Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Video Active Perception: Effective Inference-Time Long-Form Video Understanding with Vision-Language Models

视频主动感知：基于视觉-语言模型的高效推理时长视频理解

Martin Q. Ma, Willis Guo, Aditya Agrawal, Ankit Gupta, Paul Pu Liang, Ruslan Salakhutdinov, Louis-Philippe Morency

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出视频主动感知方法，通过主动感知理论提升长视频问答性能，实现帧效率提升5.6倍，优于现有模型。

Comments ICCV 2025 workshop

Act2See: Emergent Active Visual Perception for Video Reasoning

Act2See：面向视频推理的涌现式主动视觉感知

Martin Q. Ma, Yuxiao Qu, Aditya Agrawal, Willis Guo, Paul Pu Liang, Ruslan Salakhutdinov, Louis-Philippe Morency

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出Act2See框架，通过使VLMs在文本推理中主动交错视频帧，实现视频推理中的主动视觉感知，提升了推理质量并优于现有方法。

Comments CVPR 2026

Self-Normalized Martingales and Uniform Regret Bounds for Linear Regression

自归一化martingale与线性回归的统一后悔界

Fan Chen, Jian Qian, Alexander Rakhlin, Nikita Zhivotovskiy

机构 * MIT（麻省理工学院） ； University of Hong Kong（香港大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 研究自归一化martingale的统一后悔界，证明一维情况下可得O(log T)界，而高维情况下无法获得统一界，解决了一个开放性问题。

When Less is Enough: Efficient Inference via Collaborative Reasoning

当少即足够：通过协作推理实现高效推理

Yilei Chen, Sharut Gupta, Yannis Paschalidis, Ayush Sekhari, Aldo Pacchiano

机构 * Boston University（波士顿大学） ； MIT（麻省理工学院） ； CSAIL（计算机科学与人工智能实验室） ； Biohub（生物枢纽） 纠错

AI总结 本文提出DUET框架，通过能力强模型与轻量模型协作解决任务，降低推理成本，提升推理效率。

Value Functions for Temporal Logic: Optimal Policies and Safety Filters

时序逻辑的价值函数：最优策略与安全过滤

Oswin So, William Sharpless, Sylvia Herbert, Chuchu Fan

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of California（加州大学） 纠错

AI总结 研究时序逻辑价值函数在无限时间 horizon 下的最优策略与安全过滤机制，通过非马尔可夫策略避免路径病态并证明其鲁棒性。

2026 Roadmap on Artificial Intelligence and Machine Learning for Smart Manufacturing

2026 年人工智能与机器学习在智能制造中的路线图

Jay Lee, Hanqi Su, Marco Macchi, Adalberto Polenghi, Wei Wu, Zhiheng Zhao, George Q. Huang, Kiva Allgood, Devendra Jain, Benedikt Gieger, Vibhor Pandhare, Soumyabrata Bhattacharjee, Ram Mohril, Lingbao Kong, Qiyuan Wang, Xinlan Tang, Sungjong Kim, Chan Hee Park, Byeng D. Youn, Guo Dong Goh, Xi Huang, Wai Yee Yeong, Yung C Shin, He Zhang, Zitong Wang, Fei Tao, Jagjit Singh Srai, Satyandra K. Gupta, Byung Gun Joung, Albin John, John W. Sutherland, Sang Won Lee, Olga Fink, Vinay Sharma, Faez Ahmed, Wei Chen, Mark Fuge, Arild Waaler, Martin G. Skjæveland, Dimitris Kyritsis, Wei Chen, VispiNevile Karkaria, Yi-Ping Chen, Ying-Kuan Tsai, Joseph Cohen, Xun Huan, Jing Lin, Liangwei Zhang, Gregory W. Vogl, Aaron W. Cornelius, Xiaodong Jia, Dai-Yan Ji, Takanobu Minami, Ruoxin Wang

