EPFL（洛桑联邦理工学院）

AdaptToken: Entropy-based Adaptive Token Selection for MLLM Long Video Understanding

AdaptToken: 基于熵的自适应令牌选择用于多模态大语言模型长视频理解

Haozhe Qi, Kevin Qu, Mahdi Rad, Rui Wang, Alexander Mathis, Marc Pollefeys

机构 * Microsoft Spatial AI Lab（微软空间人工智能实验室） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 AdaptToken通过利用模型自不确定性实现全局控制信号，提升多模态大语言模型对长视频的理解能力，通过熵信号分配令牌预算并支持提前停止，提升准确率并减少推理时间。

Comments Project page: https://haozheqi.github.io/adapt-token

The Rise of Generative AI for Metal-Organic Framework Design and Synthesis

生成式AI在金属有机框架设计与合成中的崛起

Chenru Duan, Aditya Nandy, Shyam Chand Pal, Xin Yang, Wenhao Gao, Yuanqi Du, Hendrik Kraß, Yeonghun Kang, Varinia Bernales, Zuyang Ye, Tristan Pyle, Ray Yang, Zeqi Gu, Philippe Schwaller, Shengqian Ma, Shijing Sun, Alán Aspuru-Guzik, Seyed Mohamad Moosavi, Robert Wexler, Zhiling Zheng

机构 * Deep Principle, Inc.（Deep Principle公司） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Washington University（华盛顿大学） ； Institute of Materials Science & Engineering, Washington University（华盛顿大学材料科学与工程研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Acceleration Consortium, University of Toronto（多伦多大学加速联盟） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of North Texas（北德克萨斯大学） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Canadian Institute for Advanced Research（加拿大高等研究院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 生成式AI推动金属有机框架设计方法革新，通过自主提出并合成新型多孔结构，结合高通量计算筛选和自动化实验，形成加速发现闭环流程，提升清洁空气和能源应用材料性能。

Comments 10 pages, 5 figures

Journal ref Matter (2026)

Moving Beyond Review: Applying Language Models to Planning and Translation in Reflection

超越评审：将语言模型应用于反思中的规划与翻译

Seyed Parsa Neshaei, Richard Lee Davis, Tanja Käser

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

AI总结 本文提出利用语言模型支持反思写作的规划与翻译阶段，通过实验发现AI支持能提升反思深度和结构质量，但效果在延迟测试中减弱。

Comments Accepted at AIED 2026

Conversational Agents and the Understanding of Human Language: Reflections on AI, LLMs, and Cognitive Science

对话代理与人类语言的理解：对人工智能、大语言模型和认知科学的反思

Andrei Popescu-Belis

机构 * HEIG-VD / HES-SO（瑞士西部应用科学与艺术大学伊韦尔东工程与管理高等学院） ； EPFL（瑞士洛桑联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文探讨计算机自然语言处理与人类语言能力理解的关系，分析NLP发展与语言能力理论的异同，指出语言技术的进步未显著深化人类语言处理机制的理解。

Comments 7 pages

FormalProofBench: Can Models Write Graduate Level Math Proofs That Are Formally Verified?

FormalProofBench：模型能否写出经过形式验证的研究生级数学证明？

Nikil Ravi, Kexing Ying, Vasilii Nesterov, Rayan Krishnan, Elif Uskuplu, Bingyu Xia, Janitha Aswedige, Langston Nashold

机构 * Vals AI ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理技术学院） ； Indiana University, Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 FormalProofBench评估AI能否生成经过形式验证的研究生级数学证明，通过自然语言问题与Lean 4形式陈述配对，测试模型生成Lean证明的能力，结果显示最佳模型准确率为33.5%。

Comments Accepted at ICLR 2026 Workshop: VerifAI-2: The Second Workshop on AI Verification in the Wild. Live leaderboard hosted here: https://www.vals.ai/benchmarks/proof_bench

Acoustic Overspecification in Electronic Dance Music Taxonomy

电子舞曲音乐分类中的声音过指定

Weilun Xu, Tianhao Dai, Oscar Goudet, Xiaoxuan Wang

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出一种无监督方法，发现电子舞曲音乐的自然声音结构，不依赖商业标签。通过构建定制的声学特征空间，揭示了当前商业分类存在近一半的声学过指定问题。

AI Meets Mathematics Education: A Case Study on Supporting an Instructor in a Large Mathematics Class with Context-Aware AI

人工智能与数学教育的交汇：一个支持大班数学课程教师的案例研究

Jérémy Barghorn, Anna Sotnikova, Sacha Friedli, Antoine Bosselut

机构 * École polytechnique fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文探讨了通过上下文感知AI支持大规模数学课程的教学挑战，通过细调轻量语言模型提高回答准确性，并强调了人机协作在课程支持中的重要性。