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ShapeBench: 一种可扩展的基准和诊断套件，用于气动形状优化的标准化评估
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Spinoza Labs（斯皮诺扎实验室）
AI总结 本文提出ShapeBench，一个开源的气动形状优化基准，提供统一的API，涵盖103个任务和八个形状类别，通过验证的代理模型和高保真CFD流程进行系统分析，展示了不同形状类别和问题形式中优化器排名的显著差异，强调了需要更通用方法的必要性。
GLIDE：未知环境下的空地协同搜索与救援框架
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出GLIDE框架，通过两架无人机与一辆无人地面车协同，实现未知环境中的快速受害者定位和障碍物感知导航，利用角色分离和地形侦察提升救援效率。
多轮交互中的安全隐患：工具使用智能体的多轮安全风险基准与防御
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 提出多轮工具使用安全基准MT-AgentRisk，发现多轮设置下攻击成功率平均增加16%，并设计无训练、与工具无关的自探索防御方法ToolShield，平均降低30%攻击成功率。
语言模型电路在神经元基上是稀疏的
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 本文实证发现MLP神经元与稀疏自编码器一样是稀疏特征基，并基于此开发了端到端梯度归因流水线，在多项任务中揭示了因果有效的神经元电路。
Comments ICML Spotlight, camera-ready
PLaID++: 一种用于定向无机材料设计的偏好对齐语言模型
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出PLaID++，通过对称性感知的Wyckoff文本表示和温度缩放熵正则化，结合可验证奖励的强化学习，实现稳定、新颖且满足空间群属性的晶体生成，比先前方法效率提高约50%。
Comments Code available at https://github.com/andaero/PLaID, model weights at https://huggingface.co/HOPE-Lab-HMC/PLaID
基于绝热谱子流形的数据驱动软体机器人控制
机构 * Institute for Mechanical Systems, ETH Zürich（机械系统研究所，苏黎世联邦理工学院） ； Autonomous Systems Lab, Stanford University（自主系统实验室，斯坦福大学） ； Automatic Control Laboratory, ETH Zürich（自动控制实验室，苏黎世联邦理工学院）
AI总结 针对软体机器人在非线性区域控制难题，提出基于绝热谱子流形（aSSM）的模型预测控制策略，通过数据驱动构建低维吸引子流形，实现高精度轨迹跟踪，性能提升达10倍。
Comments 41 pages, 24 figures, IJRR (2026) in press
MoReBench：评估语言模型中的程序性和多元道德推理，超越结果
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； New York University（纽约大学） ； Scale AI ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Center for AI Safety（人工智能安全中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学）
AI总结 提出MoReBench基准，包含1000个道德场景和超过2.3万条标准，用于评估语言模型在道德推理中的程序性推理能力，发现现有基准无法预测模型表现，且模型对特定道德框架存在偏好。
Comments 46 pages, 8 figures, 10 tables. Published in ICLR 2026. Accepted at CHAI workshop and SPP 2026 (non-archival)
GAE: 利用可泛化动作专家释放VLM的物理潜力
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出通用动作专家（GAE），通过稀疏几何接口将VLM的高层意图转化为连续动作轨迹，采用动作预训练-点云微调（APPF）方案解耦动作动力学与几何基础，实现跨视觉域、视角和指令的强泛化。
Prism: 通过GPU内存气球实现经济高效的多LLM服务
机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UC Berkeley（伯克利加州大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Intel（英特尔） ； Stanford University（斯坦福大学） ； LMSYS（灵州市系统实验室） ； ByteDance（字节跳动） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Tsinghua University（清华大学） ； Novita AI ； Rice University（里士满大学）
AI总结 针对多LLM服务中资源效率低下的问题，提出基于内存气球的内存中心化LLM协同服务框架Prism，统一空间与时间共享，已在10K+ GPU生产环境部署。
Comments OSDI'26
基于共形预测从稀疏人类反馈中学习机器人安全
