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基于模拟的经验贝叶斯
机构 * Department of Statistics University of Washington（统计学系华盛顿大学） ； Department of Computer Science Cornell University（计算机科学系康奈尔大学） ； School of Mathematical Sciences and Center for Statistical Science Peking University（数学科学学院与统计科学中心北京大学） ； Departments of Computer Science and Statistics Columbia University（计算机科学与统计学系哥伦比亚大学）
AI总结 研究针对似然只能通过模拟器获得的情况开发经验贝叶斯方法，引入基于模拟的经验贝叶斯（SBEB），通过观测数据、模拟器样本和推断网络计算估计，迭代细化先验，经实验证明其比固定先验的SBI提高了准确性。
超球可能并非免费午餐
机构 * IQuest Research（IQuest研究公司） ； Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）
AI总结 研究超球风格优化器优势来源，通过推导角有效学习率等方法分析，发现其优势并非源于更新方向，而是有效步长演变，预训练实验表明学习率衰减策略影响性能，谨慎调度对发挥其潜力至关重要。
Comments 14 pages, 4 figures. Code: https://github.com/mangocrazz/hyperball-may-not-be-a-free-lunch. Equal contribution: Yihao Xiao and Jialong Sun. Corresponding author: Bryan Dai
dRAE：具有超球面码的表示自编码器
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 研究旨在解决高维视觉表示离散化难题，提出超球面量化（HSQ），其离散表示自编码器（dRAE）能解耦语义与特征幅度，防止码本坍缩，实现高保真重建，实验证明性能提升、码本利用率高且训练流程简化。
Comments Preprint. Project Page: https://drae-hsq.github.io
QLPO：用于长度感知策略优化的象限加权采样
机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Beijing Key Laboratory of Software and Hardware Cooperative Artificial Intelligence Systems, Peking University（北京大学软硬件协同人工智能系统北京市重点实验室） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Institute of Computational Social Science, Peking University (Qingdao)（北京大学（青岛）计算社会科学研究院）
AI总结 针对大型推理模型长思维链响应致高延迟成本问题，提出QLPO方法，通过先过度生成候选响应，再按特定规则重采样训练组，实现隐式长度控制，在多模型中改善准确率与长度权衡，减少响应长度并保持推理性能。
Comments 18 pages, 7 figures, 6 tables. Accepted at COLM 2026
GrainGS：用于高效动态新视图合成的梯度解耦高斯点云渲染
机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Department of Computing, Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算学系） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy（广东省人工智能与数字经济实验室） ； Huawei Consumer Business Group, Huawei（华为消费者业务集团） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento（特伦托大学信息工程与计算机科学系）
AI总结 针对动态场景重建问题，GrainGS结合分层锚点框架与高斯变形，通过静态预热、停止梯度操作等实现各高斯独立预测时间偏移及规范-残差外观分解，在合成和真实多视图基准测试中展现出高重建质量、实时渲染及紧凑存储等优势。
DataFlow-Harness：用于构建可编辑大语言模型数据管道的基础代码代理平台
机构 * Peking University（北京大学） ； Institute for Advanced Algorithms Research（先进算法研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院）
AI总结 研究针对大语言模型数据处理工作流中编码代理脚本无法自动转化为可编辑工件的问题，提出DataFlow-Harness平台，通过类型化增量突变引导构建DAG，结合多种技术，在数据工程基准测试中取得高通过率，降低成本和延迟。
Comments 13 pages, 2 figures, and 5 tables. Technical report
LMEB：长周期记忆嵌入基准
机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute (SLAI)（深圳环湖研究院） ； Peking University（北京大学）
AI总结 本文提出LMEB基准，用于评估复杂长周期记忆检索任务，涵盖22个数据集和193个零样本任务，揭示大模型并不总优于小模型，且传统检索能力不等同于长周期记忆能力。
Comments 35 pages, 9 figures, 23 tables
RAD：面向机器人观测的真实异常检测数据集与基准
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Great Bay University（大湾大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Deakin University（德克萨斯大学）
AI总结 提出RAD数据集，包含13类日常物体和4种缺陷，从60多个机器人视角在非受控光照下采集，用于评估2D特征、3D重建和视觉语言模型在姿态无关的异常检测中的表现，发现2D方法优于3D和VLM方法。
CARE：通过通道感知区域提取实现抗纠缠超声图像分割
机构 * Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学）
AI总结 研究针对超声图像分割中目标与背景纠缠问题，提出通道感知区域提取（CARE）框架，通过分离编码响应及区域交互恢复病变线索，在多个基准实验中表现卓越，有效解决了视觉模糊性问题。
Comments 10 pages, 7 figures
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