Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

PAC--Bayes Bounds on Quotient Parameter Spaces: Geometry-induced Implicit-Bias Priors

商参数空间上的 PAC - 贝叶斯界：几何诱导的隐式偏差先验

Nicola Aladrah, Fabio Anselmi

机构 * University of Trieste（的里雅斯特大学） ； McGovern Institute, MIT（麻省理工学院麦戈文脑科学硏究所） 纠错

AI总结 研究过参数化模型参数对称性下的 PAC - 贝叶斯分析，通过在商预测器空间构造规范参数化及考虑几何体积，将中性先验转换为反映模型隐式偏差的先验，实验验证其能降低相关指标。

ATLAS: A Foundation Neural Sampler for Amorphous Materials

ATLAS：一种用于非晶材料的基础神经采样器

Mouyang Cheng, Denis Blessing, Botao Yu, Gerhard Neumann, Mingda Li, Carles Domingo-Enrich, Yuanqi Du

机构 * Microsoft Research New England（微软研究院新英格兰分部） ； Center for Computational Science and Engineering（计算科学与工程中心） ； MIT（麻省理工学院） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Department of Materials Science and Engineering（材料科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； OSU（俄亥俄州立大学） 纠错

AI总结 研究针对非晶材料能量景观难采样问题，提出ATLAS神经采样器，由等变图神经网络参数化，能跨系统泛化，利用扩散过程时间反转估计热力学量。在多种系统中验证有效性，还通过预训练降低逆设计成本，结合大语言模型搜索高熵金属玻璃，确立其为基础模型。

RetroAgent: Harnessing LLMs to Search Over Structured Memory for Agentic Retrosynthesis Planning

RetroAgent：利用大语言模型在结构化记忆中进行搜索以实现智能逆合成规划

Yanqiao Zhu, Jingru Gan, Xiaoqi Sun, Fang Sun, Yidan Shi, Md Mofijul Islam, Chao Shang, Wenhao Gao, Connor W. Coley, Yizhou Sun, Wei Wang

机构 * UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； MIT（麻省理工学院） ； Amazon（亚马逊公司） ； UPenn（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 研究多步逆合成规划难题，提出RetroAgent智能体，通过结合结构化记忆桥接符号搜索与神经推理，利用记忆和化学工具观察搜索状态，实验证明其在分布内和分布外基准测试中性能强且泛化能力好。

Comments To appear at COLM 2026

Uncertainty-Aware Multi-Robot Task Allocation With Strongly Coupled Inter-Robot Rewards

具有强耦合互机器人奖励的不确定性感知多机器人任务分配

Ben Rossano, Jaein Lim, Jonathan P. How

机构 * Aerospace Controls Lab, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院航空航天控制实验室） ； Charles Stark Draper Laboratory（查尔斯·斯坦德·德拉珀实验室） 纠错

AI总结 本文提出一种基于拍卖的任务分配算法，通过强耦合形式将任务分配给可能具备所需能力的机器人，以提高任务完成效率和减少延迟，实验表明相比冗余方法，使命价值提高了15%。

Comments 8 pages, 4 figures, accepted to IROS 2026

Toward Learning POMDPs Beyond Full-Rank Actions and State Observability

迈向超越全秩动作和状态可观测性的POMDP学习

Seiji Shaw, Travis Manderson, Chad Kessens, Nicholas Roy

机构 * MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于PSR方法学习POMDP参数的方法，通过张量分解估计相似变换，实现状态划分下的转移和观察模型学习，并展示了其在不同奖励函数下的应用潜力。

Comments WAFR camera-ready

Active Electrosensing and Communication in MARL-trained Weakly Electric Fish Collectives

在多智能体强化学习训练的弱电鱼群体中的主动电感应与通信

Satpreet H. Singh, Sonja Johnson-Yu, Zhouyang Lu, Aaron Walsman, Federico Pedraja, Denis Turcu, Pratyusha Sharma, Naomi Saphra, Nathaniel B. Sawtell, Kanaka Rajan

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 研究个体互动如何产生复杂集体行为，通过多智能体强化学习训练弱电鱼样智能体集体觅食，再现真实鱼类特征，经模拟干预和神经动力学分析确定因果驱动因素，为弱电鱼等社会动物神经行为学研究提供新思路。