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DriftWorld：通过漂移实现快速世界建模
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 研究针对预测性世界模型生成展开慢的问题，提出基于漂移生成模型的DriftWorld，训练时学习动作条件漂移以快速生成未来帧，在机器人操作基准测试中实现快速准确决策，还能作离线模拟器，性能优于基于扩散的基线。
Comments Website at https://susie-lu.github.io/driftworld/
快速思考：估计前沿AI模型的无思维链任务完成时间范围
机构 * Redwood Research（红木研究） ； Astra Fellows Program（Astra 后援计划） ； Aether Research（Aether 研究） ； MATS Research（MATS 研究） ； Polytechnic University of Catalonia（加泰罗尼亚理工大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Durham University（杜伦大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Constellation（星座）
AI总结 本研究通过超过3万个问题测试前沿AI模型在无思维链推理下的表现，估计其50%任务完成时间范围，发现该时间每约两年翻一番，GPT-5.5已达3分钟以上。
VLMs 在自然阅读中可能不会全局性地增强与人类的对齐性优于 LLMs
机构 * Department of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University（重庆大学机械与车辆工程学院） ； Department of Linguistics and Translation, City University of Hong Kong（香港城市大学语言学与翻译系） ； McGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院麦戈文脑科学研究所）
AI总结 通过严格文本设置比较LLM和VLM，发现多模态预训练在自然阅读中未带来全局性人类对齐优势，但视觉语义内容强的句子中VLM有选择性优势。
Comments 16 pages, 5 figures
具有多项式改进近似因子的 $2 \rightarrow q$ 范数算法及其应用
机构 * MIT（麻省理工学院）
AI总结 本文针对 $q>2$ 时的 $2 \rightarrow q$ 范数，提出了首个多项式时间近似算法，其近似因子在多项式级别上优于基线 $d^{1/4}$，例如 $q=4$ 时达到 $d^{1/8}$，并构造了平方和证书，从而改进了鲁棒均值估计、协方差估计、回归和聚类等问题的算法。
Comments v3 added that sparsification can be used to reduce to n roughly d^q/2
NOVA：通过人工智能进行知识发现的基本限制
机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 本文提出NOVA框架，将“生成-验证-积累-再训练”循环建模为知识空间上的自适应采样过程，识别了知识覆盖有限域的条件及失败模式，并证明了发现成本与Zipf定律相关的标度律。
Comments Added an explicit recursive retraining model showing how accepted outputs reshape future generation. New results characterize when repeated retraining suppresses undiscovered artifacts and when mixing updates with a fixed base distribution preserves exposure. Corrected the Zipf discovery-cost proof and expanded the analysis. Main results and implications remain unchanged
GEM-4D：用于机器人操作的几何增强视频世界模型
机构 * Harvard AI and Robotics Lab（哈佛人工智能与机器人实验室） ； Harvard University（哈佛大学） ； Media Lab and EECS（媒体实验室和电子工程与计算机科学系） ； MIT（麻省理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室）
AI总结 提出GEM-4D，通过注入从预训练几何基础模型蒸馏的密集4D对应监督，增强视频世界模型的几何一致性，并引入逆动力学模块将视频滚动转换为可执行机器人轨迹，提升操作成功率。
Comments Robotic World Model, Video Generative Model
Stream3D: 基于证据记忆的序列多视角3D生成
机构 * World Mind Lab, HKUST（世界心智实验室，香港科技大学） ； Media Lab and EECS, MIT（媒体实验室和电子工程与计算机科学系，麻省理工学院） ； Kempner Institute, Harvard University（凯普纳研究所，哈佛大学）
AI总结 提出Stream3D，一种无需训练的流式机制，通过维护紧凑的证据记忆缓存关键历史帧，将冻结的视角条件3D生成器转换为流式生成器，解决单目视频流中3D生成的时间不一致问题。
Comments Multi-view 3D Generation, Streaming 3D Generation
从在线学习到多校准的高效黑盒还原，以及到Φ-后悔最小化的新型途径
机构 * MIT EECS（麻省理工学院电子工程与计算机科学系） ； New York University（纽约大学）
AI总结 本文提出从在线学习到在线多校准的黑盒还原方法，并展示了如何通过结合无悔学习器和期望变分不等式求解器实现高维多校准。同时，通过将高维在线多校准还原为Φ-后悔最小化，为外部后悔到Φ-后悔的转换提供了新途径。
基于稀疏视角的神经表面重建与极几何
机构 * Yuanpei College, Peking University（北京大学元培学院） ； MIT Media Lab and EECS, MIT（麻省理工学院媒体实验室和电子工程与计算机科学系）
AI总结 本文提出EpiS框架，利用极几何改进稀疏视角下的表面重建，通过epipolar transformer和射线聚合生成SDF-aware特征，结合几何正则化策略提升重建精度。
RISE：基于单静态雷达的室内场景理解
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Cartesian Systems
AI总结 提出RISE系统，利用毫米波雷达的多径反射（传统视为噪声）编码几何线索，通过双角度多径增强和模拟到现实的分层扩散框架，实现布局重建和物体检测，在50,000帧数据集上布局重建倒角距离降低60%，首次实现基于毫米波雷达的物体检测。
在连续空间中进行纯探索的上下文学习
机构 * Boston University（波士顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Boston University Broad Institute of MIT and Harvard（波士顿大学MIT和哈佛大学Broad研究所）
AI总结 本文提出C-ICPE-TS算法，通过元训练深度神经网络，在连续空间中实现纯探索，直接从数据学习可转移的序列测试策略，无需参数更新或显式信息模型。
Comments Accepted as an oral presentation at ICML 2026 Workshop on Hypothesis Testing, Seoul, South Korea, 2026
MIMIC-MJX：动物行为的神经机械模拟
机构 * Department of Organismic and Evolutionary Biology（有机与进化生物学系） ； Harvard University（哈佛大学） ； Computational Neurobiology Laboratory（计算神经生物学实验室） ； Salk Institute for Biological Studies（生物研究 institute） ； Neurosciences Graduate Program（神经科学研究生项目） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Mila ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； McGill University（麦吉尔大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； eScience Institute（eScience 院） ； Computational Neuroscience Center（计算神经科学中心） ； Department of Brain and Cognitive Sciences（脑与认知科学系） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Picower Institute for Learning and Memory（记忆学习研究所） ； Molecular Neurobiology Laboratory（分子神经生物学实验室） ； Department of Bioengineering（生物工程系） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Howard Hughes Medical Institute（霍华德·休斯医学研究所）
AI总结 MIMIC-MJX通过学习生物合理的神经控制策略，实现了对动物行为的神经机械模拟，具有高准确性和广泛适用性。
Comments Project page available at https://mimic-mjx.talmolab.org
MIDI-LLM：通过适配大语言模型改进文本到MIDI的音乐生成
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 该研究提出MIDI-LLM，通过适配Llama 3.2（1B）采用两阶段训练改进文本到MIDI生成，在用户研究中证实其在人机音乐协同创作中的有效性。
Comments Accepted to International Society for Music Information Retrieval (ISMIR) Conference 2026
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