视觉大模型 / VLM

Choreographing the Way of Water: A Computational Framework for Aquatic Robotic Art

编排水之道：水生机器人艺术的计算机框架

Aswin Ramachandran, Christopher Golling, Sebastian Burmester, Noa Sendlhofer, Jan Kamm, Ruiheng Jiang, Raffaello D'Andrea

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出水生机器人编排框架Way of Water，通过浏览器式编舞工具、序列凸规划轨迹生成和模型预测控制，实现非编程艺术家对水面船队的音乐响应式编舞，并在苏黎世湖和威尼斯双年展验证。

Comments Video: https://youtu.be/G4cM6xbG7PA

As It Was: Aligning LLM Search Evaluation with Historical User Preferences

如其所是：将LLM搜索评估与历史用户偏好对齐

Ali Vardasbi, Gustavo Penha, Enrico Palumbo, Claudia Hauff, Hugues Bouchard, Mounia Lalmas

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出行为锚定的LLM评判器，通过查询-相关性-印象卡引入历史用户交互证据，在音乐搜索评估中提升与用户偏好的斯皮尔曼秩相关约5%，并在多语言数据集上提高15%的相关性。

"Don't Say It!": Constraints, Compliance, and Communication when Language Models Play Taboo

“别说出来！”：语言模型玩禁忌游戏时的约束、合规与沟通

Sara Candussio, Francesca Padovani, Daniel Scalena, Malvina Nissim

机构 * Center for Language and Cognition (CLCG), University of Groningen（格罗宁根大学） ； University of Milano - Bicocca（米兰比可卡大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 研究语言模型在禁忌游戏中如何在严格词汇约束下生成有效描述，通过提示、生成时约束和内部表示操纵干预，评估合规性与沟通效果，发现模型在约束下表现弱于人类。

HABIT: Human-Aware Behavior and Interaction Training Dataset for Robot Manipulation

HABIT：用于机器人操作的人类感知行为与交互训练数据集

Jaehwi Song, Suchae Jeong, Byeongguk Jeon, Sungdong Kim, Minjoon Seo, Hyungmok Son, Kimin Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出HABIT数据集，包含10K+集、160+小时的人类在场机器人演示，覆盖协作、共事和监督三类交互任务，训练出人类感知行为（时空同步、避让、手势理解）并支持快速适应新交互任务。

Comments 30 pages, 26 figures

Verification-Gated Agentic Mission-State Governance for Intelligent Industrial Multi-Robot Systems

验证门控的智能工业多机器人系统任务状态治理

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Yichen Tan, Zeyuan Huang, Ning Ji, Gang Chen

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出验证门控任务状态治理框架，通过同步任务森林与黑板状态，经确定性验证后原子提交，减少无效提交和冲突，提升工业多机器人系统安全与效率。

A Semantic-Layer-Mediated Agent for Natural Language to SQL over Heterogeneous Enterprise Databases

一种语义层中介的智能体，用于异构企业数据库的自然语言到SQL转换

Ha Jeong Kim, Saksonita Khoeurn, Ye Ji Yoon

机构 * DAQUV Corp.（DAQUV公司） ； Chungbuk National University（忠北大学） ； BigDataLabs, Co., Ltd.（BigDataLabs有限公司） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出一种通过语义层中介的NL2SQL智能体，利用语义模型查询（SMQ）解耦语义与物理SQL，在Spider2-snow基准上达到94.15%执行准确率，排名第三。

Comments Submitted to FITAT 2026 for peer review

From Propositional to Perceptual Asymmetry: Extending Frictive Policy Optimization to Asymmetric Partial Information Dialogue

从命题不对称到感知不对称：将摩擦策略优化扩展到非对称部分信息对话

Yifan Zhu, Kyeongmin Rim, James Pustejovsky

机构 * Brandeis University（布兰迪斯大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 将摩擦策略优化从共享感知场景扩展到感知不对称场景，通过跨语料库分析和LLM探测验证，发现摩擦函数仅在参与者信息视野内有效，并提出标注改进。

Comments 11 pages. To appear in Proceedings of SIGDIAL 2026

Expecting (Targeted Ads)? Network Analysis of User Health Data Leakage in Fertility Tracking Apps

期待（定向广告）？生育追踪应用中用户健康数据泄露的网络分析

Yeeun Jo, Shahanaasree Sivakumar, Mahnoor Jameel, Camille Cobb, Adam Bates, Brad Reaves

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 通过对20款Android生育追踪应用的网络测量，发现部分应用存在显式或隐式的用户健康数据泄露给第三方广告服务，同时也有应用在无泄露情况下使用广告变现。

