The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

DexImit: Learning Bimanual Dexterous Manipulation from Monocular Human Videos

DexImit：从单目人类视频中学习双臂灵巧操作

Juncheng Mu, Sizhe Yang, Yiming Bao, Hojin Bae, Tianming Wei, Linning Xu, Boyi Li, Huazhe Xu, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 DexImit通过四阶段生成流程，将单目人类视频转化为物理合理的机器人数据，以解决双臂灵巧操作的泛化问题。

RoboInter: A Holistic Intermediate Representation Suite Towards Robotic Manipulation

RoboInter: 一种面向机器人操控的综合中间表示套件

Hao Li, Ziqin Wang, Zi-han Ding, Shuai Yang, Yilun Chen, Yang Tian, Xiaolin Hu, Tai Wang, Dahua Lin, Feng Zhao, Si Liu, Jiangmiao Pang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北航） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 RoboInter通过统一的中间表示套件，提升机器人操控中视觉-语言-动作系统的泛化能力和推理能力。

Comments Published to ICLR 2026, 69 pages, 40 figures

AutoFly: Vision-Language-Action Model for UAV Autonomous Navigation in the Wild

AutoFly：面向野外无人机自主导航的视觉-语言-动作模型

Xiaolou Sun, Wufei Si, Wenhui Ni, Yuntian Li, Dongming Wu, Fei Xie, Runwei Guan, He-Yang Xu, Henghui Ding, Yuan Wu, Yutao Yue, Yongming Huang, Hui Xiong

机构 * Southeast University（东南大学） ； Purple Mountain Labs（紫金山实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 AutoFly是一种面向野外无人机自主导航的视觉-语言-动作模型，通过伪深度编码器和渐进两阶段训练策略，实现自主避障和规划，提升导航成功率。

Comments Acceped by ICLR 2026

SAGE: An Agentic Explainer Framework for Interpreting SAE Features in Language Models

SAGE: 一种用于解释语言模型SAE特征的代理解释框架

Jiaojiao Han, Wujiang Xu, Mingyu Jin, Mengnan Du

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 SAGE提出了一种基于代理的框架，通过主动解释驱动过程提升对语言模型SAE特征的解释准确性。

Comments EACL 2026 Industry Track

Free-Boundary Quasiconformal Maps via a Least-squares Operator in Diffeomorphism Optimization

基于最小二乘算子的自由边界准共形映射在微分同胚优化中的应用

Zhehao Xu, Lok Ming Lui

机构 * Department of Mathematics, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学数学系） 纠错

AI总结 本文提出基于最小二乘准共形算子的自由边界微分同胚优化方法，通过谱Beltrami网络实现高效优化，提升几何建模与生物成像的精度与稳定性。

REPAIR: Robust Editing via Progressive Adaptive Intervention and Reintegration

通过渐进自适应干预与再整合实现鲁棒编辑

Yisu Wang, Ming Wang, Haoyuan Song, Wenjie Huang, Chaozheng Wang, Yi Xie, Xuming Ran

机构 * Engineering Center for Space Utilization of Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间利用工程技术中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Northeastern University（东北大学） ； New York University（纽约大学） ； School of Computing（计算机学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

AI总结 REPAIR通过闭环反馈和动态内存管理实现鲁棒编辑，提升编辑准确性并减少知识遗忘。

Local Dense Logit Relations for Enhanced Knowledge Distillation

局部密集logit关系用于增强知识蒸馏

Liuchi Xu, Kang Liu, Jinshuai Liu, Lu Wang, Lisheng Xu, Jun Cheng

机构 * Northeastern University, China（东北大学） ； South China Normal University, China（华南师范大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, CAS, China（深圳先进技术研究院） ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出局部密集logit关系蒸馏方法，通过递归解耦和重新组合logit信息，增强学生模型的学习效果，实验表明其在多个数据集上优于现有方法。

Comments Accepted by ICCV2025, Code available at https://github.com/yema-web/LDRLD