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Beihang University(北京航空航天大学)

2026-08-26 至 2026-08-26 共收录 3
2608.23329 2026-08-26 cs.CV cs.AI 版本更新

Thinking Beyond Videos: Unifying Video Reasoning and Deep Research for Open-World Video Agents

超越视频:统一视频推理与深度研究的开放世界视频智能体

Wenqi Liu, Shijie Ma, Yunxiao Wang, Meng Liu, Qile Su, Han Liu, Bohan Hou, Zeyu Wang, Xuanyu Zheng, Changyi Liu, Tianke Zhang, Haonan Fan, Kaiyu Jiang, Yingxin Li, Jiankang Chen, Xu Wang, Hongyi Fu, Jianxiong Wang, Bin Wen, Tingting Gao, Han Li, Jianhua Yin, Yinwei Wei, Xuemeng Song

机构 * Shandong University(山东大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Beihang University(北京航空航天大学) City University of Hong Kong(香港城市大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Kuaishou Technology(快手科技) Southern University of Science and Technology(南方科技大学)

AI总结 本研究提出统一视频推理与深度研究的VideoRover框架,构建相关数据集与基准,其8B-RL模型在无工具直接回答场景性能接近专有模型,优于同工具套件的更大开源模型。

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2605.30972 2026-08-26 cs.CV 版本更新

BiSegMamba: Efficient Bidirectional Tri-Oriented Mamba for 3D Medical Image Segmentation

BiSegMamba: 用于3D医学图像分割的高效双向三向Mamba

Bakht Zada, Chao Tong, Qile Su, Shuai Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University(北航计算机科学与工程学院) State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University(北航虚拟现实技术与系统国家重点实验室)

AI总结 提出BiSegMamba,一种基于双向三向Mamba的高效3D医学图像分割网络,通过渐进压缩主干、多尺度空间混合器、双向正交Mamba块和自适应方向融合,在降低计算成本的同时提升分割精度。

Comments Code is available at: this https URL (https://github.com/bakhtzadaabshare/BiSegMamba)

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2506.20073 2026-08-26 cs.CL cs.AI cs.LG 版本更新

A Modular Multitask Reasoning Framework Integrating Spatio-temporal Models and LLMs

整合时空模型与大语言模型(LLMs)的模块化多任务推理框架

Kethmi Hirushini Hettige, Jiahao Ji, Cheng Long, Shili Xiang, Gao Cong, Jingyuan Wang

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学计算机与数据科学学院) Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore(资讯通信研究院) School of Computer Science and Engineering, Beihang University, China(北京航空航天大学计算机科学与工程学院)

AI总结 本研究提出整合时空模型与LLMs的STReason框架,通过上下文学习分解查询生成解释,在时空推理任务中显著优于LLM基线,可抑制幻觉并减少专家工作量。

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