Princeton University（普林斯顿大学）

Kairos: A Scalable Serving System for Physical AI

Kairos：面向物理AI的可扩展服务系统

Yinwei Dai, Ganesh Ananthanarayanan, Landon Cox, Xenofon Foukas, Bozidar Radunovic, Ravi Netravali

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 Kairos是首个支持生成-执行循环的多机器人服务系统，通过主动参与执行阶段，显著降低任务延迟，适用于广泛物理AI模型和机器人。

gwBenchmarks: Stress-Testing LLM Agents on High-Precision Gravitational Wave Astronomy

gwBenchmarks: 对高精度引力波天文学中LLM代理的应力测试

Tousif Islam, Digvijay Wadekar, Zihan Zhou

机构 * Kavli Institute for Theoretical Physics, University of California Santa Barbara, Kohn Hall, Lagoon Rd, Santa Barbara, CA 93106（加州大学圣芭芭拉分校凯弗利理论物理研究所） ； Center for Gravitational Physics, University of Texas at Austin, Austin, TX 78712, USA（德克萨斯大学奥斯汀分校引力物理中心） ； Department of Physics, Princeton University, Princeton, NJ 08540, USA（普林斯顿大学物理系） 纠错

AI总结 本文研究了最先进的LLM编码代理能否完成端到端的科学建模任务，通过八个任务测试其精度和物理系统推理能力，发现代理在复杂任务上表现不佳，无法达到领域要求。

Comments 26 pages, 4 figures

Intention-Conditioned Flow Occupancy Models

意图条件流占用模型

Chongyi Zheng, Seohong Park, Sergey Levine, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出意图条件流占用模型（InFOM），通过引入用户意图的隐变量，提升模型对长期依赖的建模能力，在36个状态基和4个图像基基准任务中实现回报提升1.8倍和成功率提升36%。

Comments ICLR 2026