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未知多房间家庭环境中多目标搜索的交错部分可观测马尔可夫决策过程规划
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Ising AI（伊辛人工智能公司） ； MIT（麻省理工学院） ； Notre Dame University（圣母大学）
AI总结 研究未知多房间家庭环境下多目标搜索问题，提出Inter-POMDP算法，通过高级POUCT规划器与低级运动规划器相互作用，平衡规划质量与效率，相比基线方法减少碰撞、导航步数及检测次数。
非均匀随机图中的距离保持嵌入
机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 研究非均匀随机图中距离保持嵌入，基于地标嵌入分析最短路径近似，扩展失真保证到全局平均并统一分析，引入GNN增强变体，使模型能从小图学习并推广到大型真实网络，保持或超越经典嵌入保真度。
KVEraser: 学习操控KV缓存以实现高效的局部上下文擦除
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Meta
AI总结 提出KVEraser方法，通过学习操控KV缓存实现局部上下文擦除，避免全局重计算，在长上下文任务中接近全重算性能且延迟仅增加24%。
Comments Oral at the ICML 2026 Workshop on the Impact of Memorization on Trustworthy Foundation Models; Code available at https://github.com/Graph-COM/KVEraser
通过Stein变分推断进行分布鲁棒控制的接触丰富操作
机构 * Department of Mechanical Engineering, Yale University（耶鲁大学机械工程系） ； Department of Electromechanical, Systems and Metal Engineering, Ghent University（根特大学机电系统与金属工程系） ； School of Interactive Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院交互计算学院） ； Department of Electrical Engineering, University of Sydney（悉尼大学电子工程系）
AI总结 本文提出了一种基于Stein变分推断的分布鲁棒控制方法，用于提升接触丰富操作中的不确定性建模能力，通过更灵活的不确定性建模在保持性能的同时精确适应不确定性，实验结果表明在广泛参数不确定性下，鲁棒性提高了3倍。
Comments In Proceedings of Robotics: Science and Systems, Sydney, Australia, July 2026
MetaState: 持久工作记忆增强离散扩散语言模型的推理能力
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 MetaState通过引入轻量级循环增强模块，为冻结的离散扩散语言模型提供持久固定大小的工作记忆，提升推理性能，平均提升4.5%。
通过分布匹配策略优化增强扩散大语言模型的推理能力
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 本文提出DMPO方法，通过分布匹配优化提升扩散大语言模型的推理能力，实现显著的准确率提升。
所有解释都是错误的，但许多解释是有用的：用大语言模型探索罗生门解释集
机构 * Scheller College of Business, Georgia Tech（舍勒商学院，佐治亚理工学院）
AI总结 研究指出机器学习模型解释存在准确性与可解释性权衡非根本性的观点，引入罗生门解释范式，提出RashomonLLM工作流程，经实验验证其在多任务中显著优于基线，提升业务性能并奠定消费者信任基础。
局部正则性下基于一阶增广拉格朗日方法的非凸复合函数约束
机构 * H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA（赫尔曼·米勒工程与系统工程学院，佐治亚理工学院，美国亚特兰大，GA） ； Sauder School of Business, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada（萨德勒商学院，不列颠哥伦比亚大学，加拿大温哥华，BC）
AI总结 研究一类非凸约束优化问题的原始对偶方法非渐近收敛性，通过限制对偶变量到辅助紧集，利用平滑近线性增广拉格朗日方法及相关机制，根据 KKT 残差建立收敛速率，正则化与非正则化下分别有\(O(K^{-1/3})\)和\(O(K^{-1/2})\)速率。
ReinforceGen：具有自动数据生成和强化学习的混合技能策略
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究）
AI总结 针对机器人长期操纵挑战，ReinforceGen系统结合任务分解、数据生成、模仿学习与运动规划形成初始方案，经强化学习微调，在Robosuite数据集基准测试中成功率达80%，消融研究显示微调使性能平均提升89%，实际评估也有显著改进。
Ruby：通过机器学习揭示剥离二进制文件中的不安全Rust
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Pohang University of Science and Technology（釜山科学技术大学） ； Microsoft（微软公司） ； George Mason University（乔治·梅奥大学）
AI总结 研究旨在揭示Rust二进制文件中的不安全区域，核心方法是用机器学习工具Ruby捕获二进制指令差异，主要贡献为识别大部分不安全区域且误报率低，应用于指导符号执行和模糊测试有显著速度提升并帮助修复安卓库漏洞。
Comments Accepted to DSN 2026
通过U-Net和地理空间基础模型的集成预测葡萄种植潜力
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 针对ImageCLEF AI4Agri 2026法国南部葡萄种植潜力预测子任务，DS@GT ARC团队采用U-Net和地理空间基础模型集成方法，其最佳模型准确率达68.32，在7个团队中排第二，且实现已公开。
Comments To be published in CLEF 2026 Working Notes
EgoWAM：利用野外自我中心人类数据超越像素的世界行动模型
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 研究利用野外自我中心人类数据训练机器人操纵模型，引入EgoWAM框架，固定部分设置仅改变世界预测目标，比较不同方法。结果表明WAM协同训练更有效，DINO和3D流提升显著，为机器人操纵提供新训练思路。
通过时间比率理解和缓解视频动作泛化差距
机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Amazon FAR（亚马逊FAR）
AI总结 研究视频动作泛化差距，引入时间比率（TR），通过TR衡量动作头对未来潜在展开的依赖程度，提出推理时自适应引导方法，利用TR特性缓解组合泛化差距。
Comments 26 pages, 9 figures
用于从胎儿-母亲心电图到胎儿多普勒波形信号转换的跨模态生成框架
机构 * Emory University（埃默里大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Monash University（莫纳什大学）
