Stanford University（斯坦福大学）

First Proof Second Batch

首次证明第二批

Mohammed Abouzaid, Nikhil Srivastava, Rachel Ward, Lauren Williams

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； Polish Academy of Sciences（波兰科学院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Brown University（布朗大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； MIT（麻省理工学院） ； Weierstrass Institute（魏尔斯特拉斯研究所） ； Duke University（杜克大学） ； Sorbonne Université（索邦大学） ； Boston College（波士顿学院） ； Université du Québec à Montréal（魁北克大学蒙特利尔分校） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

AI总结 测试多个AI系统在十个数学研究问题上的解题能力，评估当前AI解决研究级数学问题的水平。

The Discrete-Log Clock: How a Transformer Learns Modular Multiplication

离散对数时钟：Transformer如何学习模乘法

Huu Danh Nguyen

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 通过乘法特征变换分析，发现Transformer在模乘法任务中学习到稀疏的傅里叶谱，其嵌入和MLP神经元主要编码少数乘法频率，表明模型实现了离散对数空间中的加法运算，即“离散对数时钟”算法。

Comments 5 pages, 5 figures. Accepted to the Mechanistic Interpretability Workshop at ICML 2026

Decision-Driven Geosteering Under Uncertainty: A Unified Framework for Sequential Decision Optimization

不确定性下的决策驱动地质导向：序列决策优化的统一框架

Hibat Errahmen Djecta, Sergey Alyaev, Kristian Fossum, Reidar B. Bratvold, Ressi Bonti Muhammad, Apoorv Srivastava

机构 * NORCE Research Centre（NORCE研究机构） ； University of Stavanger（斯塔夫anger大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出一个将粒子滤波与强化学习结合的地质导向框架，通过显式建模地质不确定性并评估三种决策策略，实现稳定且高效的井轨迹实时优化。

Transformer-Based Warm-Starting for Feasible and Optimal Terminal Approach to Tumbling Objects with Space Manipulators

基于Transformer的可行且最优末端接近翻滚目标的空间机械臂热启动方法

Yuji Takubo, Maximilian Adang, Mac Schwager, Simone D'Amico

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对空间机械臂末端接近翻滚目标的实时轨迹生成问题，提出基于因果Transformer的热启动方法，通过分解规划并热启动姿态-力矩分配阶段，在300个测试场景中减少28%迭代次数和23%运行时间，同时保持控制成本分布。

Comments 8 pages, 4 figures

PermaVid: Consistent Video Generation Across Edits via Disentangled Context Memory

PermaVid: 通过解耦上下文记忆实现编辑下的一致视频生成

Shuai Yang, Bingjie Gao, Ziwei Liu, Jiaqi Wang, Dahua Lin, Tong Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 提出PermaVid框架，利用解耦为语义外观和几何结构的上下文记忆，结合编辑感知更新策略，实现编辑操作后视频的长期一致生成。

Comments Project page: https://ys-imtech.github.io/projects/PermaVid/

CausalT5k: Diagnosing Refusal and Failure Modes in Trustworthy Causal Reasoning Across Causal Rungs

CausalT5k: 诊断可信因果推理中的拒绝与失败模式——跨越因果阶梯

Longling Geng, Andy Ouyang, Theodore Wu, Daphne Barretto, Matthew John Hayes, Rachael Cooper, Yuqiao Zeng, Sameer Vijay, Gia Ancone, Ankit Rai, Matthew Wolfman, Patrick Flanagan, Edward Y. Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出CTK基准，通过5,147个案例诊断大语言模型在因果推理中的失败模式，包括因果阶梯、陷阱类型、压力敏感性和拒绝质量等标注，揭示聚合准确率隐藏的缺陷。

Comments 12 pages, 17 tables, 4 figures

OmniRetarget: Interaction-Preserving Data Generation for Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation and Scene Interaction

OmniRetarget：面向人形全身运动操控与场景交互的交互保持数据生成

Lujie Yang, Xiaoyu Huang, Zhen Wu, Angjoo Kanazawa, Pieter Abbeel, Carmelo Sferrazza, C. Karen Liu, Rocky Duan, Guanya Shi

机构 * Amazon FAR (Frontier AI & Robotics)（亚马逊前沿人工智能与机器人实验室） ； MIT（麻省理工学院） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出OmniRetarget引擎，通过交互网格显式建模并保持智能体、地形和物体间的空间与接触关系，将人类运动重定向为机器人运动，生成高质量轨迹以训练强化学习策略，实现长时间跑酷和操控技能。

Comments Project website: https://omniretarget.github.io

MedicalAgentsBench for Complex Medical Reasoning: Comparing Internalized Reasoning Models versus Externalized Agent-based Frameworks

MedicalAgentsBench：复杂医学推理基准——比较内化推理模型与外化智能体框架

Yanjun Shao, Xiangru Tang, Jiwoong Sohn, Jiapeng Chen, Yuxuan Liao, Jiayi Zhang, Jinyu Xiang, Fang Wu, Yilun Zhao, Chenglin Wu, Wenqi Shi, Arman Cohan, Mark Gerstein

机构 * Program in Computational Biology & Biomedical Informatics, Yale University（计算生物学与生物医学信息学项目，耶鲁大学） ； Department of Biomedical Informatics & Data Science, Yale University（生物医学信息学与数据科学系，耶鲁大学） ； Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） ； Department of Biosystems Science and Engineering, ETH Zurich（生物系统科学与工程系，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） ； Department of Bioinformatics, UT Southwestern Medical Center（生物信息学系，德克萨斯西南医学中心） 纠错

AI总结 提出MedicalAgentsBench基准（862个复杂临床问题），比较内化推理模型与外化智能体框架在医学推理中的表现，发现两者效果可叠加，最优组合为o3-mini+MDAgents（准确率35.1%）。

Comments https://github.com/gersteinlab/MedicalAgentsBench