University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

LiveOIBench: Can Large Language Models Outperform Human Contestants in Informatics Olympiads?

LiveOIBench：大语言模型在信息学奥林匹克竞赛中能超越人类参赛者吗？

Kaijian Zou, Aaron Xiong, Yunxiang Zhang, Frederick Zhang, Yueqi Ren, Jirong Yang, Ayoung Lee, Shitanshu Bhushan, Lu Wang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型在信息学奥林匹克竞赛中的表现，引入含403个专家策划问题的LiveOIBench基准，通过四个关键特性评估34个模型，发现GPT - 5等不及顶级人类参赛者，还表明强大推理模型特点及基准数据污染少。

Comments ICML 2026 Camera Ready

Rapidly Learning Soft Robot Control via Implicit Time-Stepping

通过隐式时间步长快速学习软机器人控制

Andrew Choi, Dezhong Tong, Xiaonan Huang

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

AI总结 研究针对软机器人模拟框架稀缺及策略学习难的问题，采用隐式时间步长，以DisMech模拟器及增量自然曲率控制方法，经与Elastica对比实验，证明该方法能在不牺牲准确性的情况下显著加速软机器人策略学习。

Comments Accepted to IROS 2026. Code: https://github.com/QuantuMope/dismech-rl

Zero-Human Demonstration End-to-end Autonomous Driving with Trajectory Scorer

基于轨迹评分器的零人类示范端到端自动驾驶

Zhenxin Li, Nadine Chang, Wenhao Yao, Xinglong Sun, Zi Wang, Maying Shen, Jingde Chen, Jingyu Song, Kailin Li, Zuxuan Wu, Shiyi Lan, Jose M. Alvarez

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究所） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） ； NVIDIA ； University of Michigan（密歇根大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 研究提出ZTRS，一种基于强化学习的端到端自动驾驶规划范式，仅依靠真实世界图像和规则奖励训练，无需人类示范。通过详尽策略优化，能更好推广到长尾驾驶场景，在相关数据集上展现出优于模仿学习方法的性能。