大模型推理能力

ISCSLP 2026 CoT-TTS Challenge: Chain-of-Thought Reasoning for Context-Aware Text-to-Speech

ISCSLP 2026 CoT-TTS挑战赛：面向上下文感知文本转语音的思维链推理

Wei Xue, Junlan Feng, Shilei Zhang, Yue Wang, Ruosong Yang, Bei Liu, Liumeng Xue, Sitong Cheng, Jiahao Pan, Weizhen Bian, Boyi Kang, Bin Long

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； China Mobile（中国移动） ； Jiutian Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd., China Mobile（九天人工智能技术（北京）有限公司，中国移动） ； China Mobile (Hong Kong) Innovation Research Institute（中国移动（香港）创新研究院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：CoT(title,title_cn)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)

AI总结 针对现有可控TTS系统难以自动推断复杂对话场景中说话方式的问题，提出CoT-TTS挑战赛，要求系统从上下文推断说话方式并生成语音，包含文本和音频两个赛道，采用思维链推理和语音波形输出。

Comments 11 pages, ISCSLP 2026 challenge proposal

SCoTT: Strategic Chain-of-Thought Tasking for Wireless-Aware Robot Navigation in Digital Twins

SCoTT：面向数字孪生的无线感知机器人导航战略链式思维任务规划

Aladin Djuhera, Amin Seffo, Vlad C. Andrei, Holger Boche, Walid Saad

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：chain-of-thought(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出SCoTT框架，利用视觉语言模型优化路径收益与轨迹长度，通过分解搜索问题提升无线约束下的路径规划效率，实验显示其性能接近最优动态规划算法且生成更短轨迹。

Journal ref Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, 2025

Vesta: A Generalist Embodied Reasoning Model

Vesta: 一种通用具身推理模型

Johan Bjorck, Zhiqi Li, Yunze Man, Jing Wang, An-Chieh Cheng, Sifei Liu, Shihao Wang, Zhiding Yu, Abhishek Badki, Stan Birchfield, Valts Blukis, Yevgen Chebotar, Siyi Chen, Sicong Leng, Yu-Cheng Chou, Tianli Ding, Boyi Li, Zhengyi Luo, Hang Su, Jonathan Tremblay, Tingwu Wang, Bowen Wen, Jimmy Wu, Xianghui Xie, Hanrong Ye, Hongxu Yin, K. R. Zentner, Liangyan Gui, Yu-Xiong Wang, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Jan Kautz

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出统一的基础模型Vesta，整合定位、空间推理、导航和长时规划能力，通过大规模空间感知语料库和简单多模态记忆机制，在多个基准上平均优于专用模型20%以上，在真实机器人任务中成功率提升35%。

Dense Reward for Multi-View 3D Reasoning with Global Maps and Local Views

基于全局地图与局部视图的多视角3D推理的密集奖励

Jiho Choi, Seonho Lee, Seojeong Park, Hyunjung Shim

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, KAIST, Republic of Korea（韩国科学技术院人工智能研究生院） ； KRAFTON, Republic of Korea（韩国KRAFTON公司） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出DR-MV3D框架，通过全局一致性奖励和局部轨迹奖励对多视角3D VQA的中间推理过程进行密集监督，提升跨视图推理一致性。

Comments ECCV 2026

Gold Points Sniper: Self-guided Visual Reasoning in VLM for Fine-grained Action Understanding

金点狙击手：VLM中的自引导视觉推理用于细粒度动作理解

Haodi Liu, Xinhang Yang, Kunda Yan, Sen Cui, Zeyu Zhang, Changshui Zhang

机构 * Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系北京信息科学与技术国家研究中心） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院通用人工智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出金点狙击手框架，通过金点提取器、选择性苏格拉底提问器和语义蕴含评估器三个模块，增强轻量级VLM的细粒度人类动作理解能力，在CAP基准上达到接近GPT-4o的性能且事实准确性更优。

Beyond Time Series: Spatial Reasoning for Epidemic Forecasting via Multimodal Learning

