Imperial College London（帝国理工学院）

Spatial Reasoning is Not a Free Lunch: A Controlled Study on LLaVA

空间推理并非免费午餐：对LLaVA的受控研究

Nahid Alam, Leema Krishna Murali, Siddhant Bharadwaj, Patrick Liu, Timothy Chung, Drishti Sharma, Akshata A., Kranthi Kiran, Wesley Tam, Bala Krishna S Vegesna

机构 * Cohere Labs Community（Cohere Labs社区） ； Indian Institute of Science, Bangalore（印度科学研究所班加罗尔分校） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Eisai Inc.（卫材公司） ； EleutherAI ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文通过LLaVA框架探讨了空间推理能力不足的原因，发现图像编码器设计和位置编码结构对空间理解有显著影响，但无法完全解决空间推理问题。

Comments Accepted as a poster at ICLR 2026 workshop ICBINB, typo fixed

Adversarial Batch Representation Augmentation for Batch Correction in High-Content Cellular Screening

对抗性批次表示增强用于高内容细胞筛选中的批次校正

Lei Tong, Xujing Yao, Adam Corrigan, Long Chen, Navin Rathna Kumar, Kerry Hallbrook, Jonathan Orme, Yinhai Wang, Huiyu Zhou

机构 * School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） ； College of Computer and Information Engineering, Nanjing Tech University（南京工业大学计算机与信息工程学院） ； Institute of Clinical Sciences, Faculty of Medicine, Imperial College London（帝国理工学院医学院临床科学研究所） 纠错

AI总结 本文提出ABRA方法，通过对抗性学习增强表示，缓解生物批次效应，提升模型泛化能力，在RxRx1和RxRx1-WILDS数据集上取得新突破。

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Journal ref Knowledge-based Systems, 2026

Ego-Foresight: Self-supervised Learning of Agent-Aware Representations for Improved RL

Ego-Foresight: 为改进强化学习的自监督学习 agent 意识表示

Manuel Serra Nunes, Atabak Dehban, Yiannis Demiris, José Santos-Victor

机构 * Institute for Systems and Robotics, Instituto Superior Técnico, U. Lisboa（系统与机器人研究所，里斯本高等理工学院，里斯本大学） ； Personal Robotics Laboratory, Imperial College London（个人机器人实验室，伦敦帝国理工学院） 纠错

AI总结 本文提出 Ego-Foresight 方法，通过自监督学习解耦 agent 信息，提升强化学习的样本效率和性能。

Comments 13 pages, 8 figures, conference