu, Zhi Zhang, Heng Chang, Xiao Zhou, Dong Wu, Han Zhao

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能研究院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； YanTron Technology Co.Ltd（燕tron技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种高效实用型机器去学习方法，通过隐式梯度手术实现去学习与实用性保持的平衡。

Comments Corresponding author: Shiji Zhou (zhoushiji25@buaa.edu.cn). Shiji Zhou and Tianbai Yu contributed equally

OptiPMB: Enhancing 3D Multi-Object Tracking with Optimized Poisson Multi-Bernoulli Filtering

OptiPMB：通过优化的泊松多伯努利滤波增强3D多目标跟踪

Guanhua Ding, Yuxuan Xia, Runwei Guan, Qinchen Wu, Tao Huang, Weiping Ding, Jinping Sun, Guoqiang Mao

机构 * School of Electronic Information Engineering, Beihang University（电子信息工程学院，北京航空航天大学） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiaotong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科技大学） ； College of Science and Engineering, James Cook University（科学与工程学院，詹姆斯库克大学） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University（人工智能与计算机科学学院，南通大学） ； Faculty of Data Science, City University of Macau（数据科学学院，澳门城市大学） ； Research Laboratory of Smart Driving and Intelligent Transportation Systems, Southeast University（智能驾驶与智能交通系统研究实验室，东南大学） 纠错

AI总结 OptiPMB通过优化的泊松多伯努利滤波器和创新设计提升3D多目标跟踪的准确性与性能