超越时间序列：基于多模态学习的空间推理用于流行病预测

Diana Guadalupe Gomez, Chenwei Wu, Zhiyi Wang, Liyue Shen, Alexander Rodríguez

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出M-SPICE框架，通过注意力机制融合区域级时序数据与空间辅助信号，在COVID-19、流感和ILI预测任务上超越现有基线。

Comments To appear in the Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026), AI for Science Track

Faithful Grounded Visual Reasoning via Learned Proxy-Tokens

通过学习的代理令牌实现忠实的接地视觉推理

Tom Hodemon, Mohamed Chaouch, Aboubacar Tuo, Angelique Loesch

机构 * CEA-LIST（法国原子能委员会-信息与系统技术实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出Composer模型，利用基于学习代理令牌的视觉接地机制，通过离散符号指针显式索引图像潜在空间，在保持答案准确性的同时将视觉接地准确率提升9.0个百分点。

Comments Accepted at ICIP 2026. Code, model and data available at: https://github.com/CEA-LIST/Composer

SATURN: Symbolic Spatial Reasoning for Multi-Perspective Grounding

SATURN: 多视角定位的符号化空间推理

Danial Kamali, Tanawan Premsri, Shreya Rajpal, Amir Zadeh, Chuan Li, Parisa Kordjamshidi

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Lambda Labs（Lambda实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出SATURN框架，通过神经符号方法实现视角感知的组合空间推理，结合3D场景重建、软空间谓词和Python符号执行器，在3D FORCE和MindCube基准上显著优于强基线。

CVSBench: A Comprehensive Benchmark for Cross-view Spatial Reasoning and Dreaming

CVSBench：跨视角空间推理与想象的全面基准

Ruixun Liu, Lingyu Zhang, Lanxuan Xue, Kaiyu Li, Bowen Fu, Xiangyong Cao

机构 * Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学电子与信息工程学院） ； Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Networks and Network Security（教育部智能网络与网络安全重点实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出CVSBench基准，通过卫星-街景对评估视觉语言模型的跨视角空间推理能力，发现模型在视角剧变下难以保持物体与布局一致性，引入3D场景想象管道可显著提升性能。

CREG: Compass Relational Evidence Graph for Characterizing Directional Structure in VLM Spatial-Reasoning Attribution

CREG: 用于表征VLM空间推理归因中方向性结构的指南针关系证据图

Kaizhen Tan, Yang Feng, Heqing Du

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出CREG框架，将令牌级归因转换为以参考为中心的指南针分布并测量方向对齐，揭示当前归因方法的方向性结构有限且常与图像布局混合，任务准确率提升不保证方向归因改善。

ZeroDex: Zero-Shot Long-Horizon Dexterous Manipulation via Multi-View 3D-Grounded VLM Reasoning

零样本长时程灵巧操作：基于多视图3D接地VLM推理

Jisoo Kim, Sangwon Baik, Taeksoo Kim, Sungjoo Kim, Junyoung Lee, Mingi Choi, Hanbyul Joo

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title)

AI总结 提出零样本框架，利用多视图RGB图像通过VLM生成3D任务规划，结合三角测量和射线投票实现精确3D接地，支持抓取和工具使用，在真实实验中优于基线方法。

A DVDrive Approach for doScenes Instructed Driving Challenge

一种面向 doScenes 指令驾驶挑战的 DVDrive 方法

Zijian Fu, Xiangyang Chu, Mengshi Qi, Huadong Ma, Guanghao Zhang, Wei Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出基于 OmniDrive 的指令条件轨迹预测方法，引入 DVPE 分视角感知模块减少跨视角干扰，提升多视角视觉定位与语言指令对齐能力。

