University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

Scalable Open-Source Visuotactile Sensor for 6-Axis Contact Wrench Estimation in Tensegrity Robots

用于张拉整体机器人六轴接触力扳手估计的可扩展开源视觉触觉传感器

Wenzhe Tong, Jonathan Mi, Xili Yi, Nima Fazeli, Xiaonan Huang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 本文针对张拉整体机器人提出可扩展开源视觉触觉传感系统，通过集成弹性体外壳等部件及螺旋状填充粘结技术，利用触觉到扳手的神经网络实现六轴力扳手估计，实验验证其准确性和稳定性，提升了机器人触觉反馈实用性。

Comments 8 pages, 10 figures, IROS 2026

E3DGS: Unified Geometric-Photometric Equivariance for 3D Gaussian Splatting via Color-as-Geometry Embedding

E3DGS：通过颜色作为几何嵌入实现3D高斯点云的统一几何-光度等变性

Chankyo Kim, Maani Ghaffari

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 研究针对3D高斯点云构建等变架构的表示瓶颈问题，提出基于表示理论的统一解决方案，通过将光度学与几何张量同构等方法，引入统一矩阵嵌入，构建E3DGS架构，提升了相机帧变化下的鲁棒性和数据效率。

Comments 31 pages, 7 figures, 5 tables

It Takes One to Bias Them All: Breaking Bad with One-Shot GRPO

一个样本就能带偏所有：单次GRPO打破对齐

Naihao Deng, Yilun Zhu, Naichen Shi, Clayton Scott, Rada Mihalcea

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 研究发现，仅用单个有偏样本进行一步GRPO训练就能诱导大语言模型产生系统性偏见，且刻板印象推理泛化到多种属性、类别和基准测试，揭示了对齐机制的关键脆弱性。

Comments COLM 2026

Latency-Response Theory Model: Evaluating Large Language Models via Response Accuracy and Chain-of-Thought Length

延迟-响应理论模型：通过响应准确性和思维链长度评估大语言模型

Zhiyu Xu, Jia Liu, Yixin Wang, Yuqi Gu

机构 * Department of Statistics, Columbia University（哥伦比亚大学统计系） ； Department of Statistics, University of Michigan（密歇根大学统计系） 纠错

AI总结 针对大语言模型评估问题，提出延迟-响应理论（LaRT）模型，联合考虑响应准确性和思维链长度，通过引入关键参数建模，推导高效算法估计参数，经理论和模拟研究验证其优势，实际数据评估中表现优于项目反应理论（IRT）。

AutoSpec: Automated Generation of Neural Network Specifications

AutoSpec：神经网络规范的自动生成

Shuowei Jin, Taobo Liao, Anuj Kalia, Xenofon Foukas, Huan Zhang, Cheng Tan, Z. Morley Mao, Francis Y. Yan

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 针对神经网络在学习增强系统中对模型安全鲁棒性需求，AutoSpec提出首个自动生成和评估神经网络规范的综合框架，通过基于树算法、统计认证框架及评估框架，经实验验证其性能优于手动定义规范和现有基线算法。