Zhejiang University（浙江大学）

FastStair: Learning to Run Up Stairs with Humanoid Robots

FastStair: 人类机器人跑步上楼梯的学习

Yan Liu, Tao Yu, Haolin Song, Hongbo Zhu, Nianzong Hu, Yuzhi Hao, Xiuyong Yao, Xizhe Zang, Hua Chen, Jie Zhao

机构 * School of Mechanics Engineering, Harbin Institute of Technology (HIT), Harbin Heilongjiang 150001, China（哈尔滨工业大学机械工程学院） ； LimX Dynamics, Shenzhen, China（LimX Dynamics） ； Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign Institute (ZJUI), Haining, China（浙江大学-伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校联合研究所） ； Department of Electronic Engineering and Information Science (EEIS), University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China（中国科学技术大学电子工程与信息科学系） ； Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR, China（香港科技大学） ； Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore, Singapore 117575（新加坡国立大学机械工程系） 纠错

AI总结 FastStair通过结合基于模型的规划器和强化学习，实现仿人机器人快速稳定的楼梯上升，展示了在高速和长楼梯上的卓越性能。

Understanding and Preserving Safety in Fine-Tuned LLMs

理解并保持在微调大语言模型中的安全性

Jiawen Zhang, Yangfan Hu, Kejia Chen, Lipeng He, Jiachen Ma, Jian Lou, Dan Li, Jian Liu, Xiaohu Yang, Ruoxi Jia

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 本文提出安全保持微调（SPF）方法，通过分析安全性与实用性梯度的几何关系，有效解决微调过程中安全性与实用性之间的矛盾，保持模型性能并恢复预训练的安全性对齐。

V-Zero: Self-Improving Multimodal Reasoning with Zero Annotation

V-Zero：基于零标注的自改进多模态推理

Han Wang, Yi Yang, Jingyuan Hu, Minfeng Zhu, Wei Chen

机构 * State Key Laboratory of CAD&CG（计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 V-Zero通过自改进机制在无需人工标注的情况下提升多模态模型的视觉数学推理和通用视觉能力。

CoF-T2I: Video Models as Pure Visual Reasoners for Text-to-Image Generation

CoF-T2I: 视频模型作为纯视觉推理器用于文本到图像生成

Chengzhuo Tong, Mingkun Chang, Shenglong Zhang, Yuran Wang, Cheng Liang, Zhizheng Zhao, Ruichuan An, Bohan Zeng, Yang Shi, Yifan Dai, Ziming Zhao, Guanbin Li, Pengfei Wan, Yuanxing Zhang, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 CoF-T2I通过引入链式帧推理提升文本到图像生成的质量，通过逐步视觉细化和显式推理步骤实现高质量图像生成。

Comments 16 pages, 8 figures

Wavelet-based Multi-View Fusion of 4D Radar Tensor and Camera for Robust 3D Object Detection

基于小波的4D雷达张量与相机多视图融合用于鲁棒3D目标检测

Runwei Guan, Jianan Liu, Shaofeng Liang, Fangqiang Ding, Shanliang Yao, Xiaokai Bai, Daizong Liu, Tao Huang, Guoqiang Mao, Hui Xiong

机构 * Thrust of Artificial Intelligence, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（人工智能 thrust，香港科技大学（广州）） ； Momoniai AI ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（机械工程系，麻省理工学院） ； School of Information Engineering, Yancheng Institute of Technology（信息工程学院，盐城科技学院） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（信息科学与电子工程学院，浙江大学） ； Institute for Math & AI, Wuhan University（数学与人工智能研究所，武汉大学） ； College of Science and Engineering and the Centre for AI and Data Science Innovation, James Cook University（科学与工程学院及人工智能与数据科学创新中心，詹姆斯库克大学） ； School of Transportation, Southeast University（交通运输学院，东南大学） 纠错

AI总结 WRCFormer通过小波注意力模块和几何引导渐进融合机制，高效融合4D雷达张量与相机图像，提升3D目标检测在恶劣天气下的鲁棒性。

Comments 10 pages, 10 figures