Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Perceive What Matters: Relevance-Driven Scheduling for Multimodal Streaming Perception

感知关键内容：基于相关性的多模态流式感知调度

Dingcheng Huang, Xiaotong Zhang, Kamal Youcef-Toumi

机构 * Mechatronics Research Laboratory, Massachusetts Institute of Technology（机械系统实验室，麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出一种基于相关性的轻量级多模态流式感知调度框架，通过利用前一帧输出估计并调度必要的感知模块，有效减少计算延迟并提升识别召回率。

Comments Accepted to ICRA 2026

The Perfection Paradox: From Architect to Curator in AI-Assisted API Design

完美悖论：从架构师到策展人的人工智能辅助API设计

Mak Ahmad, Andrew Macvean, JJ Geewax, David Karger

机构 * Google San Francisco CA USA（谷歌圣弗朗西斯科分校） ； Google Seattle USA（谷歌西雅图分校） ； Google Singapore（谷歌新加坡） ； MIT Cambridge MA USA（麻省理工学院剑桥分校） 纠错

AI总结 本文研究了AI辅助API设计中快速功能交付与用户体验标准维护之间的矛盾，通过工业案例研究发现AI生成的API在11个可用性维度中表现优异，但专家误认为AI设计是人类创作且描述其为'完美'，揭示了过度一致性导致的'完美悖论'，建议设计师角色从制定者转向模式策展人。

Comments 6 pages, 2 figures, 3 tables; Poster paper at CHI EA 2026 (Extended Abstracts of the ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems)

Journal ref Extended Abstracts of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI EA '26), April 13--17, 2026, Barcelona, Spain

Aligning Language Models from User Interactions

从用户交互对齐语言模型

Thomas Kleine Buening, Jonas Hübotter, Barna Pásztor, Idan Shenfeld, Giorgia Ramponi, Andreas Krause

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

AI总结 本文提出通过自蒸馏直接从用户交互学习的方法，利用用户反馈调整模型行为，提升对齐和指令遵循能力，同时实现个性化和持续适应。