University of Cambridge（剑桥大学）

UnderOneFacade: Worldwide Facade Semantic Segmentation Benchmark Dataset

UnderOneFacade：全球立面语义分割基准数据集

Yi Wang, Fan Wang, Prabin Gyawali, Ziyang Xu, Anna Klimkowska, Yixiong Jing, Wanru Yang, Filip Biljecki, Christoph Holst, Benjamin Busam, Brian Sheil, Olaf Wysocki

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Nottingham（诺丁汉大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 针对现有立面解析数据集地理范围窄、语义不一致的问题，提出全球最大跨国家、跨洲的3D立面基准UnderOneFacade，包含27亿标注点，评估多种模型并揭示其跨域性能下降，为鲁棒可迁移的3D分割模型提供基准。

Comments accepted by ECCV 2026

Revisiting Chain-of-Thought Reasoning under Limited Supervision: Semi-supervised Chain-of-Thought Learning

重新审视有限监督下的思维链推理：半监督思维链学习

Hongyang He, Jiuming Liu, Victor Sanchez

机构 * University of Warwick（沃里克大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 提出半监督思维链学习框架Semi-CoT，利用未标注问题通过熵门控选择低熵伪思维链作为可靠监督信号，实验显示高精度但部分任务效果有限。

Comments Tech Report

When Does Predictive Inverse Dynamics Outperform Behavior Cloning?

何时预测性逆动力学优于行为克隆？

Lukas Schäfer, Pallavi Choudhury, Abdelhak Lemkhenter, Chris Lovett, Somjit Nath, Luis França, Matheus Ribeiro Furtado de Mendonça, Alex Lamb, Riashat Islam, Siddhartha Sen, John Langford, Katja Hofmann, Sergio Valcarcel Macua

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Universitygrow 纠错

AI总结 本文通过理论分析解释了预测性逆动力学模型（PIDM）为何在行为克隆（BC）失败时表现更优，归因于偏差-方差权衡，并实验验证了PIDM在样本效率上的显著优势。

Comments To be published in proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML), 2026

It's a TRAP! Task-Redirecting Agent Persuasion Benchmark for Web Agents

这是一个陷阱！面向网络代理的任务重定向说服基准

Karolina Korgul, Yushi Yang, Arkadiusz Drohomirecki, Piotr Błaszczyk, Will Howard, Lukas Aichberger, Chris Russell, Philip H. S. Torr, Adam Mahdi, Adel Bibi

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 提出TRAP基准，评估大型语言模型驱动的网络代理在动态网页中易受提示注入攻击的程度，发现平均25%的任务中代理被重定向，揭示了心理驱动的系统漏洞。

Comments ICML 2026

Navigating the Alignment-Calibration Trade-off: A Pareto-Superior Frontier via Model Merging

导航对齐-校准权衡：通过模型合并实现帕累托更优前沿

Tiancheng Hu, Benjamin Minixhofer, Nigel Collier

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本文发现后训练对齐不仅降低任务准确率，还严重损失校准性能，导致模型过度自信且输出多样性下降。通过简单地在对齐前后模型权重间进行插值，可以持续获得帕累托最优模型，同时提升准确率和恢复校准。

Comments ACL 2026 Findings