University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

User-Feedback-Driven Adaptation for Vision-and-Language Navigation

基于用户反馈的视觉-语言导航适应

Yongqiang Yu, Xuhui Li, Hazza Mahmood, Jinxing Zhou, Haodong Hong, Longtao Jiang, Zhiqiang Xu, Qi Wu, Xiaojun Chang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed大学人工智能学院） ； School of Electrical Engineering and Computer Science, The University of Queensland（电气工程与计算机科学学院，昆士兰大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Computer Science, The University of Adelaide（计算机科学学院，阿德莱德大学） 纠错

AI总结 本文提出基于用户反馈的视觉-语言导航适应方法，通过拓扑感知轨迹构建和持久记忆库机制，提升代理对用户指令的响应能力，实现高效模仿学习和跨指令风格的强适应性。

SkeletonGaussian: Editable 4D Generation through Gaussian Skeletonization

SkeletonGaussian: 通过高斯骨架化实现可编辑的4D生成

Lifan Wu, Ruijie Zhu, Yubo Ai, Tianzhu Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 SkeletonGaussian通过高斯骨架化实现可编辑的4D生成，利用分层可动表示和六平面细化提升生成质量与编辑能力。

Comments Accepted by CVM 2026. Project page: https://wusar.github.io/projects/skeletongaussian

WMVLM: Evaluating Diffusion Model Image Watermarking via Vision-Language Models

WMVLM：通过视觉-语言模型评估扩散模型图像水印

Zijin Yang, Yu Sun, Kejiang Chen, Jiawei Zhao, Jun Jiang, Weiming Zhang, Nenghai Yu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui Province Key Laboratory of Digital Security（安徽省数字安全重点实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 WMVLM通过视觉-语言模型提出首个统一且可解释的扩散模型图像水印评估框架，重新定义了残差和语义水印的评估指标，并通过三阶段训练策略提升模型性能。