OmniSpace: Efficient Geometry Awareness for Autonomous Vehicles MLLMs

OmniSpace: 自动驾驶多模态大语言模型的高效几何感知

Hao Vo, Phu Loc Nguyen, Khoa Vo, Sieu Tran, Duc Minh Nguyen, Ngo Xuan Cuong, Nghi D. Q. Bui, Anh Nguyen, Duy Minh Ho Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas（阿肯色大学） ； Google Research, Google（谷歌研究院） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出OmniSpace，一种即插即用的几何感知范式，通过相机位姿注入器、多视图极线注意力模块和3D几何蒸馏目标，从纯2D观测中提升MLLM的空间推理能力，在多个自动驾驶基准上超越现有方法。

SAGE: A Novelty Gate for Efficient Memory Evolution in Agentic LLMs

SAGE: 一种用于智能体大语言模型中高效记忆演化的新颖门控机制

Sijia Wang, Dhanajit Brahma, Ricardo Henao

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出SAGE门控机制，基于von Mises-Fisher密度估计和自适应阈值，将记忆写入控制建模为新奇性检测问题，在LoCoMo上以更低成本实现最优token-F1。

Abstract representational geometry supports inference in large language models

抽象表征几何支持大型语言模型中的推理

Yunan Zeng, Yuwang Wang

机构 * College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息科技学院） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过文本版情境反转学习范式，比较人类与LLM的行为和表征，发现LLM内部状态在推理时形成类似海马体的抽象几何结构，且该结构分层组织，高层次表征与推理相关。

Beyond Value Benchmarks: Measuring Value-Structure Alignment in Large Language Models via Symmetric Q-Sorts

超越价值基准：通过对称Q分类测量大型语言模型中的价值结构对齐

Jingting Zheng, Yuqi Ren, Linhao Yu, Yongqi Leng, Deyi Xiong

机构 * TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院TJUNLP实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于Q方法的对称人机评估框架，通过140项道德陈述的强制分布排序，测量LLM价值结构对齐，发现跨家族异质性和局部错位。

Comments 32 pages, 8 figures, 16 tables; accepted to ACL 2026 Main Conference

GEOPHYS: The Geometry of Physical Plausibility

GEOPHYS: 物理合理性的几何学

Christian Internò, Alexander Pondaven, Habon Issa, Fabio Pizzati, Francesco Pinto, Markus Olhofer, Ivan Laptev, Philip Torr, Eero P. Simoncelli, Barbara Hammer, David Klindt

机构 * Bielefeld University（比勒费尔德大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Cold Spring Harbor Laboratory（冷泉港实验室） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Independent（独立作者） ； Honda Research Institute EU（本田欧洲研究院） ； New York University（纽约大学） ； Flatiron Institute, Simons Foundation（西蒙斯基金会熨斗研究所） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出GEOPHYS方法，利用冻结图像编码器的每帧嵌入的五个几何特征检测视频中的物理不合理性，在物理违反检测上达到SOTA，并作为验证器提升视频生成模型的物理一致性。

IfcLLM: Natural Language Querying of IFC Models through Complementary Relational and Graph Representations

一种融合关系和图表示的IFC模型自然语言查询混合框架

Rabindra Lamsal, Sisi Zlatanova, Haowen Xu, Yafei Sun, Johnson Xuesong Shen

机构 * GRID Lab, School of Built Environment, The University of New South Wales（建筑环境学院，新南威尔士大学GRID实验室） ； School of Civil and Environmental Engineering, The University of New South Wales（土木与环境工程学院，新南威尔士大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出IfcLLM混合框架，通过关系和图表示结合迭代推理，提升非专家用户对IFC模型的自然语言查询能力，并支持常规BIM分析任务。

From Pixels to Concepts: Growing Rich 3D Semantic Scene Graph Forests utilizing Foundation Models

从像素到概念：利用基础模型构建丰富的3D语义场景图森林

David Oberacker, Meike Deitersen, Niklas Spielbauer, Tristan Schnell, Georg Heppner, Arne Roennau

机构 * FZI Research Center for Information Technology（FZI信息技术研究中心） ； Machine Intelligence and Robotics Lab (MaiRo), Karlsruhe Institute for Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院机器智能与机器人实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出利用基础模型构建具有开放语义关系的3D场景图森林，通过VLM和LLM推理抽象概念节点与关系，提升机器人场景理解与任务执行能力。