GenWorld: Empirically Grounded Urban Simulation Infrastructure for Scalable LLM-Agent Studies

GenWorld：用于可扩展LLM智能体研究的经验性城市模拟基础设施

Gen Li, Jieyuan Lan, Pengcheng Xu, Zongyuan Wu, Masaki Ogura, Tao Feng

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出GenWorld，一种结合合成城市、结构化接口和离线编译LLM决策信号为查找策略的经验性城市模拟基础设施，实现可扩展的LLM智能体研究。

Comments 27 pages, 24 figures. Code: https://github.com/Perseus1993/genworld. Project page: https://genworld1993.netlify.app/

Scalable Behavior Cloning with Open Data, Training, and Evaluation

基于开放数据、训练和评估的可扩展行为克隆

Arthur Allshire, Himanshu Gaurav Singh, Ritvik Singh, Adam Rashid, Hongsuk Choi, David McAllister, Justin Yu, Yiyuan Chen, Huang Huang, Pieter Abbeel, Xi Chen, Rocky Duan, Phillip Isola, Jitendra Malik, Fred Shentu, Guanya Shi, Philipp Wu, Angjoo Kanazawa

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出ABC开源行为克隆栈，包含最大遥操作数据集ABC-130K（3500小时/13万片段/195任务），并开源硬件、训练和仿真流程，通过协同训练实现仿真与真实评估关联，验证DiT和VLA模型设计，成功执行折纸盒、取信用卡等灵巧任务。

Comments 30 pages. Project page: https://abc.bot

Residual GPU Cache State on Apple M4 Pro

Apple M4 Pro 上的残留 GPU 缓存状态

Faruk Alpay, Baris Basaran

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本文通过测量 Apple M4 Pro 上 GPU 命令完成后的缓存状态，发现大 GPU 足迹会导致后续 CPU 访问变慢，但第二次访问可消除大部分开销，表明存在残留共享缓存置换而非 DRAM 争用。

Comments 16 pages, 10 figures, 2 tables; ancillary artifacts included

Retrieval-Grounded Multilingual LLM Assistance for Island Smallholder Farmers

基于检索的多语言LLM辅助工具用于岛屿小农户

Nikolaos D. Tantaroudas, Ilias Karachalios, Andrew J. McCracken

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对偏远岛屿小农户获取农业建议困难且方言知识缺乏全球语料支持的问题，提出嵌入双语电商平台的对话AI助手Falco eleonorae，通过工具增强检索（MCP）获取本地化数据，实现可信的多语言、语音和图像交互。

Comments 13, 4

Security and Privacy in Retrieval-Augmented Generation: Architectures, Threats, Defenses, and Future Directions for Building Trustworthy Systems

检索增强生成中的安全与隐私：构建可信系统的架构、威胁、防御与未来方向

Balamurugan Palanisamy, G S S Chalapathi, Vikas Hassija, Rajkumar Buyya

机构 * Department of Electrical and Electronics Engineering（电子与电气工程系） ； Birla Institute of Technology and Science, Pilani, Pilani Campus（比拉理工学院和科学学院，比拉校区） ； Department of Computer Engineering, KIIT University（计算机工程系，KIIT大学） ； Quantum Cloud Computing and Distributed Systems (qCLOUDS) Laboratory（量子云计算与分布式系统（qCLOUDS）实验室） ； Department of Computing and Information Systems（计算与信息系统系） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本文综述了检索增强生成系统在集中式、设备端、联邦和混合范式下的隐私与安全挑战，提出了涵盖检索、上下文构建和生成阶段的统一威胁分类，并分析了攻击类别及防御策略。

The Galaxy's Guide to the Tokenizer: A Benchmark for Scientific Foundation Models

银河系分词器指南：科学基础模型的基准测试

Sogol Sanjaripour, Michael J. Smith, Manuel Pérez-Carrasco, Juan Rafael Martínez-Galarza, Bahram Mobasher, Gabriela Canalizo

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本研究在统一transformer框架下比较四种分词策略对天文图像重建和物理属性预测的影响，发现重建与表征质量解耦，无单一方法全面最优。

Comments Accepted as a spotlight talk at the Conference on Physics and AI (PAI) 2026, Stanford University

IndicContextEval: A Benchmark for Evaluating Context Utilisation in Audio Large Language Models Across 8 Indic Languages

IndicContextEval：评估8种印度语言音频大语言模型上下文利用能力的基准

Sakshi Joshi, Dhruv Subhash Rathi, Sanskar Singh, Eldho Ittan George, R J Hari, Kaushal Bhogale, Mitesh M. Khapra

