Peking University（北京大学）

Bi-C2R: Bidirectional Continual Compatible Representation for Re-indexing Free Lifelong Person Re-identification

Bi-C2R: 双向连续兼容表示用于无重新索引的终身人物重识别

Zhenyu Cui, Jiahuan Zhou, Yuxin Peng

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王萱计算机技术研究所） 纠错

AI总结 本文提出Bi-C2R框架，解决无重新索引的终身人物重识别问题，通过双向连续兼容表示实现新旧模型特征的兼容性，提升重识别性能。

UniAct: Unified Motion Generation and Action Streaming for Humanoid Robots

UniAct：面向人形机器人的统一动作生成与动作流

Nan Jiang, Zimo He, Wanhe Yu, Lexi Pang, Yunhao Li, Hongjie Li, Jieming Cui, Yuhan Li, Yizhou Wang, Yixin Zhu, Siyuan Huang

机构 * Institute for AI, Peking University（人工智能研究院，北京大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院） ； School of Psychological and Cognitive Sciences, Peking University（心理学与认知科学学院，北京大学） ； School of Computer Science, Peking University（计算机科学学院，北京大学） ； Yuanpei College, Peking University（元培学院，北京大学） ； School of Foreign Languages, Peking University（外语学院，北京大学） ； School of EECS, Peking University（电子工程与科学学院，北京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； State Key Lab of General AI（通用人工智能国家重点实验室） ； Nat’l Eng. Research Center of Visual Technology（视觉技术国家工程研究中心） ； Beijing Key Laboratory of Behavior and Mental Health, Peking University（北京行为与心理健康重点实验室，北京大学） ； Embodied Intelligence Lab, PKU-Wuhan Institute for Artificial Intelligence（具身智能实验室，北京大学-武汉人工智能研究院） 纠错

AI总结 UniAct通过统一感知与控制框架，实现人形机器人在多模态指令下的高效动作生成与实时执行，提升零样本跟踪成功率19%。

Comments Project page: https://jnnan.github.io/uniact/

Constrained Language Model Policy Optimization via Risk-aware Stepwise Alignment

通过风险感知的逐步对齐实现约束语言模型策略优化

Lijun Zhang, Lin Li, Wei Wei, Yajie Qi, Huizhong Song, Jun Wang, Yaodong Yang, Jiye Liang

机构 * Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education, School of Computer and Information Technology, Shanxi University（教育部计算智能与中文信息处理重点实验室，计算机与信息技术学院，山西大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Institute for AI, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出风险感知的逐步对齐方法，通过嵌套风险度量提升语言模型策略优化的安全性与鲁棒性，有效抑制高影响有害行为。

DriveExplorer: Images-Only Decoupled 4D Reconstruction with Progressive Restoration for Driving View Extrapolation

DriveExplorer: 基于图像的解耦4D重建与渐进修复用于驾驶视角外推

Yuang Jia, Jinlong Wang, Jiayi Zhao, Chunlam Li, Shunzhou Wang, Wei Gao

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology（广东省级超高清沉浸媒体技术重点实验室） ； School of Electronic and Computer Engineering（电子与计算机工程学院） ； Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院） 纠错

AI总结 DriveExplorer通过图像解耦和渐进修复实现驾驶视角外推，利用4D高斯框架和扩散模型提升重建质量。

Zoomer: Adaptive Image Focus Optimization for Black-box MLLM

Zoomer: 为黑盒大语言模型实现自适应图像聚焦优化

Jiaxu Qian, Chendong Wang, Yifan Yang, Chaoyun Zhang, Huiqiang Jiang, Xufang Luo, Yu Kang, Qingwei Lin, Anlan Zhang, Shiqi Jiang, Ting Cao, Tianjun Mao, Suman Banerjee, Guyue Liu, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang, Yuqing Yang, Qi Zhang, Lili Qiu

机构 * Microsoft（微软公司） ； Peking University（北京大学） ； University of Wisconsin Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 Zoomer通过自适应图像聚焦优化提升黑盒MLLM的多模态理解能力，显著提升准确性并减少token使用

Comments TMLR accepted

xVerify: Efficient Answer Verifier for Reasoning Model Evaluations

xVerify：用于推理模型评估的高效答案验证器

Ding Chen, Qingchen Yu, Pengyuan Wang, Mengting Hu, Wentao Zhang, Zhengren Wang, Bo Tang, Feiyu Xiong, Xinchi Li, Chao Wang, Minchuan Yang, Zhiyu Li

机构 * China Telecom Research Institute（中国电信研究院） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（MemTensor（上海）技术有限公司） ； College of Software, Nankai University（南开大学软件学院） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Peking University（北京大学） ； Data Development Center of China Telecom（中国电信数据开发中心） 纠错

AI总结 xVerify是一种高效答案验证器，通过VAR数据集训练，能够准确评估推理模型的等价性判断和最终答案提取，实验表明其在多个任务中表现优异。

Comments 35 pages

AINav: Large Language Model-Based Adaptive Interactive Navigation

AINav: 基于大语言模型的自适应交互导航

Kangjie Zhou, Yao Mu, Haoyang Song, Yi Zeng, Pengying Wu, Han Gao, Chang Liu

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； AI Institute, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机学院人工智能研究所） 纠错

AI总结 AINav通过基于大语言模型的自适应交互导航方法，实现复杂环境中的路径规划与目标达成。

Comments 13 pages, 12 figures, accepted to IEEE Robotics & Automation Magazine

A Survey of Efficient Reasoning for Large Reasoning Models: Language, Multimodality, and Beyond

大推理模型高效推理的综述：语言、多模态与更远的探索

Xiaoye Qu, Yafu Li, Zhao-Chen Su, Weigao Sun, Jianhao Yan, Dongrui Liu, Ganqu Cui, Daizong Liu, Shuxian Liang, Junxian He, Peng Li, Wei Wei, Jing Shao, Chaochao Lu, Yue Zhang, Xian-Sheng Hua, Bowen Zhou, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Soochow University（苏州大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Peking University（北京大学） ； Tongji University（同济大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文综述了大推理模型在提升推理效率方面的最新研究，聚焦于语言、多模态及未来方向，旨在推动该领域的发展。

Comments Update recent RL papers. Project page: https://github.com/XiaoYee/Awesome_Efficient_LRM_Reasoning