Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Distributed Acoustic Localization Array Deployed Using a Soft Everting Vine Robot

使用软外翻藤蔓机器人部署的分布式声学定位阵列

Sebastian Lorca Godoy, Ciera McFarland, Michael Val, Antonio Alvarez Valdivia, Nathaniel Hanson, Margaret McGuinness

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Pontifical Catholic University of Chile（智利天主教大学） ； Lincoln Laboratory, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院林肯实验室） 纠错

AI总结 研究在受限非结构化环境中用软外翻藤蔓机器人定位灾难受害者，提出动态转向响应功率与相位变换框架，通过实验测量不同放置和配置下的定位准确性，展示藤蔓机器人生长定位声源能力，凸显分布式声学传感潜力。

Comments Sebastian Lorca Godoy, Ciera McFarland, Michael Val, Antonio Alvarez Valdivia, Nathaniel Hanson, and Margaret McGuinness, "Distributed Acoustic Localization Array Deployed Using a Soft Everting Vine Robot", in IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2026

Distributed Motion Planning with Safety Guarantees for Self-Reconfiguring Robotic Boats

具有安全保障的自重构机器人船分布式运动规划

Alejandro Gonzalez-Garcia, Wei Wang, Wei Xiao, Wilm Decre, Jan Swevers, Carlo Ratti, Daniela Rus

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； SMART（新加坡制造技术研究院） ； SENSEable City Laboratory, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院可感知城市实验室） ； Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL), 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 研究水生自重构机器人多智能体形状形成与重构问题，提出将分布式MPC与CBF相结合的混合框架，利用ADMM求解MPC方案，通过局部优化和信息交换计算轨迹，并应用基于CBF的滤波器保障安全，经仿真和实验验证了框架的有效性与可扩展性。

Comments Submitted to IEEE

PerfAgent: Profiler-Guided Iterative Refinement for Repository-Level Code Optimization

PerfAgent：用于仓库级代码优化的分析器引导迭代优化

Ryan Deng, Yuanzhe Liu, Bastian Lipka, Yao Ma, Xuhao Chen, Tim Kaler, Jatin Ganhotra

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Rensselaer Polytechnic Institute（罗切斯特理工学院） ； IBM（IBM公司） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

AI总结 研究针对仓库级代码优化难题，提出PerfAgent分析器引导迭代优化方法，该方法能让编码代理找到热点并改进，在两个优化基准测试中大幅提升专家匹配补丁率，且以低成本超越基线。

Machine Can Automatically Discover Parametric Functions to Model HEP Data

机器可自动发现参数函数以对高能物理数据建模

Ho Fung Tsoi, Dylan Rankin, Cecile Caillol, Miles Cranmer, Sridhara Dasu, Javier Duarte, Philip Harris, Elliot Lipeles

机构 * University of Pennsylvania, USA（宾夕法尼亚大学） ； European Organization for Nuclear Research (CERN), Switzerland（欧洲核子研究中心） ； University of Cambridge, UK（剑桥大学） ； University of Wisconsin-Madison, USA（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California San Diego, USA（加州大学圣地亚哥分校） ； Massachusetts Institute of Technology, USA（麻省理工学院） ； Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究所） 纠错

AI总结 研究高能物理数据分析中为分箱数据找合适函数建模的问题，核心方法是用符号回归实现自动化，主要贡献是展示SymbolFit软件包，在双喷注谱演示中取得良好效果，如生成众多拟合函数，部分运行重新发现已用函数。

Comments 6 pages. to be presented at ICHEP 2026

Reading and Steering Representations of Materials-Science Mechanisms in an Open-Weight Language Model

在开放权重语言模型中读取和引导材料科学机制的表示

Markus J. Buehler

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

AI总结 研究大语言模型中材料科学机制信息的表示形式，结合多种方法，包括匹配读数、状态几何等，通过实验验证其三种形式，如概念可读、取向由状态变换承载等，还通过比较提示等发现物理关系在受控状态变化中更易显现。

Automatic Debiased Machine Learning for Dynamic Treatment Effects and General Nested Functionals

动态治疗效应和通用嵌套函数的自动去偏机器学习

Victor Chernozhukov, Whitney Newey, Rahul Singh, Vasilis Syrgkanis

机构 * MIT Economics（麻省理工学院经济系） ； Harvard Economics（哈佛大学经济系） ； Stanford MS&E（斯坦福大学工业工程与运营研究系） 纠错

AI总结 本文提出自动递归方法用于动态治疗效应和通用嵌套函数的推断，结合神经网络和随机森林实现灵活估计，并引入递归里斯代表式作为技术贡献。