Stanford University（斯坦福大学）

StagedWorkspace: A Versioned Workspace for Knowledge-Work Agents

StagedWorkspace：面向知识工作智能体的版本化工作空间

Yining Hua, Hongbin Na, Yifan Zhou, Akshay Kalose, Cyrus Ayubcha, Levi Lian

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Raycaster AI（雷caster人工智能公司） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 该研究针对知识工作智能体的版本化工作空间问题，提出StagedWorkspace方案，通过绑定解析记录与原生文件内容哈希提升性能，在OfficeQA Pro等数据集上取得显著优于基准的效果，为相关基准构建提供了新方向。

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MANIGUARD: A Benchmark and Data Suite for Specification-Grounded Safety Evaluation and Improvement of Robotic Manipulation

MANIGUARD：用于基于规范的机器人操作安全评估与改进的基准及数据集套件

Yiyan Peng, Philip Wang, Simon Sinong Zhan, Yiqi Lyu, Zhenyang Ni, Jixin Yan, Fiorelli Wong, Ruochen Jiao, Hang Yin, Xinyu Cao, Huajie Shao, Manling Li, Ruohan Zhang, Qi Zhu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； William & Mary（威廉玛丽学院） 纠错

AI总结 本研究提出ManiGuard基准与数据集套件，针对机器人操作基础模型策略，通过含23000余次滚动的实验证实安全需独立于任务成功评估，微调可提升安全表现但仍存差距。

PTXBench: Benchmark and Adapt LLMs for GPU Kernel Optimization with Architecture-specific PTX

PTXBench：用于结合架构特定PTX优化GPU内核的大型语言模型基准测试与适配

Genghan Zhang, Yixin Dong, Chengze Fan, Zhichen Zeng, Yueming Yuan, Shaowei Zhu, Kunle Olukotun

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； RadixArk ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究提出PTXBench基准测试，评估LLM结合架构特定PTX优化GPU内核的能力，发现现有模型能力不均衡，经微调Qwen3.6-27B可改善部分任务但泛化仍不均，该基准为相关研究提供可审计测试平台。

Q-Learning With World Models

结合世界模型的Q学习

Perry Dong, Yueru Jia, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本研究提出QWM框架，将世界模型与标准Q学习结合，在真实环境训练中避免复合模型偏差，在Robomimic和LIBERO基准上的样本效率与性能均优于现有SOTA方法。