Tsinghua University（清华大学）

DECOWAM: Decoupled Whole-Body World-Action Model for Legged Mobile Manipulation

DECOWAM：用于腿式移动操作的解耦全身世界-动作模型

Siyuan Ma, Boshi Zhang, Yutian Zhang, Qinglian Wu, Jiaqi Zhai, Dong Wei, Qiaojun Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Hangzhou Yunshenchu Technology Co., Ltd. (DEEP Robotics)（杭州云神初科技有限公司（深智机器人）） 纠错

AI总结 本研究提出DECOWAM模型，通过解耦全身动作因素提升移动操作的视觉与动作预测性能，在真实机器人数据集ARMDOG上验证了其在协调性和鲁棒性上的优势。

Comments 8 pages, 5 figures. Introduces DECOWAM, a decoupled whole-body world-action model for legged mobile manipulation, and the ARMDOG real-robot dataset

ConceptFormer: Learning Adaptive Latent Concepts for Query-Document Alignment in Visual Document Retrieval

ConceptFormer：学习自适应潜在概念以实现视觉文档检索中的查询-文档对齐

Chunyi Peng, Zhipeng Xu, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Shi Yu, Sen Mei, Yubo Sun, Yongheng Zhang, Jie Zhou, Yu Gu, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对视觉文档检索中现有监督信号的局限，本文提出ConceptFormer框架，以自适应潜在概念为中间表示衔接语义鸿沟，在基准测试中较最强基线实现了16.7%、22.1%的NDCG@10相对提升，性能优异。

LongRCA Bench: Diagnosing Responsible Roles and Root Causes in Long-Horizon Agent Failures

LongRCA Bench：诊断长 horizon 智能体失败中的责任角色与根本原因

Yunfei Zhang, Boyu Feng, Changhua Pei, Zexin Wang, Zhihuang Peng, Xinlong Liu, Hengyue Jiang, Difeng Ma, Jiayi Zhang, Yongzhou Yao, Yanan Zhao, Fei Sun, Yintong Huo, Zhaoyang Liu, Jingjing Li, Gaogang Xie, Dan Pei

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； Chongqing University（重庆大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 LongRCA Bench 是含1140条失败轨迹的长 horizon 智能体失败诊断基准，本文提出无需训练的 RCTA 方法，在责任角色归因和根本步骤定位上优于现有基线，表明需将二者作为独立评估目标。

Comments 18 pages, 6 figures. Yunfei Zhang and Boyu Feng contributed equally. Changhua Pei is the corresponding author

When Words Are Safe But Actions Kill: Probing Physical Jailbreak Beyond Textual Jailbreak in Hidden-State Risk Space

当言语安全但行动致命：在隐藏状态风险空间中探究超越文本安全的物理危险

Weimeng Wang, Ziqiang Wang, Zihang Zhan, Chuanpu Fu, Qi Li, Ke Xu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型中语言无害指令在现实世界中的物理危险与文本级内容危险是否相同，提出PRISM方法，通过隐藏状态方向分析等证明CD和PD可分离，PRISM在多个基准测试中表现良好，能检测物理危险而非仅依赖明确不安全措辞。

Deep Models, Shallow Alignment: Uncovering the Granularity Mismatch in Neural Decoding

深度模型，浅层对齐：揭示神经解码中的粒度不匹配

Yang Du, Siyuan Dai, Yonghao Song, Paul M. Thompson, Haoteng Tang, Liang Zhan

机构 * Dept. of Electrical & Computer Engineering, University of Pittsburgh, USA（宾夕法尼亚大学电气与计算机工程系） ； Dept. of Biomedical Engineering, Tsinghua University, China（清华大学生物医学工程系） ； Dept. of Neurology, University of Southern California, USA（美国南加州大学神经病学系） ； Dept. of Computer Science, University of Texas Rio Grande Valley, USA（德克萨斯理工大学里奥格兰德谷分校计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出浅层对齐方法，通过对比学习策略解决神经解码中的粒度不匹配问题，显著提升解码性能。

Comments 33 pages, 16 figures