Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

Point as Skeleton: Accumulated Point Cloud Enhanced Autoregressive Generation for Closed-Loop Autonomous Driving Simulation

点作为骨架：累积点云增强自回归生成用于闭环自动驾驶模拟

Songbur Wong, Xiaosong Jia, Junqi You, Bo Zhang, Pei Xu, Renqiu Xia, Yuping Qiu, Shaofeng Zhang, Zelin Zhao, Xuechao Yan, Yuchen Zhou, Yurui Chen, Wen Guo, Hang Xu, Junchi Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 针对自动驾驶模拟难题，提出“点作为骨架”框架，通过自回归生成器结合多种条件合成视频，引入Reset-and-Roll支持闭环，用点云骨架稳定误差，实现基于nuPlan的闭环生成接口，实验证明其提升了闭环自回归生成质量。

Strategic Bargaining in Multi-Buyer Markets: Reinforcement Learning from Verifiable Rewards for LLM Negotiations

多买家市场中的战略谈判：基于可验证奖励的强化学习用于大语言模型谈判

Shuze Daniel Liu, Claire Chen, Jiabao Sean Xiao, Xin Chen, David Simchi-Levi

机构 * Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（数据、系统与社会研究所，麻省理工学院） ； Mitch Daniels School of Business, Purdue University（米奇·丹尼尔斯商学院，普渡大学） ； The Division of Physics, Mathematics and Astronomy, California Institute of Technology（物理、数学与天文学部，加州理工学院） ； Department of Computing and Mathematical Sciences, California Institute of Technology（计算与数学科学系，加州理工学院） ； H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（H. 米尔顿·斯图尔特工业与系统工程学院，佐治亚理工学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Operations Research Center, Massachusetts Institute of Technology（土木与环境工程系、运筹学中心，麻省理工学院） 纠错

AI总结 研究多买家市场中卖家与买家的谈判，提出基于可验证奖励的强化学习方法，使卖家能平衡市场探索与剩余提取，实现多阶段战略演变，提升谈判技能，提取更高剩余，且策略可推广。

FORGE: Towards Functional Tool-Use Generalization via Keypoint Trajectory Reasoning

FORGE：通过关键点轨迹推理实现功能工具使用的泛化

Chuhao Zhou, Liquan Wang, Shuxin Cao, Xiangyu Chen, Yuxuan Hu, Boyu Ma, Animesh Garg, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 研究针对机器人功能工具使用泛化问题，提出FORGE两阶段策略，通过关键点轨迹推理解耦功能推理与动作执行，在七工具击打基准测试中，对未见工具表现优于现有方法，平均成功率显著提升。

Comments 15 pages, 8 figures, 6 tables

Multimodal Molecular Representation Learning with Graph Neural Networks, Deep & Cross Networks, and SMILES Embeddings

基于图神经网络、深度交叉网络和SMILES嵌入的多模态分子表示学习

Qiwei Han, Chi Zhou, Ruobing Wang, Zheng Ma

机构 * Duke University（杜克大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 研究针对分子性质预测难题，提出三分支模块化融合神经网络，综合三种模态数据，经后期融合架构建立多模态潜在空间，在QM9基准测试中表现出色，降低误差，为高通量虚拟筛选提供高效模型。

Comments 14 pages, 3 figures

GEM-Occ: From Visual Geometry Evidence to Embodied Semantic Occupancy Memory

GEM-Occ：从视觉几何证据到具身语义占用记忆

Hu Zhu, Bohan Li, Xianda Guo, Hongsi Liu, Baorui Peng, Mingqi Yuan, Xin Jin, Wenjun Zeng, Chang Wen Chen

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology（东部理工学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 研究针对现有室内占用基准和方法对长距离语义映射探索不足的问题，提出GEM-Occ框架，将局部视觉几何预测转化为语义高斯占用证据等并融合到持久分层记忆中，实验证明该框架在多方面优于现有基线。

Comments 19 pages, 6 figures. Project page: https://zhuhu00.top/GEM-Occ/

Fundamental Limits for Sensor-Based Control via the Gibbs Variational Principle

基于吉布斯变分原理的传感器控制基本极限

Vincent Pacelli, Evangelos A. Theodorou

机构 * Daniel Guggenheim School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（丹尼尔·古金海姆航空航天工程学院，佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 通过吉布斯变分原理推导部分观测下因果反馈控制器的最小期望成本下界，提出自洽修正方法，并通过固定点方程获得可计算的数值界。

Comments Accepted by IEEE Control Systems Letters. Author's Version. 6 pages, 1 figure

Stream2LLM: Overlap Context Streaming and Prefill for Reduced Time-to-First-Token (TTFT)

Stream2LLM: 重叠上下文流式传输与预填充以减少时间到第一个标记（TTFT）

Rajveer Bachkaniwala, Chengqi Luo, Richard So, Divya Mahajan, Kexin Rong

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出Stream2LLM，一种针对并发预填充-解码分离部署的流式感知大语言模型服务系统，通过自适应调度和抢占机制，有效解决上下文检索与推理之间的延迟问题，从而减少时间到第一个标记（TTFT），并在内存压力下保持吞吐量与非流式基线相等。

Comments Accepted to MLSys 2026. Minor formatting fixes

EgoVerse: An Egocentric Human Dataset for Robot Learning from Around the World

EgoVerse：一个用于机器人学习的视点人类数据集

Ryan Punamiya, Simar Kareer, Zeyi Liu, Josh Citron, Ri-Zhao Qiu, Xiongyi Cai, Alexey Gavryushin, Jiaqi Chen, Davide Liconti, Lawrence Y. Zhu, Patcharapong Aphiwetsa, Baoyu Li, Aniketh Cheluva, Pranav Kuppili, Yangcen Liu, Dhruv Patel, Aidan Gao, Hye-Young Chung, Ryan Co, Renee Zbizika, Jeff Liu, Xiaomeng Xu, Haoyu Xiong, Geng Chen, Sebastiano Oliani, Wenkai Xuan, Chenyu Yang, Xi Wang, James Fort, Richard Newcombe, Josh Gao, Jason Chong, Garrett Matsuda, Aseem Doriwala, Marc Pollefeys, Robert Katzschmann, Xiaolong Wang, Shuran Song, Judy Hoffman, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Meta Reality Labs Research（Meta现实实验室） ； Mecka AI ； Scale AI 纠错

AI总结 EgoVerse通过统一的数据收集、处理和访问框架，提供丰富的人类操作行为数据，促进机器人学习，并通过大规模研究验证了人类数据与机器人学习目标的一致性对性能的影响。

LaViDa-R1: Advancing Reasoning for Unified Multimodal Diffusion Language Models

LaViDa-R1：推进统一多模态扩散语言模型的推理

Shufan Li, Yuchen Zhu, Jiuxiang Gu, Kangning Liu, Zhe Lin, Yongxin Chen, Molei Tao, Aditya Grover, Jason Kuen

机构 * Adobe ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 研究提出多模态通用推理dLLM LaViDa-R1，不同于现有工作，它以统一方式整合多任务，采用新颖统一训练后框架，集成监督微调与多任务强化学习，并运用多种训练技术，在多模态任务上展现强大性能。

Comments 28 pages, 11 figures