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

Satellite Trajectory Optimization via Proximal Policy Optimization for Space Debris Avoidance

基于近端策略优化（PPO）的卫星轨道优化用于空间碎片规避

Logan Luna, Juan Ortiz Couder, Raul Alejandro Vargas-Acosta

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Embry-Riddle Aeronautical University（安柏瑞德航空大学） 纠错

AI总结 本研究针对轨道拥堵下卫星碰撞规避难题，提出基于PPO的强化学习策略，经高保真模拟器训练，在GEO任务中碰撞规避成功率达97.5%，优于传统方法，构建了公开可用框架

Comments 18 pages, 16 figures. Published in IEEE Access, vol. 14, pp. 18138-18154, 2026

Journal ref L. Luna, J. Ortiz Couder, and R. A. Vargas-Acosta, "Satellite Trajectory Optimization via Proximal Policy Optimization for Space Debris Avoidance," IEEE Access, vol. 14, pp. 18138-18154, 2026

Model-Based Systems Engineering Framework for SysML-Driven Design of Autonomous UAVs

面向自主无人机SysML驱动设计的基于模型的系统工程框架

Deekshitha Angadi, Naveena Budda, Vikas Agarwal, Mohamed Samshad, Bharath Kumar Suryadevara, Narsimlu Kemsaram

机构 * Autonomous Robotics Systems Limited（自主机器人系统有限公司） ； University of Hyderabad（海得拉巴大学） ； Ideabytes Software India Private Limited（Ideabytes软件印度私人有限公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Akkodis AS&D GmbH（Akkodis AS&D有限公司） ； Universiti Malaya（马来亚大学） 纠错

AI总结 本文提出一种面向自主无人机SysML驱动设计的MBSE框架，以SysML为设计主干整合开发流程，将逻辑架构映射至ROS 2，通过典型任务场景示例，实现需求分配等功能，提升早期设计的可追溯性与一致性。

Comments Accepted for presentation at the 2026 International Conference on Autonomous Aerial Vehicles (ICAAV-2026), 20-21 Aug 2026, Bengaluru, India

Improving Generalization Robustness of Multimodal RLVR

提升多模态RLVR的泛化鲁棒性

Pengfei Zhou, Zhiwei Tang, Xiaopeng Peng, Chenrui Zhou, Lama Moukheiber, Yixing Ma, Bin Xu, Jiajun Song, Zhenglin Wan, Wangbo Zhao, Jiasheng Tang, Bohan Zhuang, Fan Wang, Yang You

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DAMO Academy Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 针对多模态RLVR泛化鲁棒性不足的问题，提出含动态三元奖励与一致性正则化器的PIRL方法，压力测试与动态评估中其性能下降幅度均小于GRPO。

Comments 32 pages, 5 figures

A Controlled Study of Feature-Based Knowledge Distillation Across Student Designs

跨学生设计的基于特征的知识蒸馏的对照研究

Abhinand Balachandran, Praveen Prashant

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

AI总结 该研究在CIFAR-100上对照分析不同特征知识蒸馏方法对不同学生模型的影响，发现FitNets弱于logit KD、注意力迁移效果因模型而异，固定辅助系数无法实现统一训练条件。

Comments 7 pages, 3 figures, 2 tables

Learning Physical Interaction: A Survey of Tactile- and Force-aware Robot Learning

学习物理交互：触觉与力感知机器人学习综述

Shilin Shan, Chuhao Zhou, Ruize Wang, Xinyan Chen, Xiangyu Chen, Xinyu Zhou, Boyu Ma, Iris Yuxuan Hu, Jingliang Li, Celeste Yuxuan Hu, Geng Li, Guohao Chen, Tianrui Zhu, Zhe Li, Yanjie Ze, Haoran Geng, Zhiyang Dou, Jianxin Bi, Yuejiang Liu, Jianshu Zhou, Jiachen Li, Paul Liang, Tatsuya Harada, Robert Katzschmann, Harold Soh, Na Li, Edward Johns, Danica Kragic, Jan Peters, Wojciech Matusik, Masayoshi Tomizuka, Jitendra Malik, Jianfei Yang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学） 纠错

