Princeton University（普林斯顿大学）

Dynamic Black-hole Emission Tomography with Physics-informed Neural Fields

基于物理信息神经场的动态黑洞发射断层成像

Berthy T. Feng, Andrew A. Chael, David Bromley, Aviad Levis, William T. Freeman, Katherine L. Bouman

机构 * Caltech（加州理工学院） ； MIT（麻省理工学院） ； NSF IAIFI（国家科学基金会IAIFI） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Niels Bohr International Academy（尼尔斯·玻尔国际学院） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出PI-DEF方法，利用可微神经渲染从EHT测量数据中联合重建4D发射率场和3D速度场，以软约束方式引入物理信息，在模拟数据上显著优于现有方法。

Comments CVPR 2026

SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks

SkillsBench: 基准测试智能体技能在不同任务中的有效性

Xiangyi Li, Yimin Liu, Wenbo Chen, Bingran You, Zonglin Di, Yifeng He, Shenghan Zheng, Kyoung Whan Choe, Jiankai Sun, Shuyi Wang, Chujun Tao, Binxu Li, Xuandong Zhao, Hejia Geng, Xiaojun Wu, Junwei Zhou, Xiaokun Chen, Hanwen Xing, Yubo Li, Qunhong Zeng, Di Wang, Yuanli Wang, Roey Ben Chaim, Penghao Jiang, Haotian Shen, Luyang Kong, Xinyi Liu, Runhui Wang, Xuanqing Liu, Jiachen Li, Xin Lan, Yueqian Lin, Wengao Ye, Junwei He, Songlin Li, Yue Zhang, Yipeng Gao, Yijiang Li, Ze Ma, Liqiang Jing, Tianyu Wang, Kaixin Li, Yiqi Xue, Haoran Lyu, Yizhuo He, Yuchen Tian, Shutong Wu, Bowei Wang, Yixuan Gao, Bo Chen, Litong Liu, Sikai Cheng, Jiajun Bao, Shuaicheng Tong, Shuwen Xu, Terry Yue Zhuo, Tinghan Ye, Qi Qi, Miao Li, Longtai Liao, Zelin Tan, Chang Shi, Xilin Tang, Srinath Tankasala, Boqin Yuan, Yaoyao Qian, Jianhong Tu, Chenguang Wang, Yizhou Sun, Wei Wang, Aaron Taylor, Ziyue Yang, Changkun Guan, Zhikang Dong, Xinyu Zhang, Steven Dillmann, Han-chung Lee, Dawn Song

机构 * BenchFlow ； OSU ； Amazon ； UC Berkeley ； UC Santa Cruz ； UC Davis ； Dartmouth ； RLWRLD ； Independent ； Princeton University ； Oxford University ； Stanford University ； USC ； CMU ； Foxconn ； Zenity ； UNSW ； UT Austin ； MSU ； Duke University ； ByteDance ； UT Dallas ； UC San Diego ； Columbia University ； University of Rochester ； Cornell Tech ； Georgia Tech ； Cornell University ； NEU ； UCLA ； Snap Inc. ； Fanshawe College ； University of Science and Technology of China ； HKUST(GZ) ； Anyscale 纠错

AI总结 提出SkillsBench基准，包含8领域87个任务，通过配对评估证明技能提升平均通过率16.6个百分点，小模型配备技能可匹敌大模型。

MedCollab: IBIS-Guided Multi-Agent Collaboration with Hierarchical Disease Relation Chains for Clinical Diagnosis

MedCollab：基于IBIS引导的多智能体协作与分层疾病关系链的临床诊断

Yuqi Zhan, Xinyue Wu, Tianyu Lin, Yutong Bao, Xiaoyu Wang, Weihao Cheng, Huangwei Chen, Feiwei Qin, Zhu Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Springer Heidelberg（斯普林格海德堡） ； ABC Institute（ABC研究所） ； Rupert-Karls-University Heidelberg（海德堡鲁珀特-卡尔大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents’ Health and Diseases（浙江大学医学院儿童医院，国家儿童青少年健康与疾病临床研究中心） 纠错

AI总结 提出MedCollab框架，通过IBIS结构化论证和分层疾病关系链（HDRC）增强多智能体协作，提升临床诊断的准确性、可追溯性和报告质量。

Escaping the Cognitive Well: Efficient Competition Math with Off-the-Shelf Models

逃离认知陷阱：使用现成模型高效解决竞赛数学问题

Xingyu Dang, Rohit Agarwal, Rodrigo Porto, Anirudh Goyal, Liam H Fowl, Sanjeev Arora

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Princeton Language and Intelligence（普林斯顿语言与智能） 纠错

AI总结 提出一种推理流水线，利用现成模型以极低成本在IMO风格数学问题上达到最佳性能，通过猜想提取和上下文分离解决求解器-评分器流水线中的认知陷阱问题。

Neuromorphic Wireless Split Computing with Resonate-and-Fire Neurons

基于共振-放电神经元的神经形态无线分割计算

Dengyu Wu, Jiechen Chen, H. Vincent Poor, Bipin Rajendran, Osvaldo Simeone

机构 * Department of Engineering, King’s College London（工程系，伦敦国王学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（电气与计算机工程系，普林斯顿大学） ； Institute for Intelligent Networked Systems, Northeastern University London（智能网络化系统研究所，伦敦东北大学） 纠错

AI总结 提出一种利用共振-放电神经元直接处理时域信号的无线分割计算架构，通过振荡动力学提取谱特征，降低脉冲率和能耗，在音频和调制分类任务中达到与传统方法相当的精度。

Attention, not scale, drives human-AI alignment in multimodal language prediction

注意力，而非规模，驱动多模态语言预测中的人机对齐

Viktor Kewenig, Andrew Lampinen, Samuel A. Nastase, Christopher Edwards, Quitterie Lacome D'Elascombe, Akilles Rechardt, Jeremy I Skipper, Gabriella Vigliocco

机构 * Psychology and Language Science, Experimental Psychology, University College London, London, UK（心理学与语言科学、实验心理学，伦敦大学学院，伦敦，英国） ； Google Deepmind, Mountain View, US（谷歌DeepMind，山景城，美国） ； Princeton Neuroscience Institute, Princeton University, Princeton, NJ, USA（普林斯顿神经科学研究所，普林斯顿大学，普林斯顿，新泽西州，美国） ； Computer Science Department, Exeter University（计算机科学系，埃克塞特大学） 纠错

AI总结 本研究通过比较五种视觉-语言模型与600名人类在视觉世界范式中的表现，发现添加视觉上下文显著提升模型与人类在预测评分上的一致性，且注意力机制而非模型规模是主要驱动因素。

Comments 39 pages, 6 Figures, published in NPJ Artificial Intelligence