Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

PTXBench: Benchmark and Adapt LLMs for GPU Kernel Optimization with Architecture-specific PTX

PTXBench：用于结合架构特定PTX优化GPU内核的大型语言模型基准测试与适配

Genghan Zhang, Yixin Dong, Chengze Fan, Zhichen Zeng, Yueming Yuan, Shaowei Zhu, Kunle Olukotun

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

AI总结 研究提出PTXBench基准测试，评估LLM结合架构特定PTX优化GPU内核的能力，发现现有模型能力不均衡，经微调Qwen3.6-27B可改善部分任务但泛化仍不均，该基准为相关研究提供可审计测试平台。

MulTTiPop: A Multitrack Transcription Dataset for Pop Music

MulTTiPop：一个用于流行音乐的多轨转录数据集

Nathan Pruyne, Benjamin Stoler, William Chen, Chien-yu Huang, Shinji Watanabe, Chris Donahue

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

AI总结 介绍用于评估自动音乐转录模型的MulTTiPop数据集，通过对Lakh MIDI和TheoryTab数据集歌曲片段基于元数据匹配等方式收集，评估模型发现有改进空间，最佳模型起始F1得分为38%。

Comments 8 pages, 4 figures. Associated web preview available at this https URL (https://gclef-cmu.org/multtipop)

SoftVTBench: A Safety-Aware Visuo-Tactile Benchmark for Physically Constrained Robotic Manipulation of Deformable Objects (Early Version)

SoftVTBench：用于物理约束下可变形物体机器人操作的安全感知视觉触觉基准测试

Bowen Jing, Mingxin Wang, Ruiyang Hao, Chenchen Ge, Hanwen Shen, Junjie He, Yang Cui, Yiming Hou, Weitao Zhou, Jiawei Wang, Minglei Li, Dandan Zhang, Ding Zhao, Houde Liu, Xiaofan Li, Si Liu, Ping Luo, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（拓景智能） ； Tsinghua University（清华大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Southeast University（东南大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Simple AI（简单人工智能公司） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 研究物理约束下可变形物体操作，提出SoftVTBench基准测试，通过有限元模拟可变形物体，定义任务套件，分别报告目标成功和安全成功，实现基线并实验，表明仅成功评估高估策略性能，触觉传感可提升安全性。

Comments Early version of SoftVTBench, Accepted by ECCVW

UrbanVGGT: Scalable Sidewalk Width Estimation from Street View Images

UrbanVGGT：从街景图像中可扩展的人行道宽度估计

Kaizhen Tan, Fan Zhang

机构 * Heinz College of Information Systems and Public Policy（信息系统与公共政策学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Institute of Remote Sensing and Geographical Information System（遥感与地理信息系统研究所） 纠错

AI总结 本文提出UrbanVGGT方法，通过单张街景图像估算人行道宽度，结合语义分割、3D重建、地面平面拟合等技术，在华盛顿特区基准测试中达到0.252米的均方误差，展示了其在大规模城市中的可行性。