Learning Discrete Riemannian Metrics for Physical Fields with Cochain-Frame Equivarianc
利用上同调框架等变性学习物理场的离散黎曼度量
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 本文提出黎曼霍奇消息传递（RHMP），通过固定拓扑相关的胞腔上边缘算子、学习几何相关的上同调度量，实现上同调框架等变性，在7项物理基准测试中取得最佳整体性能。
高校专区
Princeton University（普林斯顿大学）
Where did the ambiguity go? Examining how multimodal models interpret polysemous words
歧义去了哪里？探究多模态模型如何解释多义词
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 该研究对比17个文本到图像模型和15个文本生成模型，发现多模态模型生成图像的词义多样性低于文本，揭示了基础模型在不同模态间意义表达的迁移 gap。
Comments Oral Presentation, Sci-FM Workshop @ COLM 2026
The First ChineseBabyLM Challenge: training data-efficient and cognitively plausible language models for Chinese
首个中文BabyLM挑战：训练数据高效且认知合理的中文语言模型
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 首个中文BabyLM挑战将在2026年自然语言处理与中文计算会议举办，要求用1亿中文词元从头训练语言模型，在自然语言理解、认知对齐和汉字知识三轨道评估，不限分词器、模型架构和训练轮数。
Comments 13 pages
Grounding Robot Generalization in Training Data via Retrieval-Augmented VLMs
通过检索增强的视觉语言模型实现机器人在训练数据中的泛化
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 本文提出RADAR框架，通过检索和视觉语言模型分析，评估机器人策略在不同场景下的泛化能力，验证了其在大规模数据集中的有效性。
Comments IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
ML-AutoResearch: Training Machine Learning Research Agents with Automatically Generated Environments
通过合成任务扩展实现AI科学家
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 本文提出一种合成环境生成管道，用于训练能从实践中学习的机器学习代理。通过真实数据集验证和自调试循环，生成高质量合成任务，提升Qwen3-4B和Qwen3-8B在MLGym上的性能，AUP指标分别提升9%和12%。
Language Models that Think, Chat Better
能思考、对话更出色的语言模型
机构 * Princeton Language and Intelligence（普林斯顿语言与智能研究所） ； Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 本文提出RLMT方法，将RLVR扩展至开放式任务，使语言模型生成长CoT推理，在多基准测试中优于RLHF，仅用少量提示训练的基础模型性能超多阶段后训练的指令微调模型
Comments COLM 2026; we release our code, data, and artifacts publicly at this https URL (https://github.com/princeton-pli/RLMT)
