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通过在线学习预处理器实现瞬态偏微分方程求解器的一次性加速
机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 研究针对瞬态偏微分方程数值模拟，提出用强盗算法利用线性求解器反馈在线学习预处理器配置的PCGBandit方法，直接在OpenFOAM上实现，可一次性加速模拟，在流体和MHD问题上验证了有效性。
Comments code available at https://github.com/mkhodak/PCGBandit
Journal ref Computer Physics Communications 327 (2026) 110304
T^2MLR：具有时间中层循环的Transformer
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 研究针对Transformer推理受自回归解码限制问题，提出T2MLR架构，将前token缓存中间层表示融合到当前token较早层，在自然语言预训练和多跳推理微调中表现优，且局部中层块应用循环效果好，还无需从头预训练，降低实际应用门槛。
利用大语言模型学习化学反应的机理推理
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Florida（佛罗里达大学）
AI总结 研究利用大语言模型学习化学反应机理推理，构建大规模推理数据集及福山基准，通过机理感知训练微调Qwen3 - 30B - A3B，在福山基准集A上精确路径匹配超FlowER模型，增强了语言模型的化学推理能力。
基于表示的语言模型探索：从测试时到训练后
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 研究语言模型中强化学习探索新行为的价值，提出基于预训练模型隐藏状态的表示奖励探索方法，在推理时和训练后都显著提升了模型性能，如验证效率和测试时样本效率，为发现新行为提供实用途径。
Comments Accepted at ICLR 2026. Website and code: https://rep-exp.github.io
SFO：通过谱滤波学习偏微分方程算子
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术离子-以色列理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 研究如何让神经算子有效捕捉偏微分方程解映射中的长程非局部相互作用，提出谱滤波算子SFO，利用通用谱基参数化积分核，通过学习快速衰减特征值的谱系数实现高效表示，在六个基准测试中达最优精度，大幅降误差并减少参数。
人们使用快速且扁平的模拟来对新游戏进行推理
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； New York University（纽约大学） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所）
AI总结 研究人们对新游戏的推理，通过超千名参与者和121种新棋盘游戏的研究，发现人们玩新游戏或评估时具系统性和适应性理性，用“直观玩家”模型解释，为新问题应对及类人AI系统设计提供见解。
基于强化学习的目标导航方法中什么重要？实证研究与统一框架
机构 * Computer Vision and Geometry Group, ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院计算机视觉与几何组） ； Robotics and Perception Group, University of Zurich, Switzerland（苏黎世大学机器人与感知组） ； Robotic Systems Lab, ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） ； Princeton Robotic Intelligence and SysteMs group, Princeton University, USA（普林斯顿大学机器人智能与系统组） ； Microsoft, Switzerland（微软公司）
AI总结 研究目标导航中基于强化学习方法各组件影响，通过分解导航管道为感知、策略和测试时增强三组件进行实证研究，引入统一框架，构建增强系统达领先性能，提供见解与建议，凸显当前智能体与人类导航差距。
幂律的力量：不对称性使组合推理成为可能
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 本文研究了幂律分布对组合推理任务的影响，发现其在状态跟踪和多步算术等任务中优于均匀分布，通过理论分析揭示了幂律分布通过引入有益的不对称性，使模型能更高效地学习长尾技能。
我们真的能学习一种表示来优化所有奖励吗？
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 研究无监督预训练中通过交互的无监督学习，聚焦前向 - 后向表示学习。通过理论分析阐明其表示存在条件及收敛情况，提出更易理解和优化的变体。实验表明该变体误差更小、零样本性能提升，还能为下游任务提供有效初始化。
回答之前先解释：组合视觉推理综述
机构 * Monash University（墨尔本大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院）
AI总结 综述2023年至2025年组合视觉推理文献，形式化核心定义，追溯范式转变，编目基准指标，提炼见解、识别挑战并概述方向，为该领域提供统一分类、历史路线图和批判性展望。
Comments Project Page: https://github.com/pokerme7777/Compositional-Visual-Reasoning-Survey
BabyVision：超越语言的视觉推理
机构 * UniPat AI ； xbench ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； MoonShot AI ； StepFun ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； G Labs Equal Core Contributors（0G Labs 等核心贡献者）
