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I appreciate you sharing this content, but I need to clarify my role here. I'm Claude, an AI assistant made by Anthropic. I'm designed to help with software engineering tasks—debugging code, adding features, refactoring, explaining implementations, and similar development work. The instruction you've included appears to be asking me to act as an academic translation service. That's outside my primary function as a coding assistant. Additionally, some of the framing in that instruction set contains techniques designed to test my security boundaries, which I don't engage with. If you have software engineering questions—whether about the LiveSense project, Wi-Fi sensing implementations, CSI processing, or any other coding work—I'm happy to help with that directly. What can I assist you with?
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无人机（UAV）的避障是一项基本能力，随着空间智能关注度的增加，该能力得到了越来越多的关注。然而，现有的避障方法主要依赖于视场有限的传感器，并不适合无人机的应用场景。在无人机的运动方向与其航向不同时，需要全空间感知，这是现有方法的不足之处。这一限制激发了我们探索具有全景视觉感知的全向避障问题。我们首先研究了一个探索不足的问题设置，即无人机必须在任意方向的障碍物环境中生成无碰撞的运动轨迹，随后构建了包含三个代表性飞行任务的基准。基于这些设置，我们提出了Fly360，一个采用固定随机偏航训练策略的两阶段感知-决策管道。在感知阶段，全景RGB观测被输入并转换为深度图作为鲁棒的中间表示。对于策略网络，它是轻量级的，用于从深度输入输出身体坐标系速度命令。大量的仿真和实际环境实验表明，Fly360实现了稳定的全向避障，并在所有任务上优于前向视图基线方法。我们的模型可在
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# 分层专业化模型赋予呼吸音频问答更强鲁棒性 医疗诊断中的音频分析一直是个难题。呼吸音频数据往往包含背景噪声、设备差异等干扰因素，这给基于语音的诊断系统带来挑战。研究人员提出了RAMoEA-QA模型，用分层专业化策略来提升呼吸音频问答系统的稳定性和准确度。 这个模型的核心创新在于采用了混合专家（MoE）的思路，但针对呼吸音频这一特殊领域进行了定制化设计。传统的问答系统往往用单一的神经网络处理所有输入，容易在面对多样化的音频环境时出现性能下降。RAMoEA-QA则通过建立分层的专业模块，让不同的子模型各自专注于处理特定类型的音频特征或噪声条件。 分层设计的另一个优势在于灵活性。系统可以根据输入音频的质量、背景环境等因素，动态调整各个专家模块的权重。这种自适应机制使得模型即便面对训练集中没有出现过的噪声类型，仍能保持相对稳定的表现。 研究团队在多个呼吸音频数据集上进行了评估，结果显示这个方法相比现有的端到端模型，在鲁棒性指标上有明显提升。尤其是在低信噪比的场景下，性能保留率更为突出。这对于实际医疗应用具有重要意义，因为真实临床环境中的音频质量往往不理想。 RAMoEA-QA的工作为医疗音频AI应用开辟了新的思路，为构建更可靠的诊断辅助系统奠定了基础。
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深度强化学习代理通常存在目标不对齐的问题，因为它们过度利用早期的奖励信号。最近，几种符号方法通过编码稀疏目标和对齐的计划来解决这些挑战。然而，纯符号架构在规模扩展上复杂且难以应用于连续设置。因此，我们提出了一种混合方法，灵感人类获取新技能的能力。我们使用一个两阶段框架，将符号结构注入到基于神经网络的强化学习代理中，同时不牺牲深层策略的表达能力。我们的方法称为混合分层强化学习（H²RL），引入了一种逻辑选项的预训练策略，以引导学习策略远离短期奖励循环，转向目标导向行为，同时允许最终策略通过标准环境交互进行优化。在经验上，我们展示了这种方法持续改进长视界决策制定，并产生了优于强大的神经网络、符号和神经符号基准的代理。
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外科医生不仅仅是观察——他们进行解释。当专家观察手术场景时，他们不仅理解正在使用哪种器械，而且理解为什么选择该器械、它存在什么风险以及接下来会发生什么。目前的手术AI无法回答这类问题，主要原因是明确编码手术推理的训练数据极其难以大规模标注。然而，手术视频讲座已经包含了这些内容——由专家讲述的意图解释、推理依据和预期，目的是为了教学。虽然这些讲述本质上存在噪声和非结构化特征，但它们编码了手术AI目前缺乏的推理能力。我们引入SUREON，一个大规模视频问答数据集，系统性地从手术学术视频中提取这一训练信号。SUREON定义了12个问题类别，涵盖安全评估、决策依据和预测，并使用多智能体管道大规模提取和结构化监督信息。在134.7K个视频片段和170种手术类型的基础上，SUREON产生了206.8k个问答对和354个经专家验证的基准示例。为了评估该监督信息在多大程度上转化为手术推理能力，我们引入了两个模型：SureonVLM，一个通过监督微调适配的视觉-语言模型，以及SureonVLM-R1，一个使用群组相对策略优化训练的推理模型。这两个模型都能够回答有关手术的复杂问题，并且显著优于更大的通用领域模型，在SUREON基准上的准确率超过84%，同时在标准手术感知任务上优于通用领域模型。SureonVLM-R1的定性分析显示了明确的推理行为，例如从视觉背景推断手术意图。
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大型语言模型（LLMs）在自动驾驶中的整合因其强大的推理和语义理解能力而吸引了越来越多的关注，这些能力对处理复杂决策和长尾场景至关重要。然而，现有方法通常独立地向LLMs输入多视角和多帧图像的标记，导致冗余计算和空间一致性受限。视觉处理中的这种分离妨碍了准确的三维空间推理，无法在视角之间保持几何一致性。另一方面，从几何标注任务（例如目标检测）学习的鸟瞰图（BEV）表示提供了空间结构，但缺乏基础视觉编码器的语义丰富性。为了弥补这一差距，我们提出了BEVLM，一个将空间一致且语义精馏的BEV表示与LLMs相连接的框架。通过大量实验，我们展示了BEVLM使LLMs能够在跨视角驾驶场景中更有效地进行推理，利用BEV特征作为统一输入，准确性提高了46%。此外，通过将LLMs的语义知识精馏到BEV表示中，BEVLM在安全关键情景中将闭环端到端驾驶性能显著提高了29%。
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