Beihang University（北京航空航天大学）

When would Vision-Proprioception Policies Fail in Robotic Manipulation?

视觉-本体感觉策略在机器人操作中何时会失败？

Jingxian Lu, Wenke Xia, Yuxuan Wu, Zhiwu Lu, Di Hu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学光明学院人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models（北京大模型与智能治理研究重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） 纠错

AI总结 研究提出GAP算法，通过动态调节本体感觉优化，解决视觉-本体感觉策略在运动转换阶段的泛化问题。

Comments Accepted by ICLR 2026

Towards Fair and Comprehensive Evaluation of Routers in Collaborative LLM Systems

迈向协作大语言模型系统中路由器的公平且全面评估

Wanxing Wu, He Zhu, Yixia Li, Lei Yang, Jiehui Zhao, Hongru Wang, Jian Yang, Benyou Wang, Bingyi Jing, Guanhua Chen

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎政治学院） ； Peking University（北京大学） ； Deepexi Technology Co. Ltd.（深醒科技有限公司） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Beihang University（北航） ； Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出RouterXBench框架和ProbeDirichlet路由器，通过内部隐藏状态提升路由能力与跨领域鲁棒性，实现对协作大语言模型系统中路由器的公平全面评估。

Comments Our code is publicly available at https://github.com/zhuchichi56/RouterXBench

WorldTree: Towards 4D Dynamic Worlds from Monocular Video using Tree-Chains

WorldTree: 从单目视频构建4D动态世界

Qisen Wang, Yifan Zhao, Jia Li

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems（虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Qingdao Research Institute（青岛研究院） ； Beihang University（北航大学） 纠错

AI总结 WorldTree通过时间分区树和空间祖先链构建4D动态世界，提升单目视频的动态重建性能。

Charting Empirical Laws for LLM Fine-Tuning in Scientific Multi-Discipline Learning

绘制LLM微调的实证定律以用于科学多学科学习

Lintao Wang, Zhuqiang Lu, Yilin Zhu, Kun Hu, Zhenfei Yin, Shixiang Tang, Zhiyong Wang, Wanli Ouyang, Xinzhu Ma

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Edith Cowan University（埃德温·考文大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Beihang University（北航大学） 纠错

AI总结 本研究通过构建五学科语料库，揭示了多学科LLM微调的四个实证定律，为科学领域通用LLM的发展提供了可操作的指导。