高校专区
基于树结构的对话强化策略优化用于红队攻击
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Oracle AI ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
AI总结 本文提出DialTree框架，通过树搜索和强化学习发现多轮攻击策略，提升对抗攻击的成功率
Comments Accepted at ICLR 2026
沉睡以精确：通过睡眠样过程增强人工神经网络校准
机构 * Department of Computer Science \& Engineering, University of California, San Diego, La Jolla, California, USA ； ARTISAN, Georgia Institute of Technology, Atlanta, Georgia, USA ； Department of Medicine, University of California, San Diego, La Jolla, California, USA
AI总结 通过睡眠样过程提出SRC方法，有效提升神经网络校准，与温度缩放结合在AlexNet和VGG19上表现最佳。
一种鲁棒的天线为多足机器人提供触觉反馈
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 本研究提出了一种用于多足机器人的触觉天线，通过实时感知周围环境几何形状，提高在狭窄空间中的导航能力和自主性。
为设计可解释性而设计的变压器：通过架构流独立性
机构 * Georgia Tech Research Institute（佐治亚理工学院研究机构）
AI总结 通过架构流独立性设计的变压器，通过分离的流保持符号结构和语义，实现可解释性，提升模型稳定性与语义理解能力。
双流变压器：用于可解释语言模型的通道化架构
机构 * Georgia Tech Research Institute（佐治亚理工学院研究机构）
AI总结 双流变压器通过分解残差流为两个功能组件，实现可解释性与性能之间的权衡，适用于可解释语言模型。
代理AI的适应：训练后、记忆和技能的综述
机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Stanford（斯坦福大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； Harvard（哈佛大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Caltech（加州理工学院） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Northwestern（西北大学） ； TAMU（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； MGH（麻省总医院） ； Keiji AI ； Unity
AI总结 本文综述了代理AI在训练后、记忆和技能方面的适应方法，提出四范式框架，分析了代理与工具适应的技术细节及权衡，探讨了开放问题。
CompanionCast：迈向多智能体系统在共享体验中的社会协作
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Dolby Laboratories, Inc.（杜比实验室）
AI总结 CompanionCast通过多智能体系统提升共享体验中的社会协作，通过多模态检测、上下文缓存和空间音频增强共在感，实验显示其在体育观看中显著提升社会存在感和情感共享。
Comments Accepted at ACM CHI 2026 Workshop on Human-Agent Collaboration
IPPO 学习游戏而非团队：对异质智能体团队泛化能力的研究
机构 * Los Gatos High School（洛斯加托斯高中） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 本文研究了IPPO在异质智能体团队中的泛化能力，通过旋转策略训练（RPT）发现IPPO基线在未经历队友多样性训练的情况下仍能泛化到新队友算法。
Comments 4 pages, 3 figures, appendix
两步思考：通过自我 grounded 验证缓解 MLLM 的同意偏差
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 本文提出 SGV 方法，通过自我 grounded 验证缓解 MLLM 的同意偏差，提升验证准确性和任务完成率。
Comments ICLR 2026. Code, models, and data publicly available at https://mshalimay.github.io/agreement-bias-sgv/
通过Koopman算子基于模型预测控制实现双足机器人安全导航
机构 * School of Interactive Computing at the Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院交互计算学院）
AI总结 本文提出基于Koopman算子的模型预测控制方法，用于提升双足机器人在复杂环境中的安全导航性能。
Comments 9 pages
ACLM：基于ADMM的分布式模型预测控制用于协作的移动Manipulation
机构 * The Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（机器人与智能机器研究所，佐治亚理工学院）
AI总结 本文提出基于ADMM的分布式模型预测控制框架，用于四足机器人协作移动Manipulation，通过分解控制问题并结合力感知控制器，实现高效、实时的协作运输重物。
会说话的机器人：用于机器人-机器人通信的抗失真声学模型
机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 Artoo是一种用于机器人-机器人通信的抗失真声学模型，通过端到端共训练神经网络实现高解码准确性，适用于资源受限的机器人平台。
具有4D空间-时间嵌入的自监督多模态世界模型
机构 * Ecological Intelligence Lab（生态智能实验室） ； School of Complex Adaptive Systems（复杂适应系统学院） ； University of Houston（休斯顿大学） ； Geosensing Systems Engineering & Sciences Lab（传感系统工程与科学实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； Spatial Intelligence Lab（空间智能实验室） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Florida Museum of Natural History（佛罗里达自然历史博物馆） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； NSF Institute for Geospatial Understanding（国家科学基金会地理理解研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 DeepEarth通过4D空间-时间嵌入实现自监督多模态世界模型，在生态预测中取得最佳性能。
Comments 8 pages, 5 figures, 1 table. Presented at 2026 World Modeling Workshop, Mila Quebec
DINOv3视觉表示在蓝莓感知中的应用：面向机器人采摘
机构 * Bio-Sensing, Automation, and Intelligence Laboratory, Department of Agricultural and Biological Engineering, Institute of Food and Agricultural Sciences, University of Florida（生物感知、自动化与智能实验室，农业与生物工程系，食品与农业科学研究院，佛罗里达大学） ； Department of Biomedical Engineering, Georgia Institute of Technology（生物医学工程系，佐治亚理工学院）
AI总结 DINOv3作为语义主干网络，在蓝莓机器人采摘中用于果实和损伤分割及检测，但检测受限于目标尺度变化和空间聚合建模的挑战。
Comments 16 pages, 9 figures, 5 tables
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