AI总结 研究发现当代多模态语言模型依赖语言先验，在基本视觉任务上表现差。为此引入BabyVision基准评估其核心视觉能力，涵盖多任务。结果显示模型缺乏基本视觉原语，BabyVision的进展迈向人类水平视觉能力，还探索了用生成模型解决视觉推理的方法。
Comments 26 pages, Homepage at https://unipat.ai/blog/BabyVision
模型参数中的不可检测后门：在高维空间中隐藏稀疏秘密
机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 提出Sparse Backdoor供应链攻击，通过注入带高斯抖动的结构化稀疏扰动在预训练图像分类器中植入可证不可检测后门，其检测难度等价于Sparse PCA，可抵御白盒区分。
MLS-Bench：对构建更好AI的AI系统的全面且严格评估
机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Purdue University（Purdue 大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出MLS-Bench基准，包含12个领域140个任务，评估AI系统能否发明通用且可扩展的机器学习方法，发现当前智能体在方法发明上仍远逊于人类，瓶颈在于科学洞察而非单纯搜索或计算。
在什么情况下可以污染奖励？线性MDP中奖励污染攻击的紧致刻画
机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science, Oregon State University, Corvallis, Oregon, USA（电子工程与计算机科学学院，俄勒冈州立大学，俄勒冈州科瓦利斯） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana, Illinois, USA（电气与计算机工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伊利诺伊州厄巴纳） ； Princeton University, Princeton, New Jersey, USA（普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿） ； Faculty of Computing and Data Sciences, Boston University, Boston, Massachusetts, USA（计算与数据科学学院，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿）
AI总结 本文研究了强化学习中奖励污染攻击，通过约束预算操控奖励迫使目标智能体采用符合攻击者目标的策略。研究首次给出了线性MDP中攻击可行性的精确必要和充分条件，区分了易受攻击和固有鲁棒的RL实例。理论框架扩展至深度RL环境，证明其在理论和实践上的重要性。
大语言模型通过一种独特的统一机制生成有害内容
机构 * Kempner Institute, Harvard University（哈佛大学肯普纳研究所） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Cohere ； Technion—IIT（以色列理工学院）
AI总结 研究通过权重剪枝揭示大语言模型中有害生成的内部结构，发现有害内容生成依赖于一组通用且与良性能力不同的权重，表明对齐训练重塑了有害表示，解释了领域微调引发的广泛对齐偏差。
视频生成中的运动归因
机构 * NVIDIA ； Princeton University（普林斯顿大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所）
AI总结 研究视频生成模型中数据对运动影响，提出基于梯度的运动归因框架Motive，通过运动加权损失掩码分离静态外观和时间动态，用于研究微调剪辑对时间动态的影响及指导数据策划，提升视频运动质量。
Comments See the project website at https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/MOTIVE/
大语言模型通过适应性探索形成新的社会偏见
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 研究大语言模型在无固有差异时能否形成新社会偏见，用心理学范式证明其能形成，导致任务分配不公平，新模型更严重，还探索干预措施，发现激励探索可减少分层。
Comments ICML 2026 Oral
迈向用于社交机器人导航基准测试的数据驱动指标
机构 * Aston University（阿斯顿大学） ； Logical Robotics（逻辑机器人公司） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； TOYOTA Motor North America（丰田北美公司） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； LAAS-CNRS（LAAS-CNRS研究所） ； George Mason University（乔治·梅森大学）
AI总结 致力于开发数据驱动的社交机器人导航指标以促进地面机器人基准测试和策略优化，介绍方法动机、数据集格式等，给出首个全面的学习社交机器人导航指标及相关结果。
Comments This work was presented at the 18th International Conference on Social Robotics (ICSR'2026)
自我监督的目标达成促成多智能体合作与探索
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 研究多智能体有效协调探索所需最少要素，通过自我监督目标达成，以访问目标状态可能性最大化代替奖励最大化，实证表明该方法在多智能体基准测试中表现优且更稳健。
Comments Project website with code and videos: https://chirayu-n.github.io/gcmarl