机构 * Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（航空航天工程系，斯坦福大学）
AI总结 通过人类对策略轨迹的二元反馈，利用共形预测识别包含未来策略错误的状态区域，构建具有保证漏检率的预警系统，并用于改进模型预测控制器的安全性。
DIRECT: 在具身规划器中何时何地分配测试时计算？
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； NVIDIA（英伟达）
AI总结 提出DIRECT路由框架，根据多模态场景上下文按提示分配计算资源，优化成功-成本帕累托前沿，实验表明不同缩放轴带来不同能力增益，在物理机器人上以更低延迟匹配或超越更强模型。
CHORUS: 基于单一VLA策略的去中心化多体协作
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出CHORUS框架，利用预训练视觉-语言-动作模型的视觉运动先验，实现无需推理时通信的去中心化多机器人协作，在真实实验中显著优于基线。
Comments Project Website: https://chorus-model.github.io
LifeSentence: 语言模型可以从纵向面板数据编码人类生命历程轨迹
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出LifeSentence模型，将大型语言模型与纵向面板数据结合，通过结构化自然语言记录生命事件并微调预训练模型，在少样本条件下超越传统方法，实现生命事件预测与时间顺序重建。
基于最小距离估计量的Hellinger密度估计：高斯混合、对数凹等
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学）
AI总结 将最小距离估计方法从总变差距离扩展到Hellinger距离，通过反向数据处理不等式，实现了对对数凹混合和高斯混合（任意方差）的近线性时间学习，样本复杂度接近最优。
具有可处理不确定性量化的保结构神经代理模型
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院）
AI总结 提出一种结合混合有限元空间与高斯过程回归的保结构降阶模型，通过拓扑结构实现状态-通量关系的不确定性量化，并导出狄利克雷-诺伊曼映射的闭式后验不确定性。
潜意识学习是引导向量蒸馏
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 本文发现潜意识学习通过单个引导向量实现，并证明这是引导向量蒸馏的特例，解释了非语义数据如何传递语义特征。
人类引导的智能体AI用于多模态临床预测：来自AgentDS医疗基准的教训
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 通过人类引导智能体AI在多模态临床预测任务中取得领先性能，提炼出领域知识引导特征工程、任务特定多模态融合和临床动机模型集成三大通用经验。
Comments Presented at the Data Challenge track at the 14th IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI) 2026 on June 3, 2026
数据记者智能体：将数据转化为可验证的多模态故事
机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出多智能体框架Data2Story，通过证据链验证声明并自动生成多模态文章，在18篇文章上评估，证明其在透明性和可审计性上接近人类记者。
Comments Project page: https://data2story.github.io Github: https://github.com/QinghongLin/data2story-skill
谁把复活节彩蛋带到了开斋节？跨语言和地区数学应用题的文化翻译审计
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 本研究审计了三个大型语言模型将60个英语数学应用题翻译为7种语言时的文化适应性，发现模型在62.5%的案例中一致，但仅33.5%有相同替换，且所有组合均出现熵塌缩，优先改变表面标记而保留深层结构，导致文化多样性压缩和区域误归因。
Comments 17 pages total with references and appendix, 9 figures, under review
IMPACT：面向强力机器人操控的内部模型预测控制学习
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出IMPACT框架，将强力操控任务解耦为任务规划和基于内部模型的预测控制，通过仿真和实验证明其在成功率、泛化性、安全性和能效上的优势。
Comments Project website: https://gao-jiawei.com/IMPACT/
具有共享上下文的去中心化多智能体系统
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出DeLM框架，通过并行智能体、共享上下文和任务队列去中心化协调，解决集中式MAS的瓶颈，在软件工程和长上下文推理中提升性能并降低成本。
SSR-Merge: 面向扩散模型中免训练的LoRA合并的子空间信号路由
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出子空间信号路由（SSR）方法，通过沿秩维度拼接LoRA构建统一子空间，利用逆相关矩阵去相关和方向引导矩阵分离信号，解决参数合并中的干扰问题，理论证明其等价于OLS最优解，并设计流式算法降低开销。
Comments Accepted at ICML 2026