机构 * Center for Industrial Artificial Intelligence, Department of Mechanical Engineering, University of Maryland, College Park（工业人工智能中心，机械工程系，马里兰大学College Park分校） ； Department of Management, Economics and Industrial Engineering, Politecnico di Milano（管理、经济与工业工程系，米兰理工学院） ； Department of Industrial and Systems Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（工业与系统工程系，香港理工大学） ； Centre for Advanced Manufacturing & Supply Chains, World Economic Forum（先进制造与供应链研究中心，世界经济论坛） ； Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Indore（机械工程系，印度理工学院Indore分校） ； Future Information Innovative College, Fudan University（未来信息创新学院，复旦大学） ； Department of Mechanical Engineering, Seoul National University（机械工程系，首尔国立大学） ； Department of Mechanical and Information Engineering, University of Seoul（机械与信息工程系，首尔大学） ； Onepredict Corp.（Onepredict公司） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（机械与航空航天工程学院，南洋理工大学） ； Singapore Centre for 3D Printing, Nanyang Technological University（新加坡3D打印中心，南洋理工大学） ； Mechanical Engineering, Purdue University（机械工程系，普渡大学） ； Digital Twin International Research Center, International Institute for Interdisciplinary and Frontiers, Beihang University（数字孪生国际研究中心， interdisciplinary and Frontiers 国际研究院，北京航空航天大学） ； School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（自动化科学与电气工程学院，北京航空航天大学） ； Department of Engineering, University of Cambridge（工程系，剑桥大学） ； Center for Advanced Manufacturing, University of Southern California（先进制造中心，南加州大学） ； School of Sustainability Engineering and Environmental Engineering, Purdue University（可持续工程与环境工程系，普渡大学） ； School of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University（机械工程系，全南大学） ； Intelligent Maintenance and Operations Systems, EPFL（智能维护与运营系统，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（机械工程系，麻省理工学院） ； J. Mike Walker ’66 Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University（J. Mike Walker ’66 机械工程系，德克萨斯A&M大学） ； Department of Mechanical and Process Engineering, ETH Zürich（机械与工艺工程系，苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文探讨人工智能与机器学习在智能制造中的发展现状与未来方向，涵盖基础理论、应用领域及新兴技术，旨在推动创新与产业应用。

Comments This paper has been accepted for publication in the Journal Machine Learning: Engineering

Navigating the Conceptual Multiverse

在概念多元宇宙中导航

Andre Ye, Jenny Y. Huang, Alicia Guo, Rose Novick, Tamara Broderick, Mitchell L. Gordon

机构 * MIT EECS（麻省理工学院电子工程与计算机科学系） ； UW Allen School of CSE（华盛顿大学Allen学院计算机科学与工程系） ； UW Department of Philosophy（华盛顿大学哲学系） 纠错

AI总结 本文提出概念多元宇宙，通过交互系统让用户透明地检查和改变概念决策，提升问题理解。在三个领域中，该系统帮助参与者更清晰地把握问题，如哲学学生改写论文、对齐标注者深入分析用户意图、诗人发现创作模式。

Quant VideoGen: Auto-Regressive Long Video Generation via 2-Bit KV-Cache Quantization

Quant VideoGen：通过2位KV缓存量化实现自回归长视频生成

Haocheng Xi, Shuo Yang, Yilong Zhao, Muyang Li, Han Cai, Xingyang Li, Yujun Lin, Zhuoyang Zhang, Jintao Zhang, Xiuyu Li, Zhiying Xu, Jun Wu, Chenfeng Xu, Ion Stoica, Song Han, Kurt Keutzer

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Amazon（亚马逊） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出Quant VideoGen，通过语义感知平滑和渐进残差量化技术，有效降低KV缓存内存消耗，提升长视频生成质量与效率。

Comments Accepted by ICML 2026. 11 pages, 7 figures

Reasoning Models Can be Accurately Pruned Via Chain-of-Thought Reconstruction

推理模型可通过思维链重建实现准确剪枝

Ryan Lucas, Kayhan Behdin, Zhipeng Wang, Qingquan Song, Shao Tang, Rahul Mazumder

机构 * LinkedIn, Sunnyvale, CA（LinkedIn，硅谷，加利福尼亚州） ； Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA（麻省理工学院，剑桥，马萨诸塞州） 纠错

AI总结 本文提出通过重建思维链实现推理模型的高效剪枝，改进传统剪枝方法以适应推理任务，提升性能。