Comments To be published in the Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots & Systems (IEEE IROS 2026)

Bridging Semantics and Kinematics: A Modular Framework for Zero-Shot Robotic Manipulation

桥接语义与运动学：零样本机器人操作的模块化框架

Ali Alabbas, Dipshikha Das, Camillo Murgia, Sainul Ansary, Alaa Elkamash, Philip Long

机构 * Atlantic Technological University（大西洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种模块化免训练框架，通过视觉感知、语义路由和任务编排三阶段，实现零样本语言引导的机器人操作，在两种零样本实验中达到62%端到端成功率。

Comments Accepted to RO-MAN 2026

Three-Step Hierarchical Transformer for Multi-Pedestrian Trajectory Prediction

三步层次Transformer用于多人轨迹预测

Raphaël Delécluse, Hazem Wannous, Laurent Grisoni, Laurent Guimas

机构 * IMT Nord Europe, University of Lille, CNRS UMR 9189 - CRIStAL（IMT 北欧洲、里尔大学、法国国家科学研究中心 UMR 9189 - CRIStAL） ； University of Lille, CNRS UMR 9189 - CRIStAL（里尔大学、法国国家科学研究中心 UMR 9189 - CRIStAL） ； Explain 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出三步层次Transformer，通过分离时间编码、多模态融合和场景交互推理，在JRDB和城市数据集上达到最先进性能。

RaysUp: Ultra-light Universal Feature Upsampling via Geometry-Aware Ray Representation

RaysUp: 基于几何感知射线表示的超轻量通用特征上采样

Yuchuan Ding, Linfei Li, Lin Zhang, Ying Shen

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出RaysUp，一种超轻量、任务无关且VFM无关的特征上采样框架，通过几何感知射线域重建高分辨率特征图，在多种密集预测任务上以16%参数和7倍加速实现最先进性能。

Comments ECCV 2026

From Convolution to Transformer: A Comparative Study of U-Net Variants for Brain Tumor and Retinal Vessel Segmentation

从卷积到Transformer：用于脑肿瘤和视网膜血管分割的U-Net变体比较研究

Khoa Pham, Sindhuja Penchala, Jiacheng Li, Andy Perkins, Noorbakhsh Amiri Golilarz

机构 * Mississippi State University（密西西比州立大学） ； The University of Alabama（阿拉巴马大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 比较五种U-Net变体（U-Net 3D、Residual U-Net、Attention U-Net、UNETR、Swin UNETR）在脑肿瘤和视网膜血管分割任务上的性能，发现基于Transformer的Swin UNETR在全局上下文建模中表现最佳。

BIT-Nav: Brain-Inspired Trajectory Memory for Embodied Navigation

BIT-Nav: 具身导航的脑启发轨迹记忆

Rithvik Jonna, Aakash Gurram, Man Namgung, Wyatt Mackey, Tinoosh Mohsenin

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； DEVCOM Army Research Laboratory（DEVCOM陆军研究实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出BIT-Nav框架，通过轻量级学习轨迹记忆增强冻结的视觉-语言模型导航，解决长序列中帧采样稀疏问题，以恒定token成本编码结构化运动历史。

Comments Accepted to CVPR 2026: 2nd Workshop on 3D-LLM/VLA: Bridging Language, Vision and Action in 3D Environments

Lightweight 3D Feature Pretraining by Bayesian Inversion of 2D Foundation Models

轻量级3D特征预训练：基于2D基础模型的贝叶斯反演

Marwane Hariat, Gianni Franchi, David Filliat, Antoine Manzanera

机构 * U2IS, ENSTA – Institut Polytechnique de Paris, Palaiseau, France（U2IS，ENSTA – 巴黎综合理工学院，法国帕莱索） ； Pôle Recherche, Agence Ministérielle pour l’IA de Défense, Palaiseau, France（研究部，国防人工智能部级机构，法国帕莱索） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出Casper3D，一种轻量级概率框架，通过贝叶斯反演将多视图2D基础模型嵌入转换为潜在3D语义表示，实现开放词汇3D理解。

