Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

MM-TS: Multi-Modal Temperature and Margin Schedules for Contrastive Learning with Long-Tail Data

MM-TS: 多模态温度和边距调度用于长尾数据的对比学习

Siarhei Sheludzko, Dhimitrios Duka, Bernt Schiele, Hilde Kuehne, Anna Kukleva

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； MPI for Informatics, SIC（信息研究所） ； Tuebingen AI Center/University of Tuebingen（图宾根人工智能中心/图宾根大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM Watson人工智能实验室） 纠错

AI总结 MM-TS通过动态温度和边距调度提升多模态对比学习在长尾数据上的性能，实现InfoNCE和最大边距方法的统一。

Comments 18 pages, 11 figures. Accepted at WACV 2026

From Pixels to Predicates: Learning Symbolic World Models via Pretrained Vision-Language Models

从像素到谓词：通过预训练视觉-语言模型学习符号世界模型

Ashay Athalye, Nishanth Kumar, Tom Silver, Yichao Liang, Jiuguang Wang, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； RAI Institute（RAI研究院） 纠错

AI总结 通过预训练视觉-语言模型学习符号世界模型，以实现复杂机器人领域中长周期决策制定的零样本泛化。

Comments A version of this paper appears in the official proceedings of RA-L, Volume 11, Issue 4

Cost-Driven Representation Learning for Linear Quadratic Gaussian Control: Part II

基于成本驱动的线性二次高斯控制表示学习：第二部分

Yi Tian, Kaiqing Zhang, Russ Tedrake, Suvrit Sra

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Maryland, College Park（大学公园大学） ； Technical University Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于成本驱动的线性二次高斯控制表示学习方法，通过隐式学习潜在动态来改进控制器性能。

Comments 38 pages; preliminary version appeared in IEEE CDC 2023; this is the extended journal version, with an end-to-end guarantee added

MAS-ZERO: Designing Multi-Agent Systems with Zero Supervision

MAS-ZERO：无需监督设计多智能体系统

Zixuan Ke, Austin Xu, Yifei Ming, Xuan-Phi Nguyen, Ryan Chin, Caiming Xiong, Shafiq Joty

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 MAS-ZERO通过元层面设计实现无需监督的多智能体系统自动设计，提升推理、编程和代理任务的性能。

Comments SEA@NeurIPS (Oral) 2025

Cost-Driven Representation Learning for Linear Quadratic Gaussian Control: Part I

基于成本驱动的线性二次高斯控制的状态表示学习：第一部分

Yi Tian, Kaiqing Zhang, Russ Tedrake, Suvrit Sra

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； Technical University Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于成本驱动的方法，用于学习状态表示以解决线性二次高斯控制问题，并建立了有限样本下的保证。

Comments 51 pages; preliminary version appeared in L4DC 2023; this is the extended journal version, with an end-to-end guarantee added

Learning Concept Bottleneck Models from Mechanistic Explanations

从机制解释学习概念瓶颈模型

Antonio De Santis, Schrasing Tong, Marco Brambilla, Lalana Kagal

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出机制CBM模型，通过从黑盒模型自身学习的概念构建瓶颈层，提升模型的可解释性和预测性能。

Comments ICLR 2026

Towards Scalable Probabilistic Human Motion Prediction with Gaussian Processes for Safe Human-Robot Collaboration

迈向安全人机协作的可扩展概率人类运动预测：基于高斯过程

Jinger Chong, Xiaotong Zhang, Kamal Youcef-Toumi

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

AI总结 本文提出了一种基于高斯过程的可扩展模型，用于准确预测人类运动并提供可靠的不确定性估计，适用于人机协作中的安全应用。

Comments Submitted to IROS 2026

SSP: Safety-guaranteed Surgical Policy via Joint Optimization of Behavioral and Spatial Constraints

