University of Oxford（牛津大学）

CUA-Suite: Massive Human-annotated Video Demonstrations for Computer-Use Agents

CUA-Suite：大规模人工标注的视频演示用于计算机使用代理

Xiangru Jian, Shravan Nayak, Kevin Qinghong Lin, Aarash Feizi, Kaixin Li, Patrice Bechard, Spandana Gella, Sai Rajeswar

机构 * ServiceNow ； University of Waterloo（多伦多大学） ； Mila ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 CUA-Suite通过提供连续高质量视频演示和密集标注，解决计算机使用代理训练中视频数据不足的问题，包含约55小时的专家视频和600万帧数据，支持多模态研究。

Comments Project Page: https://cua-suite.github.io/

When AI Meets Early Childhood Education: Large Language Models as Assessment Teammates in Chinese Preschools

当人工智能遇见早期教育：大型语言模型作为中国幼儿园的评估伙伴

Xingming Li, Runke Huang, Yanan Bao, Yuye Jin, Yuru Jiao, Qingyong Hu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本文探讨AI如何通过提取结构化质量指标，提升中国幼儿园教师与儿童互动评估的可扩展性，提出TEPE-TCI-370h数据集和Interaction2Eval框架，实现88%的评估一致性，并验证AI在提升评估效率和促进教育公平中的潜力。

Comments Accepted to AIED 2026, Project page: https://qingyonghu.github.io/Interaction2Eval/

Do 3D Large Language Models Really Understand 3D Spatial Relationships?

三维大语言模型真的能理解三维空间关系吗？

Xianzheng Ma, Tao Sun, Shuai Chen, Yash Bhalgat, Jindong Gu, Angel X Chang, Iro Armeni, Iro Laina, Songyou Peng, Victor Adrian Prisacariu

机构 * VGG（视觉信息组） ； University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文挑战了3D-LLM对三维空间关系的理解能力，提出Real-3DQA基准测试，发现现有模型在去除简单线索后表现不佳，并提出3D重加权训练目标以提升空间推理能力。

Comments ICLR 2026

SigmaDock: Untwisting Molecular Docking With Fragment-Based SE(3) Diffusion

SigmaDock：基于片段的SE(3)扩散实现分子对接的解缠

Alvaro Prat, Leo Zhang, Charlotte M. Deane, Yee Whye Teh, Garrett M. Morris

机构 * Department of Statistics, University of Oxford（牛津大学统计系） 纠错

AI总结 SigmaDock通过基于片段的SE(3)扩散模型，利用结构化学的归纳偏差分解配体为刚体片段，并在结合口袋中重新组装这些片段，实现高精度的分子对接。

Comments Camera-ready version for ICLR 2026

Accelerated Parallel Tempering via Neural Transports

加速的神经传输并行退火

Leo Zhang, Peter Potaptchik, Jiajun He, Yuanqi Du, Arnaud Doucet, Francisco Vargas, Hai-Dang Dau, Saifuddin Syed

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Xaira Therapeutics ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出利用神经采样器加速并行退火，通过减少相邻分布间的重叠需求，提升多模态采样效率并降低计算成本。

Comments Camera-ready version for ICLR 2026