机构 * AI4Bharat, Indian Institute of Technology Madras, India（AI4Bharat，印度理工学院马德拉斯分校） ； Sarvam AI, India（Sarvam AI，印度） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出IndicContextEval基准，包含8种印度语言555位说话人的56小时自然语音，通过7级提示框架评估音频大语言模型是否真正利用上下文而非依赖参数化知识。

Comments Accepted at Interspeech 2026

TASR: Training-Free Adaptive Stopping for Iterative Retrieval

TASR：无需训练的迭代检索自适应停止规则

Adrian Kieback, Uyiosa Philip Amadasun, Aman Chadha, Aaron Elkins

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出TASR，一种无需训练的迭代检索停止规则，通过重复答案检测和逻辑回归边际阈值减少冗余检索，在多种配置下保持高F1值并降低调用次数。

Comments 20 pages, 5 figures. Accepted at Agent4IR Workshop, KDD 2026

The classical boundaries of the EPR argument and quantum ontology

EPR论证与量子本体论的经典边界

Vincenzo Chilla

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 通过希尔伯特空间经典力学将经典性归结为布尔性逻辑约束，指出EPR论证揭示的是其前提的经典边界而非量子不完备性，并基于观察环境与观察对象的结构二分提出一种语境依赖的量子本体论。

Comments 41 pages, corrected one mathematical equation, minor corrections and changes in the text

Same Lesson, Different Story: Cross-Lingual Reconstruction of Cultural Narratives in Large Language Models

同一教训，不同故事：大型语言模型中文化叙事的跨语言重构

Jory Alshaalan, Haya Albaker, Abeer Aldayel, Aljawharah Alabdullatif, Rehab Alahmadi

机构 * College of Computer and Information Sciences（计算机与信息科学学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本研究通过跨语言谚语集和四种LLM生成叙事，评估模型在跨语言条件下是否保留文化意义，发现跨语言提示基本保留语义但改变叙事结构，且模型间存在强收敛。

Comments This paper is under review

Supervise What Survives: Geometry-Guided VLA Adaptation from Synthetic Robot Videos

监督幸存信息：基于几何引导的合成机器人视频VLA适配

Danze Chen, Yanzhe Chen, Qiming Huang, Zhijun Cao, Chen Gao, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学 Show Lab） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出GRA方法，从合成视频中提取几何信息（2D末端执行器路径点）监督视觉表征，仅用真实演示训练动作头，在真实机器人任务中优于伪动作基线。

Comments 14 pages, 5 figures

CAAD: Contrastive Audio-Aware Distillation for Efficient Speech Language Models

CAAD：对比音频感知蒸馏用于高效语音语言模型

Chun-Wei Chen, Tzu-Quan Lin, Ke-Han Lu, Wei-Ping Huang, Hung-Yi Lee

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出对比音频感知蒸馏（CAAD）框架，通过同步教师强制策略将教师模型的对比推理内化到学生模型权重中，在Dynamic-SUPERB上相对提升约8%，并减少语言偏倚。

Comments Accepted to interspeech 2026

MSU-Bench: Towards Speaker-Centric Understanding in Conversational Multi-Speaker Scenarios

MSU-Bench：面向对话多说话人场景中以说话人为中心的理解

Zhaokai Sun, Shuai Wang, Zhennan Lin, Chengyou Wang, Dehui Gao, Yuang Cao, Chunjiang He, Pan Zhou, Lei Xie

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出MSU-Bench基准，包含16个说话人中心任务和2300个问答实例，用于评估多说话人对话中的说话人定位与推理能力，揭示现有模型在复杂场景下的不足。

Comments 4 pages, accepted by interspeech 2026

Do Rigid-Body Simulators Dream of Soft Robots? Learning Contact-Rich Manipulation for Tendon-Driven Continuum Robots

刚体模拟器会梦见软体机器人吗？学习肌腱驱动连续体机器人的接触丰富操作

Chengnan Shentu, Nicholas Baldassini, Tongjia Zheng, Priyanka Rao, Jessica Burgner-Kahrs

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对肌腱驱动连续体机器人缺乏接触丰富操作模拟基础设施的问题，提出基于连续介质力学的离散化方法，将软体机器人原生集成到MuJoCo中，实现仿真到真实世界的零样本迁移。

Comments Project Page: https://continuumroboticslab.github.io/opencr-mujoco/

SHACR: A Graph-Augmented Semi-Autonomous Framework for Multi-Class Conflict Resolution in Smart Home IoT Automation

