Columbia University（哥伦比亚大学）

Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents

智能体真实到模拟：使用视觉语言智能体进行基于物理的世界建模

Guanxiong Chen, Qianjun Xia, Jiawei Peng, Heng Zhang, Bole Ma, Justin Qian, Ziyi Jiao, Bingyang Zhou, Luoxin Ye, Kaifeng Zhang, Kunyi Wang, Weijia Zeng, Yunuo Chen, Pengzhi Yang, Ziqiu Zeng, Siyuan Luo, Huamin Wang, Chao Liu, Alan Yuille, Fan Shi, Changxi Zheng, Yunzhu Li, Chenfanfu Jiang, Peter Yichen Chen

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Style3D（无合适对应中文名） 纠错

AI总结 研究针对机器人与物体交互的真实到模拟转换难题，提出智能体真实到模拟框架，利用视觉语言智能体进行广义物理世界建模，能转换真实记录为可模拟孪生体，在多场景评估效果良好，成本低，可用于下游机器人任务。

Comments Authorship change

WHBench: Evaluating Frontier LLMs with Expert-in-the-Loop Validation on Women's Health Topics

WHBench：通过专家在环验证评估前沿大语言模型在女性健康主题上的表现

Sneha Maurya, Spandana Govindgari, Girish Kumar, Akhara AI

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Rubric AI 纠错

AI总结 本文提出WHBench，通过专家设计的47个场景评估22个模型，揭示临床重要失败模式，强调安全性和公平性的重要性。

Hierarchical Latent Structure Learning through Online Inference

通过在线推断学习层次化潜在结构

Ines Aitsahalia, Kiyohito Iigaya

机构 * Center for Theoretical Neuroscience and Zuckerman Institute（理论神经科学中心和Zuckerman研究所） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Department of Psychiatry, Columbia University Irving Medical Center（精神病学系，哥伦比亚大学伊万杰琳医学中心） ； New York State Psychiatric Institute（纽约州精神医学研究所） ； Columbia Data Science Institute（哥伦比亚数据科学研究所） 纠错

AI总结 本文提出HOLMES模型，通过在线推断学习层次化潜在结构，实现了在序列数据中发现层次结构的可行计算框架。

Comments 4 figures, 5 supplementary figures