Stanford University（斯坦福大学）

Rapid Embodiment Adaptation for Quadrupedal Locomotion

四足运动的快速身体适配

Dichen Li, Bo Ai, Nico Bohlinger, Jan Peters, Hao Su, Henrik I. Christensen

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； Sudo AI GmbH（Sudo AI 有限公司） ； German Research Center for AI (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

AI总结 本研究提出在线身体适配框架，结合通用策略与轻量级适配模块，可快速推断四足机器人硬件状态，在仿真与真实Unitree Go2机器人上均实现了对关节、负载变化的稳定适配。

AISPA: User-Centric System Prompt Auditing for Large Language Model Applications

AISPA：面向大语言模型应用的以用户为中心的系统提示审计框架

Xiangning Lin, Shenzhe Zhu, Shu Yang, Zhenyu Zhang, Haoqian Zhang, Yipeng Zhao, Chengxuan Qian, Tianwei Wang, Ziheng Zhang, Zhenlong Yuan, Dingcheng Wang, Juncheng Wu, Yuan Si, Jiaxin Liu, Baolong Bi, Robert Mahari, Tobin South, Dazza Greenwood, Zexue He, Rishi Bommasani, Sophia Kazinnik, Andreas Haupt, Samuele Marro, Erik Brynjolfsson, Alex Pentland, Jiaxin Pei

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； UCSB（加利福尼亚大学圣巴巴拉分校） ； WashU（华盛顿大学） ； OSU（俄亥俄州立大学） ； UCSC（加利福尼亚大学圣克鲁兹分校） ； Northwestern University（西北大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Institute for Decentralized AI（去中心化人工智能研究所） 纠错

AI总结 本文提出以用户为中心的AISPA框架，审计88款商业AI产品的3249条系统提示指令，发现其设计差异大、保护指令范围浅、长度增长但仍存问题指令，凸显系统提示需更高透明度与监督。

TRW: TRACE-RealWorld---An Auditable Consistency Contract for World Models as Materialized Views

TRW: TRACE-RealWorld——作为物化视图的世界模型的可审计一致性契约

Edward Y. Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 TRACE-RealWorld解决在变化物理世界中维护物化视图的问题，提出承诺级有效性抽象等数据管理方法，通过端到端评估测量多方面指标，贡献是为部署世界表示提供一致性、恢复和问责契约。

Comments v2 propagates declared point and extended hazards through the composition theorem and separates point-event from interval-risk budgets. It aligns Flood-SAR adjudication with each hazard class, sharpens calibration-slack and drift claims, adds bootstrap Monte Carlo error and joint-coverage requirements, revises terminology, and expands related-work context

SP-Mind: An Autonomous Reasoning Agent for Spatial Proteomics Analysis

SP-Mind: 用于空间蛋白质组学分析的自主推理智能体

Yucheng Yuan, Yuanfeng Ji, Zhongxiao Li, Ruijiang Li

机构 * Department of Computer Science, Stanford University, Stanford, USA（计算机科学系，斯坦福大学，斯坦福，美国） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University, Stanford, USA（放射肿瘤学系，斯坦福大学，斯坦福，美国） 纠错

AI总结 提出首个自主AI智能体SP-Mind，统一空间蛋白质组学分析流程，通过自然语言查询实现端到端分析，在SP-Bench基准上达到最优性能。

Comments 24 pages, 6 figures. Accepted to ICML 2026. Equal contribution by Yucheng Yuan and Yuanfeng Ji

VISA: VLM-Guided Instance Semantic Auditing for 3D Occupancy World Models

VISA: VLM引导的实例语义审计用于3D占据世界模型

Ruiqi Xian, Yuehan Xian, Jing Liang, Xuewei Qi, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Motional AD Inc.（Motional AD公司） 纠错

AI总结 提出VISA方法，利用离线VLM对每个物理对象实例进行结构化语义审计，并通过可靠性加权损失蒸馏到3D占据模型中，无需VLM推理即可提升封闭集占据mIoU。

Shrinking the Generation-Verification Gap with Weak Verifiers

缩小生成-验证差距的弱验证器

Jon Saad-Falcon, E. Kelly Buchanan, Mayee F. Chen, Tzu-Heng Huang, Brendan McLaughlin, Tanvir Bhathal, Shang Zhu, Ben Athiwaratkun, Frederic Sala, Scott Linderman, Azalia Mirhoseini, Christopher Ré

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Together AI 纠错

AI总结 Weaver通过结合多个弱验证器，有效缩小生成-验证差距，提升验证性能至接近理想验证器水平。

Comments Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2025

nnMIL: A generalizable multiple instance learning framework for computational pathology

nnMIL：一种可泛化的计算病理学多实例学习框架

Xiangde Luo, Jinxi Xiang, Yuanfeng Ji, Ruijiang Li

机构 * Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA（放射肿瘤科，斯坦福大学医学院，斯坦福，CA，USA） ； Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, Stanford, CA, USA（斯坦福大学人本人工智能研究所，斯坦福，CA，USA） 纠错

AI总结 nnMIL是一种可泛化的计算病理学多实例学习框架，通过斑块与特征级随机采样等技术，在4万张全切片图像的35项临床任务中优于现有方法，实现了病理学基础模型向临床预测的转化。

Comments In this version, we fixed some issues and updated some results