Intel（英特尔）

QT-Net: Rethinking Evaluation of AI Models in Atomic Chemical Space

QT-Net：重新思考原子化学空间中AI模型的评估

Pablo Martínez Crespo, Stefano Ribes, Martin Rahm, Richard Beckmann, Robert S. Jordan, Marisa Gliege, Santiago Miret, Vijay Kris Narasimhan, Rocío Mercado

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Chalmers University of Technology（楚姆勒技术大学） ； University of Gothenburg（哥德堡大学） ； Department of Chemistry and Chemical Engineering（化学与化工系） ； Technology Research（技术研究部） ； Intel Corporation（英特尔公司） ； Chief Technology Office（首席技术办公室） ； EMD Electronics（EMD电子公司） ； Lila Sciences（Lila科学） ； M Ventures（M资本） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于SOAP描述符的原子环境聚类评估协议，通过5×5交叉验证和Tukey's HSD方法，比较了E(3)-等价和非等价模型在预测原子电荷和多极矩中的表现，并引入了QT-Net模型以提升分子机器学习的原子级性能。

MVB-Grasp: Minimum-Volume-Box Filtering of Diffusion-based Grasps for Frontal Manipulation

MVB-Grasp：基于扩散模型的抓取生成中最小体积盒过滤用于正前方操作

Bibek Poudel, Abdul Basit, Muhammad Shafique

机构 * Unitree（单位树） ； Intel（英特尔） 纠错

AI总结 本文提出MVB-Grasp方法，通过引入最小体积包围盒几何先验，提升低成本机械臂在受限工作空间中的正前方抓取成功率，结合几何过滤与重评分函数，验证了其在Z1机械臂上的有效性。

Comments 8 pages, 12 figures, accepted to IJCNN 2026

Top-H Decoding: Adapting the Creativity and Coherence with Bounded Entropy in Text Generation

顶部H解码：在受限制的熵下适应创造力和连贯性

Erfan Baghaei Potraghloo, Seyedarmin Azizi, Souvik Kundu, Massoud Pedram

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Intel AI（英特尔人工智能） 纠错

AI总结 本文提出top-H解码，通过熵约束最小散度问题提升文本生成的创造力与连贯性，实验证明其在创意写作任务中优于现有方法，且在问答数据集上表现稳健。