GaussTrace：基于证据的LLM推理的3D高斯泼溅模型溯源分析
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出GaussTrace框架，通过属性统计分析和假设驱动的编辑模拟，结合大语言模型链式推理，构建3D高斯泼溅模型的有向溯源图，无需训练或编辑历史。
Comments Accepted by ICML2026
利用野外AI代理的集体智慧实现新发现
机构 * Together AI ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出EinsteinArena平台，通过开放分布式环境中的自主代理交互，在数学问题中实现12项新最优结果，展示了集体AI驱动研究的范式。
SARM2: 多任务阶段感知奖励建模用于自我改进的机器人操作
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出多任务阶段感知奖励模型RM，结合动作基元阶段估计器和多门控专家混合值头，为机器人操作任务提供密集逐步奖励，并基于RM构建SPIRAL框架，通过廉价自主轨迹改进VLA策略，在10任务基准上显著提升成功率。
公共医学视觉语言基准中预训练污染的受控审计
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Mayo Clinic（梅奥诊所）
AI总结 审计发现公共医学VLM基准存在图像源重叠和文本规范顺序交换性信号，但确认的像素级重复罕见，且现有成员推理检测器在小规模医学VLM队列中不可靠。
Comments 30 pages, 7 figures, 9 tables. Preprint
对话者效应：为什么LLMs向智能体泄露的个人数据比向人类多
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 研究发现LLMs在与AI智能体对话时比与人类对话更易泄露个人身份信息，通过注意力抑制假说解释该现象，实验表明安全对齐注意力头在智能体交互中失活导致泄露增加23个百分点。
基于潜扩散模型参数化的地下流体数据同化：集成卡尔曼与蒙特卡洛技术的性能
机构 * Department of Energy Science & Engineering, Stanford University（能源科学与工程系，斯坦福大学）
AI总结 针对地下流体数据同化中高维参数反演问题，比较了基于潜扩散模型（LDM）的集成卡尔曼方法（ESMDA）与蒙特卡洛方法（MCMC/SMC）在三维河道地质模型上的性能，发现蒙特卡洛方法在保持地质真实性的同时能更有效地降低数据失配和不确定性。
评估卡：AI评估报告的解释层
机构 * Hugging Face ； Stanford University（斯坦福大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Trustible ； EleutherAI ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； Weizenbaum Institute & Technical University of Munich（魏森鲍姆研究所与慕尼黑工业大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Independent（独立） ； Berkeley AI Safety Institute (BASIS)（伯克利人工智能安全研究所） ； Simula ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； ETH Zurich & ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院与ETH AI中心） ； Oxford Internet Institute（牛津互联网研究所） ； Amherst College（阿默斯特学院） ； University of Nebraska（内布拉斯加大学） ； Syntony Research ； McGill University（麦吉尔大学） ； Evals Consensus ； Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； IOL.Learn & Zuse Institute Berlin（IOL.Learn与柏林祖泽研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Quebec AI Institute, Université de Montréal（魁北克人工智能研究所，蒙特利尔大学） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Georgetown University（乔治城大学） ； DHBW Stuttgart（斯图加特双元制大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 针对AI评估报告不一致的问题，提出EvalCards作为统一记录层，通过结构化模式、四种解释信号和监控工具，覆盖5816个模型和635个基准，揭示报告实践中的系统性差距。
利用人工智能推动一维核磁共振波谱在自动结构解析中的极限
机构 * Department of Chemistry, Stanford University（化学系，斯坦福大学） ； ACD/Labs（ACD实验室）
AI总结 提出基于Transformer的深度学习框架，仅利用一维1H和13C NMR谱，对含多达40个非氢原子的有机分子实现60.4%的首次15次预测准确率，克服化学空间组合爆炸。
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