University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

Drive My Way: Preference Alignment of Vision-Language-Action Model for Personalized Driving

Drive My Way: 为个性化驾驶的视觉-语言-动作模型偏好对齐

Zehao Wang, Huaide Jiang, Shuaiwu Dong, Yuping Wang, Hang Qiu, Jiachen Li

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 本文提出Drive My Way框架，通过学习用户驾驶习惯和自然语言指令，实现个性化驾驶，提升对用户意图的适应能力。

Comments IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2026); Project website: https://dmw-cvpr.github.io/

Is Mathematical Problem-Solving Expertise in Large Language Models Associated with Assessment Performance?

大语言模型中的数学问题解决能力是否与评估表现相关？

Liang Zhang, Yu Fu, Xinyi Jin

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； The High School Affiliated to Minzu University of China（中央民族大学附属中学） 纠错

AI总结 研究探讨了大语言模型在数学问题解决能力与评估表现之间的关系，发现模型在解决正确问题时评估准确率更高，但步级诊断仍需额外能力支持。

4OPS: Structural Difficulty Modeling in Integer Arithmetic Puzzles

4OPS: 整数运算谜题中的结构难度建模

Yunus E. Zeytuncu

机构 * University of Michigan-Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校） 纠错

AI总结 本文研究整数运算谜题的难度结构决定因素，提出基于动态规划的精确求解器，构建340万实例数据集，证明难度由可解释的结构属性决定，为自适应学习提供理论支持。

Comments Accepted at AIED 2026

Mistake Attribution: Fine-Grained Mistake Understanding in Egocentric Videos

错误归因：第一性错误理解在第一人称视频中

Yayuan Li, Aadit Jain, Filippos Bellos, Jason J. Corso

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Voxel51 纠错

AI总结 本文提出MATT任务，通过细粒度分析第一人称视频中的人类错误，开发MisEngine数据引擎生成带有归因注释的错误样本，并提出MisFormer模型在语义、时间和空间维度上实现统一的错误归因，实验表明其在视频语言理解等任务上优于现有方法。

Comments 12 pages, 5 figures, 7 tables. Accepted to CVPR 2026