Harvard University（哈佛大学）

Idea Search: Guiding Tree Search with Ideas to Explore Diverse Scientific Methods

思路搜索：用思路引导树搜索以探索多样化的科学方法

Xuefei Julie Wang, Hao Cui, Michael P. Brenner, Subhashini Venugopalan

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Google Research（谷歌研究院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 该研究针对树搜索在科学方法探索中易陷局部最优的问题，提出Idea Search框架，通过整合动态思路库优化树搜索，在scRNA-seq批次整合任务上提升了性能。

UniMoMo: Expert Merging-Based MoE Acceleration for Large Recommendation Models

UniMoMo：基于专家合并的大推荐模型混合专家（MoE）加速方法

Lei Xin, Bin Gu, Peize Li, Zitong Wang, Jianbo Zhao, Changjiang Jiang, Yanyue Xie, Chao Huang, Xuyang Zhao, Zunhai Su, Fanhu Zeng, Zhenglun Kong

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Hohai University（河海大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； ByteDance, Seed（字节跳动 Seed） ； Alibaba, Ant Group（阿里巴巴蚂蚁集团） ； ByteDance, Douyin（字节跳动抖音） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 UniMoMo是一种后训练压缩框架，通过功能相似性合并MoE专家并引入层自适应保护，在Amazon Beauty等三个数据集上实现推荐MoE的高效压缩与加速，且性能损失极小。

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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

Adaptive Symmetry Discovery for Dynamical System Identification

用于动力系统辨识的自适应对称性发现

Behrooz Tahmasebi, Melanie Weber

机构 * Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院、哈佛大学） 纠错

AI总结 本研究针对未知对称群等变的动力系统，提出自适应对称性发现方法，可从更短单条轨迹辨识系统，性能与已知对称性方法相当，分析依托群表示论与凯莱图性质。

Comments 38 pages, 1 figure. Published at ICML 2026

Journal ref International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

From Interface to Inference: Eliciting Any-Order Inference from Any-Order Models

从接口到推理：从任意阶模型中引出任意阶推理

Seunggeun Kim, Jaeyeon Kim, Taekyun Lee, Yuyuan Chen, Yilun Du, Sham Kakade, Sitan Chen

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 该研究针对离散推理任务的任意阶推理需求，提出两种掩码扩散改进方法，训练对应模型验证了方法可诱导任意阶推理行为并提升下游性能。

Physical AI Governance: From Theory to Practice Across Life Cycle

物理人工智能治理：跨越生命周期从理论到实践

Wang Yang, Shaobo Wang, Hongxuan Liu, Xiaoran Cai, Yunyu He, Jingzong Zhou, Mengzhong Ma, Yi Yu, Rohit Sharma, Jingjing Fu, Peng Qi

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； New York University（纽约大学） ； Salesforce（Salesforce公司） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文对物理人工智能治理进行全面综述，综合现有原则形成统一框架，提出五阶段生命周期，通过具体实践展示各阶段治理操作，为构建安全可信且符合社会价值的物理人工智能系统提供参考。

EHR-MPC: Inference-Time Control for Sepsis Treatment with Generative Patient Digital Twins

EHR-MPC：利用生成式患者数字孪生进行脓毒症治疗的推理时间控制

Joshua Pickard, Wei Qi, Na Li, Ann Woolley, Lisa Cosimi, Roy Kishony, Deborah Hung

机构 * Broad Institute of MIT and Harvard（MIT和哈佛大学Broad研究所） ； Harvard University（哈佛大学） ； Brigham and Women’s Hospital（布莱根妇女医院） ； Technion–Israel Institute of Technology（技术学院-以色列理工学院） 纠错

AI总结 针对脓毒症治疗策略有争议且现有强化学习方法适应性不足的问题，提出EHR-MPC框架，通过训练生成式电子健康记录模型形式的患者数字孪生解耦学习与治疗优化，经模拟评估性能优于强化学习基线，建立了决策通用框架。

Uncertainty in a Single Pass: A Closed-Form Identity for One-Step Flow Matching

散度即不确定性：流匹配的闭式后验协方差

Jiarui Xing, Song Wang, Jian Wang

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Shanxi University（山西大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 本文通过扩展Tweedie公式到流匹配插值，推导出生成轨迹上每一点后验协方差的精确闭式表达式，该表达式仅依赖于学习速度场的散度，可在预训练模型上事后计算，无需重新训练或修改架构。

Comments 9 Pages, 5 figures

Matching Accuracy, Different Geometry: Evolution Strategies vs GRPO in LLM Post-Training

匹配精度，不同几何：进化策略与GRPO在LLM后训练中的比较

William Hoy, Binxu Wang, Xu Pan

机构 * University of Miami（迈阿密大学） ； Kempner Institute, Harvard University（哈佛大学肯普纳研究所） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文比较了进化策略（ES）与组相对策略优化（GRPO）在单任务和连续学习设置中的表现，发现ES在单任务精度上可与GRPO匹配，但两者在参数空间更新上存在显著差异，且ES在弱信息方向上能积累较大偏移，同时保持任务性能。

Comments Accepted to Conference on Language Modeling (COLM) 2026

ToolUniverse: An open platform for democratizing AI scientists

ToolUniverse：一个让AI科学家开发民主化的开放平台

Shanghua Gao, Richard Zhu, Pengwei Sui, Zhenglun Kong, Sufian Aldogom, Yepeng Huang, Ayush Noori, Reza Shamji, Krishna Parvataneni, Theodoros Tsiligkaridis, Marinka Zitnik

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Harvard College, Harvard University（哈佛大学哈佛学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； MIT Lincoln Laboratory（MIT林肯实验室） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究学院） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT与哈佛联合广谱研究所） ； Harvard Data Science Initiative（哈佛数据科学计划） 纠错

AI总结 ToolUniverse是支持从各类模型构建AI科学家的开放平台，通过AI-工具交互标准规范工具调用，已应用于大量科学工具，案例中可完成多领域端到端分析。

Comments https://aiscientist.tools