Columbia University（哥伦比亚大学）

MG-SLAM: Structure Gaussian Splatting SLAM with Manhattan World Hypothesis

MG-SLAM：基于曼哈顿世界假设的结构高斯点撒SLAM

Shuhong Liu, Tianchen Deng, Heng Zhou, Liuzhuozheng Li, Hongyu Wang, Danwei Wang, Mingrui Li

机构 * Department of Information Science and Technology and Department of Complexity Science and Engineering, The University of Tokyo（信息科学与技术系和复杂科学与工程系，东京大学） ； Institute of Medical Robotics and Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（医疗机器人研究所和自动化系，上海交通大学） ； Department of Mechanical Engineering, Columbia University（机械工程系，哥伦比亚大学） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（电子与电气工程学院，南洋理工大学） ； Department of Computer Science, Dalian University of Technology（计算机科学系，大连理工大学） 纠错

AI总结 MG-SLAM基于曼哈顿世界假设，通过融合线段和平面假设提升室内场景重建的几何精度和完整性，实现高斯SLAM的先进性能。

Comments IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

Journal ref IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 22 (2025) 17034-17049

SeePerSea: Multi-modal Perception Dataset of In-water Objects for Autonomous Surface Vehicles

SeePerSea：用于自主水面车辆的水下物体多模态感知数据集

Mingi Jeong, Arihant Chadda, Ziang Ren, Luyang Zhao, Haowen Liu, Monika Roznere, Aiwei Zhang, Yitao Jiang, Sabriel Achong, Samuel Lensgraf, Alberto Quattrini Li

机构 * Department of Computer Science, Dartmouth College（达特茅斯学院计算机科学系） ； IQT Labs（IQT实验室） ； Department of Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Maryland College Park（马里兰大学计算机科学系） ； The Institute for Human and Machine Cognition and The University of West Florida（人机认知研究所与西佛罗里达大学） ； School of Computing, Binghamton University（宾夕法尼亚州立大学计算学院） 纠错

AI总结 SeePerSea数据集为自主水面车辆提供多模态水下物体感知数据，通过训练测试现有深度学习算法，推动海洋自主技术发展。

Comments Topic: Special Issue on ICRA 2024 Workshop on Field Robotics

Journal ref IEEE Transactions on Field Robotics 2 (2025) - 737-752

LLM Agents in Law: Taxonomy, Applications, and Challenges

法律中的LLM代理：分类、应用与挑战

Shuang Liu, Ruijia Zhang, Ruoyun Ma, Yujia Deng, Lanyi Zhu, Jiayu Li, Zelong Li, Zhibin Shen, Mengnan Du

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； The University of Chicago（芝加哥大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） 纠错

AI总结 本文探讨了法律领域中LLM代理的分类、应用及挑战，分析了技术转变、应用分类、评估方法及未来发展方向。

DiFFPO: Training Diffusion LLMs to Reason Fast and Furious via Reinforcement Learning

DiFFPO：通过强化学习训练扩散大语言模型以快速且高效地推理

Hanyang Zhao, Dawen Liang, Wenpin Tang, David Yao, Nathan Kallus

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Netflix 纠错

AI总结 DiFFPO通过强化学习训练扩散大语言模型，使其在推理速度和准确性上取得平衡，提升推理效率和性能。

RPO: Fine-Tuning Visual Generative Models via Rich Vision-Language Preferences

RPO：通过丰富的视觉-语言偏好进行视觉生成模型微调

Hanyang Zhao, Haoxian Chen, Yucheng Guo, Genta Indra Winata, Tingting Ou, Ziyu Huang, David D. Yao, Wenpin Tang

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Amazon（亚马逊） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Capital One 纠错

AI总结 RPO通过利用视觉语言模型的丰富反馈信号，改进偏好对的编纂，从而提升视觉生成模型的微调效果。

RoboPanoptes: The All-seeing Robot with Whole-body Dexterity

RoboPanoptes：具备全身灵活性的全方位机器人

Xiaomeng Xu, Dominik Bauer, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 RoboPanoptes通过全身视觉和运动策略实现全身灵活性，能够高效操作和适应复杂环境。

Comments Project website: https://robopanoptes.github.io