ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

CoCo-InEKF: State Estimation with Learned Contact Covariances in Dynamic, Contact-Rich Scenarios

CoCo-InEKF：动态接触丰富场景中的状态估计与学习接触协方差

Michael Baumgartner, David Müller, Agon Serifi, Ruben Grandia, Espen Knoop, Markus Gross, Moritz Bächer

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Disney Research（迪士尼研究） 纠错

AI总结 本文提出CoCo-InEKF，利用学习的连续接触速度协方差进行状态估计，提升动态腿部机器人在复杂接触场景中的鲁棒性与效率。

Comments RSS 2026

LEAP: Local ECT-Based Learnable Positional Encodings for Graphs

LEAP: 图形中的基于ECT的可学习位置编码

Juan Amboage, Ernst Röell, Patrick Schnider, Bastian Rieck

机构 * AIDOS Lab, University of Fribourg（弗里堡大学AIDOS实验室） ； Institute of AI for Health, Helmholtz Munich（慕尼黑亥姆霍兹人工智能与健康研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Basel（巴塞尔大学计算机科学系） 纠错

AI总结 LEAP通过结合可微近似ECT和其局部变体，提出了一种新的端到端可训练的局部结构位置编码方法，用于图神经网络，以提高图表示学习的效果。

Comments Accepted at the International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026. Our code is available https://www.github.com/aidos-lab/LEAP

Scalable Krylov Subspace Methods for Generalized Mixed-Effects Models with Crossed Random Effects

可扩展的广义混合效应模型的克雷洛夫子空间方法：交叉随机效应

Pascal Kündig, Fabio Sigrist

机构 * Lucerne University of Applied Sciences and Arts（卢塞恩应用科学与艺术大学） ； Seminar for Statistics, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院统计研究所） ； University of Basel（巴塞尔大学） 纠错

AI总结 本文提出基于克雷洛夫子空间的方法，解决高维交叉随机效应下的计算瓶颈，理论和实验证明其在速度和稳定性上的优势。

Support Before Frequency in Discrete Diffusion

在离散扩散中先支持频率

Adrian Müller, Antoine Gonon, Zebang Shen, Ya-Ping Hsieh, Niao He

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Academia Sinica（台湾“中央研究院”） 纠错

AI总结 研究揭示离散扩散模型在语言建模中通过学习支持结构优先于频率信息，统一扩散显示有效性改进、保持和恶化编辑的三元组，而吸收扩散则将主要质量放在有效性改进移动上。

Vision-Based Runtime Monitoring under Varying Specifications using Semantic Latent Representations

基于语义潜在表示的变规范视觉运行时监控

Bardh Hoxha, Oliver Schön, Hideki Okamoto, Lars Lindemann, Georgios Fainekos

机构 * Toyota NA R&D（丰田NA研发） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文研究了在部分可观测条件下，利用视觉观测进行认证运行时监控，提出语义基底和滚动预测监控器，通过语义基底实现单调1-Lipschitz可重用接口，验证了在行人过马路基准测试中，语义基底监控器在长时间尺度上能提供更紧的认证界限。