Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

AirNav: A Large-Scale UAV Vision-and-Language Navigation Dataset with Natural and Diverse Instructions

AirNav: 一个大规模无人机视觉与语言导航数据集，包含自然且多样的指令

Hengxing Cai, Yijie Rao, Ligang Huang, Zanyang Zhong, Jinhan Dong, Jingjun Tan, Changhao Nai, Jue Hou, Wenhao Lu, Renxin Zhong

机构 * School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-Sen University（中山大学智能系统工程学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing University Of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

AI总结 本文提出AirNav数据集，包含137K自然多样指令的导航样本，评估了多种方法，提出AirVLN-R1模型在测试中取得51.82%的成功率，并通过实际无人机实验验证了仿真到现实的迁移能力。

LRCP: Low-Rank Compressibility Guided Visual Token Pruning for Efficient LVLMs

LRCP: 低秩压缩性引导的视觉标记修剪用于高效的LVLMs

Hongyu Lu, Feng Zhang, Wenwei Jin, Huanling Hu, Tianjun Shi, Shikai Jiang, Yao Hu, Jiawei Li

机构 * Xiaohongshu（小红书） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出LRCP，通过低秩压缩性引导视觉标记修剪，有效减少视觉语言模型的推理成本，实现94.7%的图像理解性能保留和88.9%的标记减少。

Comments The paper includes 11 figures, multiple tables, comprehensive experimental results on 11 image understanding benchmarks and 3 video benchmarks, with extensive ablation studies and qualitative visualizations

Fitting Is Not Enough: Smoothness in Extremely Quantized LLMs

拟合并不足够：在极量化的LLM中平滑性

Yuzhuang Xu, Xu Han, Yuxuan Li, Pengzhan Li, Wanxiang Che

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文指出极量化LLM存在平滑性退化问题，通过平滑性代理发现量化位宽越小退化越严重，提出保持平滑性的方法提升性能，强调平滑性在极端量化中的重要性。

Comments 19 pages, 4 tables, 14 figures