ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Beyond Independent Frames: Latent Attention Masked Autoencoders for Multi-View Echocardiography

超越独立帧：用于多视图超声的潜在注意力掩码自编码器

Simon Böhi, Irene Cannistraci, Sergio Muñoz Gonzalez, Moritz Vandenhirtz, Sonia Laguna, Samuel Ruiperez-Campillo, Max Krähenmann, Andrea Agostini, Ece Ozkan, Thomas M. Sutter, Julia E. Vogt

机构 * Department of Biomedical Engineering, University of Basel（巴塞尔大学生物医学工程系） ； Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出LAMAE模型，通过潜在空间注意力模块处理多视图超声数据，实现对心脏功能的全面表征，并在MIMIC-IV-ECHO数据集上展示了其在ICD-10编码预测和跨年龄群体迁移中的有效性。

Comments Accepted as a workshop paper at the ICLR 2026 Workshop on Foundation Models for Science

Hoi! - A Multimodal Dataset for Force-Grounded, Cross-View Articulated Manipulation

嗨！- 一个用于力导向、跨视角人工 manipulation 的多模态数据集

Tim Engelbracht, René Zurbrügg, Matteo Wohlrapp, Martin Büchner, Abhinav Valada, Marc Pollefeys, Hermann Blum, Zuria Bauer

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Microsoft（微软） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

AI总结 本文提出一个结合视觉、动作和触觉的多模态数据集，包含381个人工物体在38种环境中的3048个序列，用于评估方法在人机视角间的迁移能力及探索交互力等未被研究的模态。

Adaptive Test-Time Compute Allocation for Reasoning LLMs via Constrained Policy Optimization

通过约束策略优化实现推理大语言模型的自适应推理时间计算分配

Zhiyuan Zhai, Bingcong Li, Bingnan Xiao, Ming Li, Xin Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Guangming Lab（光明实验室） 纠错

AI总结 本文提出通过约束优化问题解决推理时间计算分配问题，采用两阶段解决-学习流程，在解决阶段利用拉格朗日松弛分解全局约束，学习阶段训练轻量分类器预测 oracle 动作，实验证明方法在 MATH 和 GSM8K 数据集上优于均匀和启发式分配基线。

DigiForest: Digital Analytics and Robotics for Sustainable Forestry

DigiForest: 数字分析与机器人技术用于可持续林业

Marco Camurri, Enrico Tomelleri, Matías Mattamala, Sebastián Barbas Laina, Martin Jacquet, Jens Behley, Sunni Kanta Prasad Kushwaha, Fang Nan, Nived Chebrolu, Leonard Freißmuth, Marvin Chayton Harms, Meher V. R. Malladi, Fan Yang, Jonas Frey, Cesar Cadena, Marco Hutter, Janine Schweier, Kostas Alexis, Cyrill Stachniss, Maurice Fallon, Stefan Leutenegger

机构 * Dipartimento di Ingegneria Industriale, University of Trento（工业工程系，特伦托大学） ； Faculty of Engineering, Free University of Bozen-Bolzano（工程学院，博兹纳-博尔扎诺自由大学） ； Faculty of Agricultural, Environmental and Food Sciences, Free University of Bozen-Bolzano（农业、环境与食品科学学院，博兹纳-博尔扎诺自由大学） ； Competence Centre for Mountain Innovation Ecosystems（山地创新生态系统研究中心） ； School of Informatics, University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） ； Technical University of Munich, School of Computation, Information and Technology（慕尼黑技术大学，计算、信息与技术学院） ； Department of Engineering Cybernetics, Norwegian University of Science and Technology（工程 cybernetics 系，挪威科学技术大学） ； Center for Robotics, University of Bonn（机器人中心，波恩大学） ； Swiss Federal Research Institute WSL（瑞士联邦研究 institute WSL） ； Oxford Robotics Institute, Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学机器人研究所，工程科学系） ； Mobile Robotics Lab, ETH Zürich, Department of Mechanical and Process Engineering（移动机器人实验室，苏黎世联邦理工学院机械与过程工程系） 纠错

AI总结 DigiForest通过数字技术和自主机器人实现大规模精准林业，包含自主机器人数据采集、自动提取树种特征、决策支持系统和低影响选择性采伐，已在芬兰、英国和瑞士等地验证。

Comments 34 pages, 24 figures

SAGE Celer 2.6 Technical Card

SAGE Celer 2.6 技术卡片

SAGEA Research Team, Basab Jha, Firoj Paudel, Ujjwal Puri, Adrian Liu, Ethan Henkel, Zhang Yuting, Mateusz Kowalczyk, Mei Huang, Choi Donghyuk, Wang Junhao

机构 * SAGEA ； Tribhuwan University（特里布文大学） ； Vedas College（维达斯学院） ； Madan Bhandari Memorial College（马达恩·巴恩迪纪念学院） ； Fudan University（复旦大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 SAGE Celer 2.6 通过逆向推理管道优化逻辑路径，支持多模态功能，并针对南亚语言进行优化，在数学、编程和一般智能基准测试中表现优异。

Comments 28 pages, 14 figures

Q-MambaIR: Accurate Quantized Mamba for Efficient Image Restoration

Q-MambaIR：用于高效图像修复的准确量化Mamba

Yujie Chen, Haotong Qin, Zhang Zhang, Michelo Magno, Luca Benini, Yawei Li

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Shenzhen Automotive Research Institute（深圳汽车研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出Q-MambaIR，通过动态平衡可学习标量和范围浮动灵活分配器，有效缓解极值截断损失，提升图像修复任务的压缩效率与精度。