Fine-grained Human Motion Understanding with Language Models

基于语言模型的细粒度人体运动理解

Thomas Markhorst, Zhi-Yi Lin, Jouh Yeong Chew, Jan van Gemert, Xucong Zhang

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Honda Research Institute Japan（日本本田研究所） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出LLM模型\methodname，通过显式时间戳编码和多样化姿态/运动级监督，在多个基准上实现SOTA性能，且仅用2D骨骼输入即可超越3D方法。

PiMiX 2.0: AI-enhanced Data Fusion for Radiographic Imaging and Tomography

PiMiX 2.0: 人工智能增强的放射成像与断层扫描数据融合

Zhehui Wang, Shanny Lin, Nicholas Amano, Susan S. Glenn, Ramya Gurunathan, Katie Liu, Nathan E. Peterson, Michelle A. Espy, Adam Thompson, Amy J. Clarke, Ray T. Chen

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出AI增强的数据融合框架PiMiX 2.0，集成多实验多模态放射成像与断层扫描，支持自动数据摄取、3D/4D重建及物理感知解释，加速数据处理并提升可重复性。

Comments 9 pages, 4 figures, 1 table. Work presented in the 26th Topical Conference on High Temperature Plasma Diagnostics Conference, Cambridge, MA, USA (June 7 - 11, 2026)

G2G: Exploiting Intra-Group Geometry for Inter-Group Pose Estimation

G2G：利用组内几何进行组间姿态估计

Yufei Wei, Shuhao Ye, Chenxiao Hu, Yiyuan Pan, Dongyu Feng, Rong Xiong, Yue Wang, Yanmei Jiao

机构 * State Key Laboratory of Industrial Control and Technology, Zhejiang University（浙江大学工业控制技术国家重点实验室） ； Zhejiang Humanoid Robot Innovation Center Co., Ltd.（浙江人形机器人创新中心有限公司） ； School of Information Science and Engineering, Hangzhou Normal University（杭州师范大学信息科学与工程学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出G2G方法，通过冻结多视图基础模型并添加三个轻量可训练模块（感知器重采样器、跨组桥接模块和多帧姿态头），仅利用相对姿态监督实现组间6-DoF姿态估计，在四个数据集上达到SOTA。

Lost in Volume: The CT-SpatialVQA Benchmark for Evaluating Semantic-Spatial Understanding of 3D Medical Vision-Language Models

迷失于体积：CT-SpatialVQA基准用于评估3D医学视觉-语言模型的语义-空间理解

Mashrafi Monon, Umaima Rahman, Asif Hanif, Numan Saeed, Mohammad Yaqub

机构 * Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德人工智能大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出CT-SpatialVQA基准，评估3D医学视觉-语言模型对3DCT数据的语义-空间理解能力，发现现有模型在语义-空间推理任务中表现不佳，需更深入整合体积证据以确保临床可靠性。

Half-ice, half-fire-driven ultranarrow phase crossover in one-dimensional decorated $q$-state Potts ferrimagnets: An AI-co-led exploration

半冰半火驱动的一维修饰$q$态Potts亚铁磁体中的超窄相交叉：一项AI共同主导的探索

Weiguo Yin

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究利用OpenAI的o3-mini-high模型精确解析了一维修饰$q$态Potts亚铁磁体，发现由隐藏的“半冰半火”态驱动的超窄相交叉在$q>2$时仍存在，并揭示了$q>2$时的独特特征，为低维系统中受控快速状态翻转开关的设计提供了通用框架。

Comments The version accepted for publication, with refined introduction and Appendix A. 9 pages, 7 figures. A sequel to arXiv:2502.11270 and arXiv:2503.23758, a precursor to arXiv:2511.06442. The code and data that support the findings of this article are openly available at https://community.wolfram.com/groups/-/m/t/3489942

Journal ref APS Open Sci. 1, 000047 (2026)