Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

ForceBand: Learning Forceful Manipulation with sEMG

ForceBand: 利用表面肌电信号学习有力操作

Botao He, Zhi Wang, Linna Kuang, Ishaan Ghosh, Jitendra Malik, Cornelia Fermuller, Tingfan Wu, Jiayuan Mao, Ruoshi Liu, Haozhi Qi, Yiannis Aloimonos

机构 * Amazon FAR（亚马逊 FAR） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 提出ForceBand，一种低成本腕戴式sEMG系统，通过预测手指力来增强人类演示数据，用于机器人有力操作策略学习，在多种物体上实现87%的成功率。

AI Coaching for Accelerating Human Skill Development with Reinforcement Learning

AI教练：利用强化学习加速人类技能发展

Wei Wang, Enlin Gu, Antonio Loquercio, Haimin Hu, Rahul Mangharam

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于非合作动态博弈和强化学习的AI教练框架，通过自适应共享控制和因果影响模型加速人类运动技能发展，在无人机竞速用户研究中显著提升学习效果。

Physics Question Scene Graph: Fine-grained Evaluation of Physical Plausibility in Text-to-Video Generation

物理问题场景图：文本到视频生成中物理合理性的细粒度评估

Atin Pothiraj, Jaemin Cho, Yue Zhang, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； AI2（艾伦人工智能研究所） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 提出物理问题场景图（PQSG），一种基于层次化问题的评估流程，通过图结构问题检查视频在对象、动作和物理规律上的忠实度，实现细粒度评估。

Comments ECCV 2026. Code and data: https://github.com/atinpothiraj/pqsg

MRI2Rep: Autoregressive Structured Report Generation for 3D Liver MRI

MRI2Rep：3D肝脏MRI的自回归结构化报告生成

Xinran Li, Junlin Yang, Annabella Shewarega, Zongwei Zhou, Julius Chapiro, James S. Duncan, Lawrence H. Staib

机构 * Department of Biomedical Engineering（生物医学工程系） ； Department of Radiology & Biomedical Imaging（放射学与生物医学影像系） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； Yale University（耶鲁大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Johns Hopkins Medicine（约翰霍普金斯医学） 纠错

AI总结 提出MRI2Rep自回归框架，通过报告到标签规范化模块将自由文本转换为结构化诊断序列，实现3D肝脏MRI的端到端结构化报告生成，在真实数据集上优于基线方法。

Comments MICCAI 2026

AgentOdyssey: Open-Ended Long-Horizon Text Game Generation for Test-Time Continual Learning Agents

AgentOdyssey：面向测试时持续学习智能体的开放式长程文本游戏生成

Zheyuan Zhang, Zehao Wen, Alvin Zhang, Andrew Wang, Jianwen Xie, Daniel Khashabi, Tianmin Shu

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 提出AgentOdyssey框架，通过程序化生成开放式文本游戏，评估智能体在测试时持续学习的关键能力，包括探索、知识获取、记忆和长程规划。

Comments Project page: https://agentodyssey.github.io/

The Degeneracy Distillery

退化蒸馏器

T. Lucas Makinen, Deaglan J. Bartlett, Niall Jeffrey, Benjamin D. Wandelt

机构 * Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（剑桥大学应用数学与理论物理系） ； Imperial Centre for Inference and Cosmology (ICIC), Imperial College London（伦敦帝国理工学院帝国推理与宇宙学中心） ； Astrophysics, University of Oxford（牛津大学天体物理学系） ； CNRS & Sorbonne Université, Institut d’Astrophysique de Paris (IAP)（法国国家科学研究中心与索邦大学巴黎天体物理研究所） ； Department of Physics and Astronomy, University College London（伦敦大学学院物理与天文学系） ； Department of Physics & King’s Institute for Artificial Intelligence, King’s College London（伦敦国王学院物理系与国王人工智能研究所） ； Department of Physics and Astronomy, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学物理与天文学系） ； Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学应用数学与统计学系） 纠错

AI总结 提出退化蒸馏器方法，通过估计和展平Fisher信息矩阵，自动符号化检测并解决物理模型中的退化参数组合，降低神经后验估计所需的模拟预算。

Comments 30 pages, 10 figures. Supporting code found at https://github.com/tlmakinen/degeneracy_distillery

Bayesian uncertainty-aware deep learning with noisy labels: Tackling annotation ambiguity in EEG seizure detection

贝叶斯不确定性感知深度学习：应对EEG癫痫检测中的标注模糊性

Deeksha M. Shama, Archana Venkataraman

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学电气与计算机工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University（波士顿大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出BUNDL算法，通过整合领域知识和贝叶斯框架，设计基于KL散度的损失函数，提升EEG癫痫检测的鲁棒性，验证了其在噪声标签下的有效性及跨机构泛化能力。