高校专区
ExpRL: 用于LLM中期训练的探索性强化学习
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； OpenAI ； Rogo
AI总结 提出ExpRL方法，利用人类编写的问答数据作为奖励支架，通过密集奖励强化推理过程中的部分进展和有用行为，在数学推理任务上优于SFT、稀疏奖励GRPO和自蒸馏，并为后续稀疏奖励RL提供更好的初始化。
TuneJury: 一种改进音乐生成偏好对齐的开放指标
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Sony AI（索尼AI） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Peking University（北京大学） ； QMUL（伦敦玛丽女王大学）
AI总结 提出TuneJury，一个开放、实例级别的成对奖励模型，用于文本到音乐生成，通过预测偏好分数支持数据筛选、后处理校准，并在推理、优化和训练中提升对齐效果。
Comments 32 pages, 9 figures
探测神经音频编解码器中的低帧率退化
机构 * Carnegie Mellon University Africa（卡内基梅隆大学非洲校区）
AI总结 通过控制帧率消融实验，发现低帧率质量悬崖源于训练配置缺陷而非根本性障碍，修正后帧率可降至3.1Hz和1.6Hz。
Comments Accepted at Interspeech 2026
MyPCBench: 个人智能计算机使用代理的基准测试
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出MyPCBench基准，在模拟真实桌面环境（含17个Web应用）中测试个人计算机使用代理，发现最佳模型Claude Opus 4.6仅解决55.4%任务，失败集中在多应用和长轨迹任务。
ART-Glove：用于接触接地灵巧交互捕获的关节式触觉手套
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出ART-Glove关节式触觉手套，通过16个刚性功能表面和22个解剖对齐关节，同步捕获22自由度关节运动和2048触觉点接触信息，支持下游灵巧机器人学习。
UXBench: 衡量LLM生成的UX评论的可操作性
机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； LMU Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学）
AI总结 提出UXBench基准，通过下游修复代理能否基于评论改进界面来评估LLM作为UX评判者的可操作性，发现不同模型在报告可操作性、修复特征和可靠性上存在显著差异。
Comments 30 pages
Fi-Gaussian：面向单图像去雾的频率感知隐式高斯泼溅
机构 * College of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University（重庆大学机械与车辆工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学电气与计算机工程系） ； National Innovation Center of Intelligent and Connected Vehicles（国家智能网联汽车创新中心） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院）
AI总结 提出Fi-Gaussian网络，利用频率感知隐式高斯泼溅模块解耦高低频信息并自适应聚合，结合物理散射重归一化机制，实现单图像去雾的SOTA性能。
Dehaze-GaussianImage：基于高效2D高斯泼溅表示的零样本去雾
机构 * College of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University（重庆大学机械与车辆工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学电气与计算机工程系） ； National Innovation Center of Intelligent and Connected Vehicles（国家智能网联汽车创新中心） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院）
AI总结 提出首个将2D高斯泼溅引入图像去雾的零样本框架，通过重建-解耦学习策略嵌入大气散射模型，实现几何级解耦和清晰纹理重建，以最少参数达到无监督SOTA性能。
基于低秩结构的数据选择主动学习
机构 * Google Research（谷歌研究院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Institute of Science and Technology Austria (ISTA)（奥地利科学技术研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学）
AI总结 提出基于低秩近似和残差采样的数据选择框架，在温和正则条件下选择加权子集，使平均损失近似全数据集平均损失，相对误差(1+ε)加性项εΦ_k，实验优于均匀采样和聚类敏感采样。
Comments ICML 2026
$λ$-可达性：面向人形机器人安全性的几何视界安全贝尔曼方程
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机械工程系）
AI总结 提出$λ$-可达性方法，通过几何分布视界和随机吸收终端的随机多步估计，实现高维机器人系统的Hamilton-Jacobi安全性分析，显著提升安全边界分类和裕度估计。
论NLP中擦除伤害的定义
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mila – Québec Artificial Intelligence Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Canada CIFAR AI Chair, Mila（加拿大CIFAR人工智能主席，Mila）
AI总结 针对NLP系统部署中擦除伤害概念模糊的问题，提出结构化定义，明确建立和测量擦除所需的必要组件，促进跨场景应用。
如何为一次性MoE专家剪枝评分：统一公式与选择原则
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出一次性MoE专家剪枝的统一公式，基于路由频率、门控权重和激活强度三个因素，推导出任务无关剪枝应使用基于激活的准则，任务特定剪枝可保留路由频率和门控信息，并据此提出两种新准则MAN和MSAN，在多个模型和基准上取得最优性能。
SAPS: 通过混合遥操作与预训练VLA的策略引导共享自主性
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出SAPS框架，在动作层面混合人类遥操作命令与预训练策略动作，无需重训练或辅助模型，通过动态余弦相似度仲裁策略提升任务成功率高达82%，并减少人工干预。
Comments 23 pages, 15 figures, 5 tables
Pepti-Agent: 一种用于肽设计与优化的人工智能代理
机构 * Biomedical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（生物医学工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国） ； Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（机械工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国）
AI总结 提出Pepti-Agent，一种基于模型上下文协议（MCP）的闭环肽设计框架，通过可独立检查的生成、预测和突变工具，结合大语言模型控制器和实时属性预测，实现多目标优化与可复现基准测试。
GeoStream：迈向精确相机控制的流式视频生成
机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Northeastern University（东北大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Rice University（莱斯大学） ； Snap Inc.（Snap公司） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学）
AI总结 提出GeoStream框架，通过自刷新3D缓存和在线策略蒸馏，实现自回归流式视频生成中的精确度量级相机控制，解决了现有方法在视角移动时控制失效和分布偏移问题。
公平与效率：多语言大语言模型分词器的实证研究
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； SAP
AI总结 本文系统比较了11种东南亚语言上的公平分词器，发现Parity-aware BPE在效率与公平的权衡中处于帕累托前沿，而Morphology-Driven Byte Encoding在语义推理上表现最佳。
通过视觉和触觉进行推理时策略引导
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出ViTaL框架，通过视觉采样验证和触觉引导扩散编辑的双层优化，在推理时引导机器人策略，显著提升接触丰富操作任务的成功率。
基于Lyapunov的弱耦合MDP样本复杂度分析
机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校工业与系统工程系） ； Department of Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学系） ； Computer Science Department, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学系）
AI总结 针对平均奖励弱耦合MDP和Restless Bandits，提出基于Lyapunov的分析框架，实现样本和计算复杂度关于臂数N的多项式级界限，并给出首个有限样本PAC保证。
Comments Accepted for presentation at the Conference on Learning Theory (COLT) 2026
AgentBeats：面向开放性、标准化和可复现性的智能体评估代理化
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Purdue University（普渡大学） ； University of Ljubljana（卢布尔雅那大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Oasis Labs ； University of Maryland（马里兰大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Mila ； McGill University（麦吉尔大学） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； National Institute of Standards and Technology（美国国家标准与技术研究院） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校）
AI总结 提出代理化智能体评估（AAA）框架，通过标准化协议（A2A和MCP）统一评估接口，实现开放、可复现的多智能体评估，并基于AgentBeats系统通过大规模竞赛和案例研究验证其覆盖性、实用性和保真度。
M*: 一个模块化、可扩展的多模态模型服务系统
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出M*系统，通过将模型表示为数据流图并引入Walk Graph抽象，支持多模态复合模型的高效服务，在多个任务上降低延迟并提升吞吐量。
Comments The codebase is available at https://github.com/mstar-project/mstar
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