AI总结 本综述针对力与触觉感知机器人学习研究的空白，提出TF-ART分类法，整合多模态感知与多阶段系统设计视角，兼具算法与实践意义。

Comments 53 pages, 7 figures

MRI super-resolution in ten sampling steps using a diffusion bridge model

基于扩散桥模型的十步采样MRI超分辨率

Mojtaba Safari, Hang Yu, Zach Eidex, Mingzhe Hu, Ryan J. Sanford, Alexandru Florea, Shansong Wang, Chih-Wei Chang, Erik H Middlebrooks, Aditya Juloori, Stanley L. Liauw, Ralph Weichselbaum, Xiaofeng Yang

机构 * The University of Chicago（芝加哥大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Emory University（埃默里大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

AI总结 该研究针对MRI扫描时间与分辨率的权衡问题，提出仅需十步采样的超分辨率扩散桥模型SR-DBM，在7T脑和前列腺MRI数据集上的量化指标与视觉效果均优于九种对比方法。

On-Policy Self-Distillation without Any Supervision

无任何监督的在线策略自蒸馏

Yijiang Li, Bingyang Wang, Yijun Liang, Yunjie Tian, Di Fu, Nuno Vasconcelos

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本研究提出无监督在线策略自蒸馏（U-OPSD），仅用模型自身生成结果实现在线策略自蒸馏，在多数学基准上优于基础模型，部分场景超越OPSD、GRPO等监督方法。

Comments Project page at https://williamium3000.github.io/u-opsd/ and code at https://github.com/williamium3000/u-opsd

Capability Provenance in Language Models: A Case Study in Social Reasoning

社会推理从何而来？语言模型中的能力来源

Glenn Matlin, Chandreyi Chakraborty, Saehee Eom, Mika Okamoto, Rayan Castilla, Louis Jaburi, Alvin Deng, Taywon Min, Lucia Quirke, Stella Biderman, Mark Riedl

机构 * Georgia Institute of Technology, College of Computing（佐治亚理工学院计算学院） ； MATS Program（MATS项目） ； EleutherAI ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能学院） ； Georgia Tech AI Safety Initiative（佐治亚理工学院人工智能安全倡议） 纠错

AI总结 通过训练数据归因方法，发现OLMo3-7B中社会推理和STEM推理依赖于不同的预训练语料区域，且推理层面的差异比知识层面更显著。

Comments 120 pages. Published as a conference paper at COLM 2026

Interpreting Video Representations with Spatio-Temporal Sparse Autoencoders

通过时空稀疏自编码器解释视频表示

Atahan Dokme, Sriram Vishwanath

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

AI总结 本文系统研究了稀疏自编码器在视频表示中的应用，提出时空对比目标和Matryoshka分组方法，提升时间一致性并改进动作分类和文本-视频检索性能。

Comments 9 pages, 3 figures. Camera-ready version, ACM Multimedia 2026 (MM '26)

Journal ref Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26), 2026

Attn-QAT: 4-Bit Attention With Quantization-Aware Training

Attn-QAT：4位注意力与量化感知训练

Peiyuan Zhang, Matthew Noto, Wenxuan Tan, Chengquan Jiang, Will Lin, Wei Zhou, Hao Zhang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 Attn-QAT通过稳定4位量化感知训练实现高效的注意力计算，提升模型推理速度并保持性能。

LineGraph2Road: Structural Graph Reasoning on Line Graphs for Road Network Extraction

LineGraph2Road：基于线路图的结构图推理用于道路网络提取

Zhengyang Wei, Renzhi Jing, Yiyi He, Jenny Suckale

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 LineGraph2Road通过构建全局稀疏欧几里得图并应用图变换器，提升道路网络提取的连通性预测，解决长距离依赖和复杂拓扑问题，实现高精度道路提取。

Topographic Constraints Shape Brain-Like Component Structure in Auditory Models

地形约束塑造听觉模型中类脑的组件结构

Haider Al-Tahan, Mayukh Deb, Jenelle Feather, N. Apurva Ratan Murty

机构 * Cognition and Brain Science, School of Psychology, Georgia Tech（认知与脑科学系，心理学学院，佐治亚理工学院） ； Computational Cognition, Georgia Tech（计算认知学，佐治亚理工学院） ； Neuroscience Institute and Department of Psychology, Carnegie Mellon University（神经科学研究所和心理学系，卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 该研究探究地形约束对听觉神经网络模型的影响，提出TopoAudio模型，发现其性能与标准模型相当且内部表示更紧凑、组件与人类ECoG记录对齐更紧密，为人工神经网络生成生物对齐表示提供了机制证据。