ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Not All Proofs Are Equal: Evaluating LLM Proof Quality Beyond Correctness

并非所有证明都平等：超越正确性的LLM证明质量评估

Ivo Petrov, Jasper Dekoninck, Dimitar I. Dimitrov, Martin Vechev

机构 * INSAIT（INSAIT研究所） ； Sofia University "St. Kliment Ohridski"（索菲亚大学"圣克莱孟·奥赫里迪斯基"） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出ProofRank基准，评估证明的简洁性、计算便捷性、认知简单性、多样性及适应性，揭示正确性之外的证明质量差异及优劣权衡。

Comments 9 main text pages, 36 total pages, Accepted at ICML 2026 AI for Math workshop

Controllable Egocentric Video Generation via Occlusion-Aware Sparse 3D Hand Joints

可控的第一人称视角视频生成：基于遮挡感知的稀疏3D手部关节点

Chenyangguang Zhang, Botao Ye, Boqi Chen, Alexandros Delitzas, Fangjinhua Wang, Marc Pollefeys, Xi Wang

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI for Informatics（信息研究所） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 提出利用稀疏3D手部关节点作为显式控制信号，通过遮挡感知特征提取和3D加权机制，实现高保真、3D一致的第一人称手物交互视频生成。

Comments ECCV 2026

AIDEN: Design and Pilot Study of an AI Assistant for the Visually Impaired

AIDEN：面向视障人士的AI助手设计与初步研究

Luis Marquez-Carpintero, Francisco Gomez-Donoso, Zuria Bauer, Bessie Dominguez-Dager, Alvaro Belmonte-Baeza, Mónica Pina-Navarro, Francisco Morillas-Espejo, Felix Escalona, Miguel Cazorla

机构 * Institute for Computer Research, University of Alicante（计算机研究所，阿利坎特大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 提出AIDEN系统，结合YOLO实时目标检测、LLaVA场景描述与OCR，以及基于盖革计数器隐喻的连续触觉引导，避免听觉过载并保护隐私，实验表明用户满意度高。

Journal ref IEEE Access 14 (2026) 80406-80420

Bayesian Optimization for General Reaction Conditions

通用反应条件的贝叶斯优化

Stefan P. Schmid, Ella Miray Rajaonson, Cher Tian Ser, Mohammad Haddadnia, Shi Xuan Leong, Alán Aspuru-Guzik, Agustinus Kristiadi, Kjell Jorner, Felix Strieth-Kalthoff

机构 * Institute of Chemical and Bioengineering, Department of Chemistry and Applied Biosciences, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院化学与生物工程学院，化学与应用生物科学系） ； NCCR Catalysis, Switzerland（瑞士催化联合体） ； Department of Chemistry, University of Toronto（多伦多大学化学系） ； Vector Institute, Toronto, Canada（多伦多向量研究所） ； Department of Biological Chemistry & Molecular Pharmacology, Harvard Medical School（哈佛医学院生物化学与分子药理学系） ； Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA（波士顿马萨诸塞州 Dana-Farber 癌症研究所） ； School of Chemistry, Chemical Engineering and Biotechnology, Nanyang Technological University（南洋理工大学化学系、化工与生物技术学院） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Department of Chemical Engineering and Applied Chemistry, University of Toronto（多伦多大学化学工程与应用化学系） ； Department of Materials Science and Engineering, University of Toronto（多伦多大学材料科学与工程系） ； Acceleration Consortium, University of Toronto（多伦多大学加速联盟） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)（加拿大高级研究研究院） ； Institute of Medical Science, Medical Sciences Building, Toronto, Canada（多伦多大学医学科学研究院，医学科学大楼） ； NVIDIA, Toronto, Canada（多伦多NVIDIA） ； Department of Computer Science, Western University（温哥华大学计算机科学系） 纠错

AI总结 提出CurryBO框架，通过curried函数的贝叶斯优化实现通用反应条件的高效搜索，在多个基准上显著提升样本效率。