Stanford University（斯坦福大学）

FARS: A Fully Automated Research System Deployed at Scale

FARS：一个大规模部署的全自动研究系统

Qiong Tang, Tianxiang Sun, Xiangkun Hu, Xiangyang Liu, Yiran Chen, Yunfan Shao, Bobo Li, Changze Lv, Cheng Xu, Chengsong Huang, Chunyang Li, Dizhan Xue, Hao Bai, Haodong Duan, Hengquan Guo, Hongyang He, Hongyi Chen, Hui Shen, Jiahao Yuan, Jiankai Sun, Jikang Cheng, Jinfeng Xu, Jingqi Tong, Jingye Chen, Jinxiu Liu, Jixuan Leng, Junchi Yu, Kaixun Jiang, Kun Xiang, Kunpeng Yao, Lang Feng, Liangqi Yuan, Longsen Gao, Meng Li, Qi Jia, Qiushi Sun, Shengyuan Ding, Shizhan Gong, Siru Zhong, Terry Jingchen Zhang, Tianle Gu, Tianyi Liang, Weijie Liu, Weikai Yang, Weizhi Fei, Xin Wang, Xinpeng Liu, Xuanwen Ding, Yihong Tang, Yuanli Wang, Yukun Jiang, Yuming Yang, Zhengbao He, Zhikai Chen, Zhikun Xu, Zhuang Li, Zihao Huang

机构 * Analemma ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University College Dublin（都柏林大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； ByteDance（字节跳动） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； University of Warwick（华威大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Tencent（腾讯） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nex-AGI Team（Nex-AGI团队） 纠错

AI总结 提出FARS系统，通过分阶段智能体协作自动生成研究项目，在67个AI/ML主题上产出166篇论文，经282份评审验证其可产出有价值成果，同时暴露实验范围窄、方法局限和诚信问题。

PerspectiveGap: A Benchmark for Multi-Agent Orchestration Prompting

PerspectiveGap: 多智能体编排提示的基准测试

Youran Sun, Xingyu Ren, Kejia Zhang, Xinpeng Liu, Jiaxuan Guo

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出PerspectiveGap基准，评估LLM为多智能体系统编写编排提示的能力，实验显示模型平均通过率仅14.9%，表明该能力独特且未被充分评估。

Hierarchical and Holistic Open-Vocabulary Functional 3D Scene Graphs for Indoor Spaces

层次化和整体化的开放词汇功能3D场景图用于室内空间

Xinggang Hu, Chenyangguang Zhang, Alexandros Delitzas, Xiangkui Zhang, Marc Pollefeys, Francis Engelmann, Xiangyang Ji

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI for Informatics（信息研究所） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Microsoft（微软） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Lugano（卢加诺大学） 纠错

AI总结 本文提出一种开放词汇管道，结合2D视觉定位和3D图优化，解决小规模密集相似实例的场景图推理问题，通过时间图优化和全局层次塑造提升室内空间的功能3D场景图生成能力。

Recursive Multi-Agent Systems

递归多智能体系统

Jiaru Zou, Rui Pan, Ruizhong Qiu, Pan Lu, Shizhe Diao, Jindong Jiang, Hanghang Tong, Tong Zhang, Markus J. Buehler, Jingrui He, James Zou

机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出递归多智能体框架RecursiveMAS，通过递归计算提升多智能体协作效率，实验证明其在多个基准测试中准确率提升8.3%，推理速度提升1.2-2.4倍，token使用减少34.6%-75.6%。

Comments Project Website: https://recursivemas.github.io

Tool-MCoT: Tool Augmented Multimodal Chain-of-Thought for Content Safety Moderation

Tool-MCoT：用于内容安全审核的工具增强多模态链式思维

Shutong Zhang, Dylan Zhou, Yinxiao Liu, Yang Yang, Huiwen Luo, Wenfei Zou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文提出Tool-MCoT，一种基于工具增强的多模态链式思维模型，用于提升内容安全审核的效率与准确性，通过训练小语言模型以有效利用外部工具进行推理和决策。

People use fast and flat simulation to reason about new games

人们使用快速且扁平的模拟来对新游戏进行推理

Katherine M. Collins, Cedegao E. Zhang, Lionel Wong, Mauricio Barba da Costa, Graham Todd, Adrian Weller, Samuel J. Cheyette, Thomas L. Griffiths, Joshua B. Tenenbaum

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） 纠错

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。

Toward Autonomous Soft Robotic Endovascular Navigation via Imitation Learning

通过模仿学习实现自主软机器人血管内导航

Noah Barnes, Ji Woong Kim, Lingyun Di, Hannah Qu, Anuruddha Bhattacharjee, Miroslaw Janowski, Dheeraj Gandhi, Bailey Felix, Shaopeng Jiang, Olivia Young, Mark Fuge, Ryan D. Sochol, Jeremy D. Brown, Axel Krieger

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL)（日内瓦联邦理工学院（EPFL）） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究旨在实现自主软机器人血管内导航，开发基于变压器的模仿学习框架，通过目标条件等实现通用导航，在多种几何结构上训练并评估，策略成功率高，还进行了相关研究及扩展，提升了在未见几何结构上的成功率。

Can Argus Judge Them All? Comparing VLMs Across Domains

阿格斯能评判一切吗？跨领域比较视觉语言模型

Harsh Joshi, Gautam Siddharth Kashyap, Rafiq Ali, Ebad Shabbir, Niharika Jain, Sarthak Jain, Jiechao Gao, Usman Naseem

机构 * Bharati Vidyapeeth（巴哈提大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； DSEU-Okhla ； Vivekananda Institute of Professional Studies（维维kananda专业研究学院） ； IIIT-Delhi（德里印度理工学院） ； Center for SDGC（SDGC中心） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究跨领域视觉语言模型，提出ARGUS-EVAL评估框架，通过多种指标刻画模型行为，评估多个模型在下游任务表现，发现能力与可靠性导向排名有显著差异，如Qwen-2.5VL-3B-Instruct能力强，CLIP延迟和内存占用低。

Distributionally Robust Reinforcement Learning with Interactive Data Collection: Fundamental Hardness and Near-Optimal Algorithms

具有交互式数据收集的分布鲁棒强化学习：基本难度与近最优算法

Miao Lu, Han Zhong, Tong Zhang, Jose Blanchet

机构 * Department of Management Science and Engineering, Stanford University（斯坦福大学管理科学与工程系） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Department of Computer Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） 纠错

AI总结 针对强化学习中模拟与现实的差距，提出分布鲁棒强化学习，通过交互式数据收集应对挑战。因支持转移难题，引入消失最小值假设，给出近最优算法，扩展到新公式和博弈，应用于库存控制。