Stanford University（斯坦福大学）

Mana: Dexterous Manipulation of Articulated Tools

Mana: 铰接工具的灵巧操作

Zhao-Heng Yin, Guanya Shi, Pieter Abbeel, C. Karen Liu

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Amazon FAR（亚马逊FAR） 纠错

AI总结 提出Mana框架，将灵巧操作重解释为动画问题，通过粗到细的流水线自动生成操作轨迹，实现铰接工具的零样本仿真到现实迁移。

Comments Project Page: https://zhaohengyin.github.io/mana

Diffusion Transformer World-Action Model for AV Scene Prediction

扩散Transformer世界-动作模型用于自动驾驶场景预测

Ruslan Sharifullin, Benjamin Jiang, Kai Xi Chew

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出紧凑潜世界模型，结合扩散Transformer（DiT）预测未来场景，在nuScenes上实现4.8倍更好的KID，并实现动作可控性（转向ρ=0.81）。

Comments 10 pages, 9 figures, 2 tables

OpenMedQ: Broad Open Pretraining for Medical Vision-Language Models

OpenMedQ：面向医学视觉语言模型的广泛开放预训练

Ibrahim Gulluk, Max Van Puyvelde, Olivier Gevaert

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院） ； Ghent University（根特大学） 纠错

AI总结 提出OpenMedQ，在14个数据集（约335万样本）上预训练医学视觉语言模型，在PathVQA上BLEU-1达75.9，超越562B参数的Med-PaLM M，并在8个未见医学分类任务上取得最高平均macro-F1（0.757）。

Comments Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) 2026, Short Paper Track

MARS: Margin-Adversarial Risk-controlled Stopping for Parallel LLM Test-time Scaling

MARS: 用于并行LLM测试时扩展的边际对抗风险控制停止策略

Wenbo Chen, Puheng Li, Mengyang Liu, Weijie Su, Tianpei Xie

机构 * Amazon（亚马逊） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 提出MARS停止规则，通过监测中间检查点的聚合投票并利用对抗性边界估计未来投票变化，在保证准确率的同时节省25-47%的自一致性token。

Smarter Saboteurs, Better Fixers: Scaling & Security in Linear Multi-Agent Workflows

更聪明的破坏者，更好的修复者：线性多智能体工作流中的规模与安全性

Timothy McAllister, Sina Abdidizaji, Ivan Garibay, Ozlem Ozmen Garibay

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究模型规模对线性多智能体工作流安全性的影响，发现大模型更易执行恶意指令，但轻量级修复阶段可恢复性能，表明线性结构在适当校正下具有鲁棒性。

Comments 16 pages (4 are main text), 2 figures, 6 tables. Accepted to the AIWILD Workshop at ICML 2026

SalArt-VQA: Diagnosing Whether VLMs Understand Salient Artifacts in Generated Images

SalArt-VQA: 诊断VLM是否理解生成图像中的显著伪影

Xiaoxiao Sun, Ruotian Zhang, Junzhe Huang, James Burgess, Serena Yeung-Levy

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

AI总结 提出SalArt-VQA基准，通过950张图像和3681道多选题，从检测、定位、空间基础、缺陷识别四方面评估VLM对生成图像伪影的理解，揭示高检测准确率下隐藏的失败模式。

Comments 23 pages, 7 figures, 7 tables. Dataset: https://huggingface.co/datasets/salartvqa/SalArt-VQA

Free-Placement Optimization of Ground Station Locations for Low-Earth Orbit Satellites

低地球轨道卫星地面站位置的自由布局优化

Grace Ra Kim, Duncan Eddy, Vedant Srinivas, Mykel J. Kochenderfer

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford, CA（航空航天系，斯坦福大学，加州斯坦福） ； Department of Computer Science, Stanford University, Stanford, CA（计算机科学系，斯坦福大学，加州斯坦福） 纠错

AI总结 提出SCORE方法，通过两阶段自由布局优化地面站位置，相比差分进化算法减少5倍函数评估次数并提升13%下行吞吐量，相比固定站点方法提升15%总下行量。

Comments 34 pages, 13 figures, 11 tables, Journal of Aerospace Information Systems (JAIS)