Finding a stationary point of a stochastic convex problem
寻找随机凸问题的一个驻点
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 研究随机凸优化问题中寻找驻点，提出以目标函数次微分含小元素为更强概念，借助维度理论分解次微分图像，让随机采样保留其“片段”，实现类似近端点方法的有效应用。
高校专区
Stanford University（斯坦福大学）
FARM: Find Anything using Relational Spatial Memory
FARM: 使用关系空间记忆找到任何物体
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出FARM系统，通过实时构建包含几何、视觉语言描述和视角证据的开放词汇物体级记忆，并利用VLM解析查询和显式空间约束，在44k语言查询中Recall@5和Recall@10分别提升164%和224%，Accuracy@1提升35%。
CollabSkill: Evaluating Human-Agent Collaboration On Real-World Tasks
CollabSkill: 评估真实世界任务中的人机协作
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Individual Researcher（独立研究者）
AI总结 提出CollabSkill框架，通过配对真实工人与AI代理执行职业任务，利用贝叶斯技能评级系统量化人机贡献，揭示Claude Code排名第一且实践经验是协作技能的主要驱动力。
Comments 10 pages of main paper, COLM 2026
The Lattice Representation Hypothesis of Large Language Models
大语言模型的晶格表示假说
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 本文提出大语言模型的晶格表示假说，通过嵌入几何将概念层次和逻辑运算统一到线性表示中，实验表明LLM嵌入编码概念晶格及其逻辑结构。
Comments Published at ICLR 2026
