Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Partial recovery of meter-scale surface weather

尺度表面天气的部分恢复

Jonathan Giezendanner, Qidong Yang, Eric Schmitt, Anirban Chandra, Daniel Salles Civitarese, Johannes Jakubik, Jeremy Vila, Detlef Hohl, Campbell Watson, Sherrie Wang

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Shell Information Technology International Inc（Shell信息科技国际公司） ； IBM（国际商业机器公司） 纠错

AI总结 通过结合稀疏地面站和高分辨率观测数据，研究展示了如何从现有观测中统计恢复米级近地面天气，提高了风、温度和湿度的预测精度，并揭示了物理可解释的结构特征。

Conformal Prediction with Corrupted Labels: Uncertain Imputation and Robust Re-weighting

带有损坏标签的置信预测：不确定填补与鲁棒再加权

Shai Feldman, Stephen Bates, Yaniv Romano

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Technion, Israel（技术学院，以色列） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Departments of Electrical and Computer Engineering and of Computer Science（电气工程与计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出了一种在标签损坏情况下鲁棒的置信预测方法，通过不确定填补和鲁棒再加权技术，确保预测的有效性。

On the Complexity of Neural Computation in Superposition

关于神经计算在叠加中的复杂性

Micah Adler, Nir Shavit

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Red Hat（红帽公司） 纠错

AI总结 本文研究了神经网络在叠加计算中的复杂性，提出了计算叠加的下界和上界，揭示了计算特征与表示特征之间的指数级差距。

Comments 32 pages, 6 figures

Cognitive Models and AI Algorithms Provide Templates for Designing Language Agents

认知模型和AI算法为设计语言代理提供模板

Ryan Liu, Dilip Arumugam, Cedegao E. Zhang, Sean Escola, Xaq Pitkow, Thomas L. Griffiths

机构 * Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； Department of Brain and Cognitive Sciences, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院脑科学与认知科学系） ； Zuckerman Mind Brain Behavior Institute（祖克曼心智大脑行为研究所） ； Department of Psychiatry, Columbia University（哥伦比亚大学精神医学系） ； Neuroscience Institute（神经科学研究所） ； Department of Machine Learning, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器学习系） ； Department of Psychology, Princeton University（普林斯顿大学心理学系） 纠错

AI总结 本文提出利用认知模型和AI算法设计语言代理的模板，旨在开发更有效且可解释的语言代理。

TopoEdit: Fast Post-Optimization Editing of Topology Optimized Structures

TopoEdit: 快速拓扑优化结构的后期优化编辑

Hongrui Chen, Josephine V. Carstensen, Faez Ahmed

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 TopoEdit通过利用预训练拓扑基础模型的潜在嵌入，实现快速的拓扑优化结构后期编辑，提升机械性能并避免灾难性失败。

DreamWaQ++: Obstacle-Aware Quadrupedal Locomotion With Resilient Multi-Modal Reinforcement Learning

DreamWaQ++: 基于障碍物感知的四足机器人运动控制与鲁棒多模强化学习

I Made Aswin Nahrendra, Byeongho Yu, Minho Oh, Dongkyu Lee, Seunghyun Lee, Hyeonwoo Lee, Hyungtae Lim, Hyun Myung

机构 * Urban Robotics Lab., School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电子工程系城市机器人实验室） ； KRAFTON（KRAFTON公司） ； URobotics（URobotics公司） ； Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS), MIT（麻省理工学院信息与决策系统实验室） 纠错

AI总结 DreamWaQ++通过鲁棒多模强化学习融合本体和外源感觉，实现四足机器人在复杂环境中的鲁棒运动控制与敏捷性能。

Comments IEEE Transactions on Robotics 2026. Project site is available at https://dreamwaqpp.github.io