Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

SPADE: Self-Play in Adaptive Synthetic Executable Environments

SPADE：自适应合成可执行环境中的自博弈

Bo Liu, Simon Yu, Yiding Jiang, Ao Qu, Andrew Zhao, Zichen Liu, Junsu Kim, Zijian Zhou, Seungone Kim, Tongzheng Ren, Mickel Liu, Hanfei Yu, Zhaorun Chen, Weiyan Shi, Paul Pu Liang, Luke Zettlemoyer, Yejin Choi, Natasha Jaques

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

AI总结 SPADE是一种双角色自博弈强化学习框架，让单个LLM同时担任环境设计者与推理智能体，在多类基准上显著提升了语言智能体的性能，推动了开放式自我改进。

Comments Work in progress. Project page: this https URL (https://spade-rl.github.io); Code: this https URL (https://github.com/spade-rl/spade)

Beyond the Transcript: Detecting Covert Co ordination in Latent Multi-Agent Communication

超越文本记录：检测潜在多智能体通信中的隐蔽协同

Ramneet Kaur, Pradyumna Chari, Ramesh Raskar, Jugad Singh, Sumit Kumar Jha, Anirban Roy

机构 * MIT Media Lab（麻省理工学院媒体实验室） ； Westtown School（韦斯顿镇学校） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； SRI International（SRI国际公司） 纠错

AI总结 本研究针对语言模型智能体通过不可见潜在状态进行隐蔽协同的问题，提出可验证潜在对齐（VLA）框架，设计三层监控器与可引导性框架，在多智能体拍卖基准上实现了高效的隐蔽协同检测与缓解。

Falcon Perception-HD: High Density Perception via Reinforcement Learning

Falcon Perception-HD：基于强化学习的高密度感知

Sofian Chaybouti, Yasser Dahou, Ngoc Dung Huynh, Reda Alami, Hilde Kuehne

机构 * Tübingen AI Center（蒂宾根人工智能中心） ； University of Tübingen（蒂宾根大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室） ； Technology Innovation Institute（技术创新研究院） 纠错

AI总结 该研究针对开放词汇自回归感知模型的目标错位问题，基于Falcon Perception设计RL框架，采用GRPO优化，在指代表达分割任务上提升了极密集场景性能，减少冗余需求并保留物体存在性知识。

Comments 27 pages, 11 figures

CL4D: Contrastive Language-4D Pretraining for Vision-Language Reasoning in Dynamic Scenes

CL4D：用于动态场景视觉-语言推理的对比语言-4D预训练

Kumal Hewagamage, Isuranga Senavirathne, Sasika Amarasinghe, Hasitha Gallella, Dulanga Weerakoon, Vigneshwaran Subbaraju, Ranga Rodrigo

机构 * University of Moratuwa（莫拉图瓦大学） ； Singapore-MIT Alliance for Research & Technology (SMART) Centre（新加坡-麻省理工研究与技术联盟（SMART）中心） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科学、技术与研究局（A*STAR）） 纠错

AI总结 本研究提出CL4D（首个4D视觉编码器）及基于其的4DVLM，在自建DynAction4D数据集上训练，CL4D性能较现有方法提升约16.75%，4DVLM优于Gemini、GPT-5等前沿视频VLM。

Comments Accepted at the 19th European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)

Teach a Molmo2Fish: Towards interactive fish tracking with natural language guidance

Teach a Molmo2Fish：面向自然语言引导的交互式鱼类追踪

Kai Van Brunt (1), Justin Kay (1), Sara Beery (1) ((1) Massachusetts Institute of Technology)

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

AI总结 本研究针对声呐鱼类追踪数据集定制了多模态大语言模型工具Molmo2Fish，通过交互式预测修正工作流开展实验，发现其在鱼类追踪和轨迹修正上性能良好，但自然语言引导的融入仍需提升。

Comments 29 pages, 6 figures, to be published in Third Workshop on Computer Vision for Ecology at ECCV 2026

Revisiting Open-Loop Execution in Robotics: Toward Reactive, Higher-Performing Policies

机器人学中的开环执行再探讨：迈向反应式、高性能策略

Michael Zeng, Abhinav Agarwal, Ajay Bati, Brian Lee, Siddharth Ancha, Russ Tedrake

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Mundane Systems Inc.（芒德系统公司） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本研究探讨机器人开环执行机制，发现长开环执行主要助短上下文策略模仿非马尔可夫示范，专家非马尔可夫性影响远超复合误差，长上下文下闭环策略更优，推动反应式策略范式发展。

A Cloud-Edge System for Multimodal Clinical Screening in Resource-Constrained Rural Settings

面向资源受限农村地区多模态临床筛查的云边协同系统

Hei Ting (Una) Chan, Chenwei Wu, Xueshen Liu, Zesen Zhao, Boyuan Zheng, Luis Filipe Nakayama, Michael G. Morley, Liyue Shen, Jiasi Chen, Z. Morley Mao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 该研究针对资源受限农村地区的多模态临床筛查问题，提出云边协同架构，经实验验证其诊断性能优异且成本更低，可适配部署约束。

Comments 31 pages, 3 figures. In Proceedings of Machine Learning Research, Volume 340, 2026 (Machine Learning for Healthcare Conference)

GeCo: Evaluating Geometric Consistency for Video Generation via Motion and Structure

GeCo：通过运动和结构评估视频生成的几何一致性

Leslie Gu, Junhwa Hur, Charles Herrmann, Fangneng Zhan, Todd Zickler, Deqing Sun, Hanspeter Pfister

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 GeCo通过融合残差运动和深度先验，检测静态场景中的几何变形和遮挡不一致问题，并用于评估视频生成模型的性能与缺陷。