SHACR：一种用于智能家居物联网自动化中多类冲突解决的图增强半自主框架

Leena Marghalani, Walid Aljoby, Suayb S. Arslan

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出SHACR框架，通过有向知识图谱将冲突检测从文本推理转化为确定性多跳图遍历，统一逻辑、语义和物理冲突，结合LLM实现闭环工作流，在203条规则测试中F1从0.59提升至0.95。

DEFENGRAPH: Knowledge Graph-Enhanced LLMs for Blue Team Cyber Defense

DEFENGRAPH：面向蓝队网络防御的知识图谱增强型大语言模型

Zhen Wang, Kristen Moore, Qin Wang, Guangsheng Yu, Minjune Kim, Diksha Goel, Gang Li, Ahmed Ibrahim, Ahmad Mohsin, Helge Janicke

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出DEFENGRAPH框架，通过双层静态-动态知识图谱与图路径检索、上下文过滤和重排序增强LLM的上下文推理，在红蓝对抗演习数据上显著提升防御决策的召回率和精确率。

When Does Streaming Tool Use Help? Characterizing Tool-Intent Stabilization in Streaming Retrieval-Augmented Generation

流式工具使用何时有帮助？表征流式检索增强生成中的工具意图稳定化

Elroy Galbraith

机构 * SMG Labs（SMG实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 通过测量工具意图稳定化（即推测查询收敛到答案的时间点），在CRAG基准上分析流式RAG的延迟隐藏效果，发现73.9%的查询可实现显著延迟隐藏，并识别早期与晚期稳定化的预测因素。

CATCH-ME if you RAG: a dataset of Contextually Annotated multi-Turn Counterspeech against Hate and Misinformation Exchanges

CATCH-ME if you RAG：针对仇恨与虚假信息交流的上下文注释多轮对抗言论数据集

Helena Bonaldi, Genoveffa Martone, Marco Guerini

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） ； Università Cattolica del Sacro Cuore（圣心天主教大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出首个大规模、专家策划的多语言对话数据集，覆盖仇恨与虚假信息重叠问题，包含事实核查锚定和跨度标注，支持RAG系统训练更可信的对抗言论模型。

Prompt Quality and Pull Request Outcomes: A Stage-Based Empirical Study of LLM-Assisted Development

提示质量与拉取请求结果：基于阶段的LLM辅助开发实证研究

Richard Sserunjogi, Daniel Ogenrwot, John Businge

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 通过分析265个开发者与ChatGPT的交互，研究提示结构（上下文、具体性、验证）对LLM辅助开发中代码生成、采纳和集成深度的影响，发现不同维度在不同阶段有不同作用。

Comments 48 pages, 2 figures

Monocular 3D Occupancy Perception for Robots on Sidewalks via Hybrid 2D-3D Learning

基于混合2D-3D学习的人行道机器人单目3D占用感知

Yukai Ma, Joe Lin, Liu Liu, Honglin He, Lulu Ricketts, Brad Squicciarini, Yong Liu, Bolei Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Coco Robotics（Coco机器人） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出WalkOCC框架，通过混合射线行进单目3D占用感知，结合LiDAR-RGB配对数据与大规模无配对单目图像学习，提升人行道机器人导航的预测精度和泛化能力。

HistoRAG: Embedding Historical Methodology in Retrieval-Augmented Generation Through Critical Technical Practice

HistoRAG：通过批判性技术实践将历史方法论嵌入检索增强生成

Noah J. Kim-Baumann, Torsten Hiltmann

机构 * Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 针对历史学等解释性学科，提出HistoRAG框架，通过分离检索与生成、时间窗口化、LLM作为评判者等架构干预，将历史编纂原则转化为RAG设计，解决标准RAG中的时间偏差、相关性评估等问题。

Comments 25 pages, 6 figures. Companion preprint to a Journal of Digital History notebook article (under review)

GameCraft-Bench: Can Agents Build Playable Games End-to-End in a Real Game Engine?

GameCraft-Bench：智能体能否在真实游戏引擎中端到端构建可玩游戏？

Tongxu Luo, Rongsheng Wang, Jiaxi Bi, Chenming Xu, Zhengyang Tang, Jianlong Chen, Juhao Liang, Ke Ji, Shuqi Guo, Yuhao Du, Fan Bu, Wenyu Du, Xiaotong Zhang, Kyle Li, Shaobo Wang, Linfeng Zhang, Yuxuan Liu, Xin Lai, Chenxin Li, Yiduo Guo, Zhexin Zhang, Xinyuan Wang, Tianyi Bai, Ziniu Li, Benyou Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯混元团队） ； USTB（北京科技大学） ； DualverseAI ； SJTU（上海交通大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出GameCraft-Bench基准，评估编码智能体在Godot引擎中端到端生成可玩游戏的能力，最强智能体仅达41.46%成功率。