Meituan（美团）

Towards Physically Consistent 4D Scene Reconstruction for Closed-loop Autonomous Driving Simulation

迈向物理一致的闭环自动驾驶模拟中的4D场景重建

Bowyn Tan, Yutong Xie, Bai Huang, Fan Luo, Xiao Li, Naizheng Wang, Yang Guan, Shengbo Eben Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Meituan（美团） ； Central University of Finance and Economics（中央财经大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种信息几何诊断框架，解决3DGS方法在同时实现空间和时间参数建模时的信用分配难题，通过引入正交投影梯度（OPG）和时间正则化策略，提升了4D场景重建的物理一致性。

Comments 20 pages, 4 figures

MTR-Suite: A Framework for Evaluating and Synthesizing Conversational Retrieval Benchmarks

MTR-Suite: 一个用于评估和合成对话检索基准的框架

Junhao Ruan, Abudukeyumu Abudula, Bei Li, Yongjing Yin, Xinyu Liu, Kechen Jiao, Xin Chen, Jingang Wang, Xunliang Cai, Tong Xiao, Jingbo Zhu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； Meituan Inc.（美团公司） ； NiuTrans Research（牛译研所） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出MTR-Suite框架，通过LLM审计、多智能体系统生成和通用领域基准，解决对话检索基准评估和合成中的成本高、标注稀疏和自动化方法僵化的问题。

Comments Accepted to ACL 2026 (main conference). 28 pages. Code and data: https://github.com/rangehow/mtr-suite

AgentEscapeBench: Evaluating Out-of-Domain Tool-Grounded Reasoning in LLM Agents

AgentEscapeBench: 评估LLM代理在跨领域工具引导推理中的能力

Zhengkang Guo, Yiyang Li, Lin Qiu, Xiaohua Wang, Jingwen Xv, Dongyu Ru, Xiaoyu Li, Xiaoqing Zheng, Xuezhi Cao, Xunliang Cai

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Meituan Longcat Team（美团Longcat团队） 纠错

AI总结 本文提出AgentEscapeBench基准测试，用于评估LLM代理在非熟悉工作流和短程交互之外维持工具引导推理的能力，通过逃亡室风格的任务测试代理在显式长距离依赖约束下推断、执行和修订新工具使用程序的能力，结果显示代理在依赖深度增加时表现显著下降。