AdaJEPA: An Adaptive Latent World Model
AdaJEPA：一种自适应潜在世界模型
机构 * New York University（纽约大学） ； AMI Labs（AMI实验室）
AI总结 提出AdaJEPA，一种在模型预测控制闭环中进行测试时自适应的潜在世界模型，通过自监督信号持续校准模型，显著提升规划成功率。
高校专区
New York University（纽约大学）
RESOLVE: A Multi-Resolution and Multi-Modal Dataset for Roadside Cooperative Perception
RESOLVE：用于路边协同感知的多分辨率多模态数据集
机构 * The Polytechnic School, Arizona State University（亚利桑那州立大学理工学院） ； Department of Computer Science and Engineering, New York University（纽约大学计算机科学与工程系）
AI总结 提出RESOLVE数据集，包含多分辨率LiDAR和相机-LiDAR同步数据，用于评估路边3D检测与跟踪中的单模态与融合架构，揭示多模态融合如何补偿LiDAR点稀疏性。
Comments Accepted to ECCV 2026. Including supplementary material
Histogram-constrained Image Generation
直方图约束的图像生成
机构 * Center for Data Science, New York University Shanghai（上海纽约大学数据科学中心） ； New York University（纽约大学）
AI总结 提出直方图约束图像生成（HIG）框架，通过最优传输理论在扩散模型中精确施加用户指定的分布约束，实现全局与局部之间的中间粒度控制，并展示其在颜色/潜在直方图约束生成和高容量信息嵌入中的应用。
Comments Accepted to ECCV 2026; 31 pages, 16 figures
Towards Inclusive Mobility Modeling: Characterizing and Evaluating Elderly Trajectory Patterns in Urban Systems
迈向包容性移动建模：城市系统中老年人轨迹模式的特征化与评估
机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算机与人工智能学院） ； MOE Key Laboratory of Interdisciplinary Research of Computation and Economics, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算与经济学交叉研究教育部重点实验室） ； Center for Data Science, New York University（纽约大学数据科学中心）
AI总结 本研究利用共享单车数据，通过合成轨迹生成案例，定量评估老年人出行数据缺失对移动建模的偏差影响，并对比马尔可夫链与大语言模型在不同人口训练集下的表现。
What Probing Reveals about Autonomous Driving: Linking Internal Prediction Errors to Ego Planning
探测揭示自动驾驶：内部预测误差与自我规划的关联
机构 * Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)（光州科学技术院） ； New York University（纽约大学）
AI总结 通过线性探测和因果干预，研究自动驾驶策略在碰撞事件中缺乏及时预测能力，导致规划缺陷，并证明纠正预测可提升安全性。
Comments 10 pages
Random Reshuffling Dominates Stochastic Gradient Descent
随机重排主导随机梯度下降
机构 * Stern School of Business, New York University（纽约大学斯特恩商学院）
AI总结 针对光滑凸优化中随机重排（RR）的收敛理论局限，本文首次证明在任意合理步长下，经过任意有限轮次后RR始终优于随机梯度下降（SGD），解决了长期悬而未决的问题。
Comments COLT 2026
