Stanford University（斯坦福大学）

Accurate, Interdisciplinary and Transparent Structure-property Understanding with Deep Native Structural Reasoning

通过深度原生结构推理实现准确、跨学科和透明的结构-属性理解

Chen Tang, Yizhou Wang, Jianyu Wu, Lintao Wang, Shixiang Tang, Pengze Li, Encheng Su, Jun Yao, Jiabei Xiao, Yuqi Shi, Jielan Li, Hongxia Hao, Zhangyang Gao, Fang Wu, Ben Fei, Xiangyu Yue, Pan Tan, Bozitao Zhong, Jinouwen Zhang, Aoran Wang, Yan Lu, Jiaheng Liu, Xinzhu Ma, Liang Hong, Mingyue Zheng, Phil Torr, Bowen Zhou, Wanli Ouyang, Lei Bai

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； The University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences（药物发现与设计中心、国家药物研究重点实验室、上海中医药材料医学研究所、中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究聚焦利用人工智能解释结构-属性关系的挑战，提出多模态科学基础模型SciReasoner，通过离散化结构信息为可寻址单元进行推理，在多领域基准测试中表现出色，实现准确预测与可解释科学推理的结合。

Constrained Decoding for Diffusion Language Models via Efficient Inference over Finite Automata

通过有限自动机上的高效推理实现扩散语言模型的约束解码

Meihua Dang, Stefano Ermon

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究扩散语言模型的约束解码问题，提出基于有限自动机高效推理的算法，能保证约束满足，支持多种解码方式，经实验验证在多种任务上提升准确率且推理开销小。

WildCity: A Real-World City-Scale Testbed for Rendering, Simulation, and Spatial Intelligence

WildCity：用于渲染、模拟和空间智能的真实世界城市规模测试平台

Xiangyu Han, Mengyu Yang, Jiaqi Li, Bowen Chang, Ziyu Chen, Hexu Zhao, Rahul Kumar Agrawal, Anthony Rodriguez, Fiona Hua, Marco Pavone, Chen Feng, Yiming Li

机构 * May Mobility（五月出行公司） ； New York University（纽约大学） ； NVIDIA（英伟达公司） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对人工智能在构建城市规模空间表征方面的挑战，引入WildCity真实世界多模态数据集，建立重建基线并转化为模拟器，分析关键挑战，推动城市规模渲染及相关人工智能发展。

Comments ECCV 2026; Project Page: https://han-xiangyu.github.io/Wild-City/

Danus: Orchestrating Mathematical Reasoning Agents with Fact-Graph Memory

Danus：利用事实图内存编排数学推理智能体

Jihao Liu, Guoxiong Gao, Zeming Sun, Bin Wu, Shurui Liu, Jiedong Jiang, Haocheng Ju, Leheng Chen, Ronnie Cheng, Xiping Zhang, Bin Dong

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心） ； Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University（京都大学数理解析研究所） ； School of Mathematics, Tianjin University（天津大学数学学院） ； Zhongguancun Academy（中关村科学院） ； Department of Mathematics, Stanford University（斯坦福大学数学系） ； Westlake Institute for Advanced Study, Westlake University（西湖大学西湖高等研究院） ； School of Mathematical Sciences, Key Laboratory of Intelligent Computing and Applications (Ministry of Education), Tongji University（同济大学数学科学学院（教育部智能计算与应用重点实验室）） ； Beijing International Center for Mathematical Research and the New Cornerstone Science Laboratory, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心与新基石科学实验室） ； Center for Machine Learning Research, Peking University（北京大学机器学习研究中心） ； Center for Intelligent Computing, Great Bay Institute for Advanced Study, Great Bay University（大湾区大学高等研究院智能计算中心） 纠错

AI总结 本文针对基于大语言模型的数学推理智能体扩展和编排难题，提出以共享事实图为全局内存管理机制的Danus系统，由主智能体、工作智能体和验证器构成，通过案例研究评估，展示其构建长证明的能力，为长期研究问题提供有效编排途径。

Tangent classes of matroids and wonderful compactifications

拟阵的切线类与美妙紧化

Ronnie Cheng, Shurui Liu, Guoxiong Gao

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文针对无环拟阵 \(M\) 及特定构建集 \(\mathcal{G}\) 构造整切线类 \(T_{M,\mathcal{G}}^{\mathbb{Z}}\)，可恢复周环希尔伯特级数等。主体由人工智能达努斯自主生成，在相关论文公开前解决问题，展现了AI在数学研究中的潜力。

Comments v2: added reference to Danus report [Liu et al., arXiv:2607.06447] and minor edits