Bridging Compute- and Data-Optimal Pretraining
弥合计算最优和数据最优预训练之间的差距
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）
AI总结 研究针对计算增长快于高质量数据可用性的问题，提出计算-数据（CD）缩放定律框架，通过引入令牌有效性函数η拟合数据扩展策略，划分训练操作模式，指出经典计算最优分配在多数实际设置下次优。
高校专区
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
Leveraging Semantic Maps for City-Scale Cross-View Localization
利用语义地图进行城市尺度的跨视图定位
机构 * CSAIL, MIT（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； DEVCOM Army Research Laboratory (ARL)（陆军研究实验室）
AI总结 研究如何让机器人在未遍历环境中利用先验数据定位，提出克服提取语义信息和关联观测与先验地图两挑战的方法，即从视觉语言模型提炼轻量级匹配器，结合贝叶斯滤波器创建姿态估计，发布数据集并证明方法可泛化。
Comments Equal contribution by Ethan Fahnestock and Erick Fuentes. 13 pages, 7 figures, and 5 tables
Picasso: Holistic Scene Reconstruction with Physics-Constrained Sampling
Picasso: 基于物理约束采样的整体场景重建
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出Picasso，一种通过快速拒绝采样推理多物体交互并考虑几何、非穿透和物理约束的整体场景重建方法，在物理合理性和重建精度上显著优于现有技术。
Comments 15 pages, accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026
Measuring the State of Open Science in Transportation Using Large Language Models
利用大型语言模型衡量交通运输领域开放科学的状态
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； Portland State University（波特兰州立大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Brigham Young University（Brigham Young 大学）
AI总结 本文利用大型语言模型自动评估交通研究中数据和代码的开放科学实践，发现仅有少数论文共享代码或数据，揭示了开放科学与传统学术指标之间的不一致，需通过结构性干预促进实践改进。
Nanobot Algorithms for Treatment of Diffuse Cancer
用于治疗弥漫性癌症的纳米机器人算法
机构 * Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院）
AI总结 研究弥漫性癌症中纳米机器人定位并治疗多个部位的问题，提出纳米机器人行为数学模型及KM、KMA、KMAR三种算法，通过模拟不同癌症布局下算法效果，发现KMAR算法在各模式下表现出色，具有鲁棒性和适应性。
Comments 34 pages, 9 figures (plus 1 table)
