Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

ReWorld: Representation Learning for World Action Models

ReWorld：为世界动作模型学习更好的表示

Tianze Xia, Lijun Zhou, Kaixin Xiong, Jingfeng Yao, Zhenxin Zhu, Haiyang Sun, Bing Wang, Guang Chen, Wenyu Liu, Hangjun Ye, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

AI总结 提出ReWorld框架，通过优化中间表示（未来预测监督、跨模态对齐、难负样本监督）提升自动驾驶世界动作模型的规划性能，在nuScenes和NAVSIM上取得显著提升。

Comments 15 pages,5 figures

RASET: Router-Agnostic Safety-Critical Expert Tuning Exposes Localized Safety Enforcement Failures in Mixture-of-Experts LLMs

理解混合专家大语言模型中的安全敏感专家行为

Zhibo Zhang, Yuxi Li, Zhen Ouyang, Ling Shi, Kailong Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学，武汉，中国） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） 纠错

AI总结 通过提出RASET框架，研究混合专家大语言模型中安全对齐与路由专家专业化之间的关系，发现路由模式主要由主题驱动，而安全行为可通过调整少数专家改变而不影响路由路径。

Comments 20 pages, 4 figures. Accepted by EMNLP 2026 Main Conference

AnimateAnyMesh++: A Flexible Feed-Forward Framework for High-Fidelity Text-Driven Mesh Animation

AnimateAnyMesh++: 一种灵活的4D基础模型用于高质量文本驱动的网格动画

Zijie Wu, Chaohui Yu, Fan Wang, Xiang Bai

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab, Hangzhou, China（湖畔实验室） ； School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） 纠错

AI总结 本文提出AnimateAnyMesh++，通过扩展数据集、改进架构和生成能力，实现高质量文本驱动的网格动画，提升了轨迹重建和几何保真度。

Comments 15 pages, TPAMI 2026 accepted, code url: this https URL (https://github.com/JarrentWu1031/AnimateAnyMesh-pp)

ATP-Bench: Towards Agentic Tool Planning for MLLM Interleaved Generation

ATP-Bench: 向多模态大语言模型交错生成的代理工具规划迈进

Yinuo Liu, Zi Qian, Heng Zhou, Jiahao Zhang, Yajie Zhang, Zhihang Li, Mengyu Zhou, Erchao Zhao, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（阿里巴巴通义千问大模型应用团队） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型交错生成中事实性与创造性难以统一的问题，提出ATP-Bench基准，包含7702个问题-答案对，评估代理工具规划能力，揭示模型在交错规划中的不足。

Comments Accepted at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

HD3C: Efficient Medical Data Classification for Edge Devices

HDC-X：面向嵌入式设备的高效医疗数据分类

Jianglan Wei, Zhenyu Zhang, Pengcheng Wang, Mingjie Zeng, Zhigang Zeng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出HDC-X框架，通过高维超向量编码和聚类原型聚合，实现低功耗医疗数据分类，在心脏病声音分类中比贝叶斯ResNet节能350倍，且具备抗噪声和数据限制的鲁棒性。

Rényi Sharpness: A Novel Sharpness that Strongly Correlates with Generalization

Rényy锐度：一种与泛化性强相关的新型锐度

Qiaozhe Zhang, Jun Sun, Ruijie Zhang, Yingzhuang Liu

机构 * School of Electronic Information and Communications（电子信息与通信学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 针对现有锐度与神经网络泛化性相关性弱的问题，本文提出Rényi锐度，其与泛化性强相关，还建立了相关泛化界，提出的RSAM算法性能优于传统SAM。