Fudan University（复旦大学）

ST4VLA: Spatially Guided Training for Vision-Language-Action Models

ST4VLA：基于空间引导的视觉-语言-动作模型训练

Jinhui Ye, Fangjing Wang, Ning Gao, Junqiu Yu, Yangkun Zhu, Bin Wang, Jinyu Zhang, Weiyang Jin, Yanwei Fu, Feng Zheng, Yilun Chen, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 ST4VLA通过空间引导训练提升视觉-语言-动作模型的性能，实现对机器人任务的更稳健和可泛化的学习。

Comments Spatially Training for VLA, Accepted by ICLR 2026

UniVTAC: A Unified Simulation Platform for Visuo-Tactile Manipulation Data Generation, Learning, and Benchmarking

UniVTAC：一种用于视觉-触觉操作数据生成、学习和评估的统一仿真平台

Baijun Chen, Weijie Wan, Tianxing Chen, Xianda Guo, Congsheng Xu, Yuanyang Qi, Haojie Zhang, Longyan Wu, Tianling Xu, Zixuan Li, Yizhe Wu, Rui Li, Xiaokang Yang, Ping Luo, Wei Sui, Yao Mu

机构 * ScaleLab, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学ScaleLab） ； D-Robotics ； ViTai Robotics ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 UniVTAC提出了一种统一的视觉-触觉数据生成平台，通过训练触觉中心的编码器和基准任务提升机器人操作的成功率。

Comments Website: https://univtac.github.io/

Decoupled Reasoning with Implicit Fact Tokens (DRIFT): A Dual-Model Framework for Efficient Long-Context Inference

解耦推理与隐式事实标记（DRIFT）：一种双模型框架，用于高效长上下文推理

Wenxuan Xie, Yujia Wang, Xin Tan, Chaochao Lu, Xia Hu, Xuhong Wang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 DRIFT通过双模型框架解耦知识提取与推理，提升长上下文推理效率和准确性。

Diverse Skill Discovery for Quadruped Robots via Unsupervised Learning

通过无监督学习实现四足机器人的多样化技能发现

Ruopeng Cui, Yifei Bi, Haojie Luo, Wei Li

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing（智能机器人与先进制造学院） ； Fudan University（复旦大学） ； College of Foreign Language（外国语言学院） ； The University of Shanghai for Science and Technology（上海科技大学） 纠错

AI总结 本研究提出OMoE架构和多判别器框架，通过无监督学习实现四足机器人多样化技能发现，提升训练效率并扩大状态空间覆盖范围。

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

Unified Personalized Reward Model for Vision Generation

面向视觉生成的统一个性化奖励模型

Yibin Wang, Yuhang Zang, Feng Han, Jiazi Bu, Yujie Zhou, Cheng Jin, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出UnifiedReward-Flex，一种面向视觉生成的统一个性化奖励模型，通过结合奖励建模与灵活上下文适应的推理，提升视觉生成的准确性与对人类偏好的对齐性。

Comments Website: https://codegoat24.github.io/UnifiedReward/flex

Analyzing the Effects of Supervised Fine-Tuning on Model Knowledge from Token and Parameter Levels

分析监督微调对模型知识的影响：从token和参数层面

Junjie Ye, Yuming Yang, Yang Nan, Shuo Li, Qi Zhang, Tao Gui, Xuanjing Huang, Peng Wang, Zhongchao Shi, Jianping Fan

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Lenovo Research（联想研究） ； Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing（上海智能信息处理重点实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 研究发现监督微调对模型知识的影响显著，通过分析token和参数层面发现大部分参数更新不促进知识增强，恢复更新可提升封闭书问题回答性能。

Comments Accepted by EMNLP 2025 Main Conference. Codes for parameter restoration are available at https://github.com/UmeanNever/ParamRestore