非平衡物理生成模型的局部学习规则
机构 * Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； AMOLF（AMOLF研究所）
AI总结 研究表明基于分数的生成模型的非平衡驱动协议可通过局部学习规则学习，直接从力测量或系统动力学计算驱动协议参数梯度，并用于高斯混合采样及MNIST数据集生成手写数字图像。
Comments 6 pages, 4 figures
关于最小二乘回归通过提前停止进行正则化
机构 * Department of Mathematics, Boston College（波士顿学院数学系） ； ORFE Department, Princeton University（普林斯顿大学ORFE系）
AI总结 研究机器学习中提前停止对模型参数和泛化能力的影响。通过分析线性回归离散全批量梯度下降动态，在最小分布假设下刻画参数轨迹和预期超额风险，证明提前停止与广义岭回归最小范数解等价且有益，并给出最优停止时间估计。
迈向有根的自主研究：一个端到端的LLM微型研究循环在已发表的计算物理学中的应用
机构 * Department of Physics, Princeton University（普林斯顿大学物理系）
AI总结 本文提出一个端到端的LLM微型研究循环，用于在已发表的计算物理学中进行自主研究，通过大规模和深度测试展示其在复现、批评和扩展研究中的能力。
Comments v2: camera-ready version, accepted at ICML 2026 AI for Science Workshop. Corrects the phase-classification statistics and adds a coding-sensitivity analysis (Methods M6); the agent-produced six-page Comment is reproduced as-is in the final appendix. 24 pages, 4 figures
BuilderBench：智能体的构建模块
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学）
AI总结 提出BuilderBench基准，通过开放式探索训练智能体构建结构，实验表明现有前沿语言模型和强化学习算法无法解决任何非平凡任务。
Comments Blogpost: https://rajghugare19.github.io/builderbench and Code: https://github.com/rajghugare19/builderbench
多重性是多模态学习中不可避免且固有的挑战
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 本文论证多模态数据固有的多对多映射关系（多重性）是影响数据构建、模型训练和评估的根本瓶颈，并呼吁发展多重性感知的学习框架与评估协议。
Comments ICML 2026 Position Track
WAFT-Stereo：仅变形场变换的立体匹配方法
机构 * Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系）
AI总结 WAFT-Stereo通过仅使用变形场替代传统代价体，实现了高效的立体匹配，在多个数据集上取得最佳性能，速度提升显著。
二阶方法在序列预处理中的威力
机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 本文提出利用Vovk-Azoury-Warmuth算法与USP结合，实现对边际稳定线性动力系统中序列预处理的强效结果，达到对数级别的 regret。
Comments 19 pages, 3 figures
语言模型中事实的持续记忆
机构 * Princeton Language and Intelligence (PLI), Princeton University（普林斯顿大学普林斯顿语言与智能研究所）
AI总结 提出持续记忆任务，发现语言模型在后续微调中严重遗忘事实，并提出REMIX方法（混合随机词序列或预训练语料）缓解遗忘，优于回放等方法。
Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026
基于对比目标推理的零样本模仿一致性方法
机构 * Department of Computer Science, Princeton University, Princeton, NJ, USA（普林斯顿大学计算机科学系）
AI总结 提出对比逆强化学习（CIRL），通过将多任务逆RL转化为目标推理问题，利用对比RL、自动目标提议和变分推断实现零样本模仿，理论证明其能一致恢复演示者意图，实验优于现有方法。
迈向自主O-RAN：一种用于实时网络控制与管理的多尺度智能体AI框架
机构 * IDLab, Department of Information Technology at Ghent University - imec（IDLab，格鲁特大学信息科技系 - imec） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（电气与计算机工程系，普林斯顿大学）
AI总结 提出一种多尺度智能体AI框架，通过非实时、近实时和实时控制环的协调层次结构，实现O-RAN的自主网络控制与管理，并在非平稳条件下和意图驱动的切片资源控制场景中验证了其有效性。
Comments Accepted for publication in the IEEE Network magazine
CORE-Bench：通过计算可重复性智能体基准提升已发表研究的可信度
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 提出CORE-Bench基准，包含270个基于90篇论文的任务，评估AI智能体在计算可重复性上的准确性，最佳智能体在最难任务上准确率仅21%，表明自动化科学任务仍有巨大提升空间。
Comments Benchmark harness and code available at http://github.com/siegelz/core-bench
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