The University of Hong Kong（香港大学）

GaussianWAM: Distilling Geometry and Semantics from 3D Gaussian Fields into World-Action Models

GaussianWAM：将三维高斯场的几何与语义知识蒸馏至世界-动作模型

Zijian Zhang, Yuqing Jiang, Weitao Zhou, Minglei Li, Jinhao Zhang, Yao Mu, Xiaofan Li, Hao Zhao, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（拓境智能） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Simple AI（简智人工智能） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 GaussianWAM是训练时的表征增强框架，通过三维高斯场蒸馏几何与语义监督，在LIBERO-Plus等任务上显著提升了WAM类模型的机器人操作性能，且不改变部署架构。

Comments 13 pages, 5 figures

OPDSearch+: On-Policy Distillation with RL Refinement for Search-Augmented Reasoning

OPDSearch+：用于搜索增强推理的带RL优化的在线策略蒸馏

Qinglin Ye, Zhiyuan Gu, Jingjie Xia, Yiheng Zhang, Kaiyan Zhao, Shunchao Zheng, Yuhang Mu, Wenchao Du, Yiming Wang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Macau（澳门大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 OPDSearch+是无需教师微调的搜索增强推理蒸馏范式，利用冻结的现成指令模型分两阶段优化3B模型，在7个QA基准上优于所有3B RL基线，HotpotQA和2WikiMultihopQA分别提升13.1%、8.5%。

Comments 9 pages, 4 figures

Representation Learning in Diffusion and Flow-based Model: An Application Aspect

扩散模型与基于流的模型中的表示学习：应用视角

Yanchen Xu, Sida Huang, Zhenyu Gu, Ruishu Zhu, Yilan Gao, Hongyuan Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； School of Artificial Intelligence, OPtics and ElectroNics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University（西北工业大学光学与电子信息人工智能学院（iOPEN）） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本综述聚焦应用场景，提出三层渐进框架，梳理扩散与基于流的模型中表示学习的双向关系，分类下游任务方法，明确研究挑战并指明未来方向，为相关应用研究提供参考。

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Autonomous Mathematical Discovery in an Open-World Multi-Agent Environment

开放世界多智能体环境中的自主数学发现

Stephen Chung, Wenyu Du, William J. Wesley

机构 * DualverseAI ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 本研究在开放世界多智能体环境Station中，让AI智能体自主开展数学研究，在多个数学问题上取得新结果，生成可解释的定理与分析，并公开相关原始数据与代码。

Comments 38 pages, 12 figures, 3 tables. Source code at this https URL (https://github.com/dualverse-ai/station) and raw agent dialogues, proofs, and verification artifacts at this https URL (https://github.com/dualverse-ai/station_data_v2)