AI总结 该研究针对胎儿-母亲心血管系统关系建模问题提出跨模态生成框架，结合扩张卷积、跨模态注意力及自注意力，经训练可从双导联心电图合成多普勒包络，降低误差，量化母婴耦合贡献，推进了相关计算建模及胎儿评估。
Comments Accepted for oral presentation at IEEE EMBC 2026. 7 pages
基于分块的机器人策略的动态执行视界预测
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Acceleration Consortium（加速联盟） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)（加拿大高等研究院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA（英伟达）
AI总结 提出DEHP方法，通过在线强化学习训练轻量级执行视界预测分支，在冻结预训练分块策略的情况下动态调整执行步数，显著提升高精度和长时域操作任务的成功率。
使用受主体条件约束的扩散生成跨步行速度的个性化下肢运动学
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 研究针对个性化外骨骼辅助需特定用户步态数据收集难的问题，提出受主体条件约束的残差扩散框架，能从单一已知速度步态序列生成未知速度下的个性化下肢运动学，减少数据收集负担，提升跨速度步态合成精度。
Comments 8 pages, 7 figures
多智能体大语言模型安全中的操作重构与批准框架委托
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 研究多智能体大语言模型安全评估，引入五条件控制对比设计分离有害意图、规划器与执行器行为等因素，发现汇总管道安全非稳定架构属性，操作重构是关键风险信号，还揭示各因素对安全的影响及模型排名与实际行为的差异。
现实世界客户端流失情况下的鲁棒联邦学习
机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Cisco Research（思科研究院）
AI总结 研究现实世界客户端流失情况下的联邦学习，提出FeLiX框架，通过引入流感知可用性层、新鲜效用选择和信息感知延迟鲁棒聚合三个原语，在实时交互流上最小化达到目标准确率的挂钟时间，相比基线减少挂钟时间和通信带宽。
Comments 13 pages
重新思考多模态时间序列预测评估
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Google Research（谷歌研究院）
AI总结 研究针对现有多模态时间序列预测基准的问题，引入TimesX基准，通过自动数据生成管道获取多样真实世界时间序列。经实证研究发现，一些在现有基准上好的方法在TimesX上可能失败，而利用文本上下文的简单集成方法表现出色。
Journal ref Published in ICML 2026
建筑中的动态目标检测与跟踪：一种鱼眼相机与激光雷达传感器融合模型
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 针对建筑等复杂环境中机器人动态目标检测与跟踪问题，提出融合鱼眼相机与激光雷达传感器的框架，通过在配准点云里识别移动物体、投影坐标分配语义标签并结合图像检测更新卡尔曼滤波器观测，具有高精度、简单且鲁棒的特点。
Comments 4 pages, 8 figures, submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025 Future of Construction Workshop
线性回归中近视贝叶斯主动学习风险的近似率
机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 研究线性回归中近视贝叶斯主动学习风险的近似率，核心方法是证明贪心算法风险的近似率，主要贡献是得出该近似率在最大初始杠杆得分上线性相关，并通过数值模拟说明结果。
通过角色感知联合训练和模态解耦去噪增强视频物理一致性
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 研究针对视频扩散模型长程物理一致性挑战，提出VPT微调框架。通过角色感知信号清晰建模不同物理角色，采用模态解耦去噪策略及损失权重衰减，引入跨步自动引导，增强物理动力学，提升物理一致性与视觉质量。
面向冻结视觉语言模型的VLM感知元光学前端设计
机构 * Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（汉阳大学人工智能系） ； School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算科学与工程学院） ； Department of Electronic Engineering, Hanyang University（汉阳大学电子工程系）
AI总结 提出CODA框架，通过可微成像和伴随梯度更新优化连续密度元光学前端，直接优化冻结CLIP分类器的交叉熵损失，在ImageNet-100上将零样本准确率从53.75%提升至65.41%，并跨模型和数据集泛化。
Comments 18 pages, 6 figures, 3 tables
VTC: 基于虚拟张量的DNN编译以消除数据移动
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Microsoft（微软）
AI总结 VTC通过引入虚拟张量概念，首次实现消除所有不必要的数据移动，提升DNN编译效率，减少内存占用。
Comments Accepted to OSDI'26
利用基础模型提升材料分类的准确性
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Duke University（杜克大学） ； Waseda University（早稻田大学）
AI总结 本文提出一种利用基础模型克服数据限制并提升分类准确性的新框架，通过生成高质量数据集和融合视觉语言模型先验知识，有效提高材料分类性能。
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
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）
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。
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
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）
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：通过关键点轨迹推理实现功能工具使用的泛化
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）
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
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
机构 * Duke University（杜克大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
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：从视觉几何证据到具身语义占用记忆
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）
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/
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