Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

Diversifying to Verify: When Task-Equivalent Programs Differ in Verifiability

多样化以进行验证：当任务等效程序在可验证性上存在差异时

Shirley Yu, Ruben Martins

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究任务等效程序的可验证性差异，提出基于大型语言模型的Diversify2Verify管道，通过推断契约、生成测试不同实现并修复注释来验证，构建基准测试，结果表明实现多样性有助于验证，提高了验证成功率。

Reward Transport: Property Control in Flow Matching via Noise-Space Alignment

奖励传输：通过噪声空间对齐在流匹配中进行属性控制

Kehan Guo, Yili Shen, Yujun Zhou, Yue Huang, Chujie Gao, Shiyi Du, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究通过奖励传输在流匹配中实现属性控制，训练时用最优传输耦合将噪声空间坐标与分子奖励对齐，推理时改变坐标引导生成分布，实验表明可对logP和QED进行有效控制，且该接口与其他方法互补，明确了耦合级对齐不存在的情况。

Tactile Genesis: Exploring Tactile Sensors at Scale for Learning Dexterous Tasks

触觉起源：大规模探索用于学习灵巧任务的触觉传感器

Trinity Chung, Kashu Yamazaki, Dhruv Patel, Alexis Duburcq, Yiling Qiao, Katerina Fragkiadaki, Aran Nayebi

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Genesis AI 纠错

AI总结 提出Tactile Genesis，一种GPU并行触觉传感器仿真平台，支持多种触觉模态，通过大规模实验发现传感器布局比类型和分辨率更重要，力/力矩感知最有效。

Comments 24 pages, 8 figures, 12 tables

Bi-Manual Joint Camera Calibration and Scene Representation

双臂联合相机标定与场景表示

Haozhan Tang, Tianyi Zhang, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； College of Connected Computing, Vanderbilt University（范德比大学连接计算学院） 纠错

AI总结 本研究提出Bi-JCR框架，通过3D基础模型实现双臂机器人无需标记的联合标定与共享空间的统一3D表示，提升双臂协调任务的鲁棒性和应用性。

Journal ref Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2026

GraphSeg: Segmented 3D Representations via Graph Edge Addition and Contraction

GraphSeg: 通过图边添加和收缩实现分段3D表示

Haozhan Tang, Tianyi Zhang, Oliver Kroemer, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（机器人研究所，卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 GraphSeg通过图边添加和收缩实现高效的3D对象分割，提升机器人环境下的分割精度和一致性。

Journal ref Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2026