SSP：通过行为和空间约束的联合优化实现安全的手术策略

Jianshu Hu, ZhiYuan Guan, Lei Song, Kantaphat Leelakunwet, Hesheng Wang, Wei Xiao, Qi Dou, Yutong Ban

机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

AI总结 SSP通过联合优化行为和空间约束，实现安全的手术策略，确保在不确定性下的严格安全性，同时保持高任务成功率。

Perception-Aware Multimodal Spatial Reasoning from Monocular Images

视感知-aware的多模态空间推理从单目图像

Yanchun Cheng, Rundong Wang, Xulei Yang, Alok Prakash, Daniela Rus, Marcelo H Ang, ShiJie Li

机构 * NUS, Singapore（新加坡国立大学） ； NTU, Singapore（新加坡国立大学） ； MIT, US（麻省理工学院） ； A*STAR, Singapore（新加坡科技研究局） 纠错

AI总结 本文提出了一种感知-aware的多模态推理框架，通过统一标记空间联合处理视觉证据和文本推理，提升单目图像空间推理的鲁棒性。

HARP: HARmonizing in-vivo diffusion MRI using Phantom-only training

HARP: 仅使用假体数据进行体内扩散磁共振成像的协调

Hwihun Jeong, Qiang Liu, Kathryn E. Keenan, Elisabeth A. Wilde, Walter Schneider, Sudhir Pathak, Anthony Zuccolotto, Lauren J. O'Donnell, Lipeng Ning, Yogesh Rathi

机构 * Department of Psychiatry（精神医学系） ； Brigham and Women's Hospital（布里奇沃特医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； College of Engineering（工程学院） ； Northeastern University（东北大学） ； National Institute of Standards and Technology（国家标准技术研究院） ； University of Utah School of Medicine（犹他大学医学院） ； George E. Wahlen Veterans Affairs Medical Center（乔治·E·瓦伦的退伍军人事务医疗中心） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Department of Radiology（放射医学系） ； Harvard-MIT Health Sciences and Technology（哈佛-麻省理工健康科学与技术） 纠错

AI总结 HARP通过仅使用假体数据训练深度学习模型，实现了无需多站点活体数据的扩散磁共振成像协调，有效降低了扫描仪间变异性。

Representing local protein environments with machine learning force fields

用机器学习力场表示局部蛋白质环境

Meital Bojan, Sanketh Vedula, Advaith Maddipatla, Nadav Bojan Sellam, Anar Rzayev, Federico Napoli, Paul Schanda, Alex M. Bronstein

机构 * IST Austria（IST奥地利研究院） ； Technion, Israel（技术学院，以色列） ； University of Oxford, UK（牛津大学，英国） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Broad Institute of MIT and Harvard（哈佛大学与麻省理工学院Broad研究所） 纠错

AI总结 本文提出基于原子基础模型的局部蛋白质环境表示方法，有效捕捉结构和化学特征，实现了高精度的生物分子核磁共振化学移位预测。

Snapmoji: Instant Generation of Animatable Dual-Stylized Avatars

Snapmoji：即时生成可动画的双风格化 avatar

Eric M. Chen, Di Liu, Sizhuo Ma, Michael Vasilkovsky, Bing Zhou, Qiang Gao, Wenzhou Wang, Jiahao Luo, Dimitris N. Metaxas, Vincent Sitzmann, Jian Wang

机构 * Snap Inc. ； MIT（麻省理工学院） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

AI总结 Snapmoji 通过双风格化技术实现快速生成可动画的双风格化 avatar，提升 avatar 生成的效率和灵活性。

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Estimating Treatment Effects under Algorithmic Interference: A Structured Neural Networks Approach

在算法干扰下估计治疗效应：一种结构化神经网络方法

Ruohan Zhan, Shichao Han, Yuchen Hu, Zhenling Jiang

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Tencent Inc.（腾讯公司） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种结构化神经网络方法，用于在算法干扰下准确估计治疗效应，通过建模竞争分配机制和观众反应，克服传统估计器的偏倚问题。