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重新思考推理时缩放：效率极限与语言信号
机构 * Duke University（杜克大学） ； Together AI ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 本研究分析推理时缩放的效率极限，发现非推理模型存在无法突破的推理底线，多数投票优于复杂框架，还识别出正确性的语言信号，为高效推理智能体提供了新路径。
Comments update figures, writings
超越有限方差的随机梯度下降统计推断
机构 * Management Science and Engineering, Stanford University（斯坦福大学管理科学与工程系）
AI总结 针对随机梯度下降中梯度方差可能无限的问题，提出一种基于联合弱收敛和自正则化统计量的模型无关置信域构建方法，并通过子采样校准实现渐近有效推断。
编译AI：基于LLM的工作流自动化确定性代码生成
机构 * XY.AI Labs, Palo Alto, CA（XY.AI实验室，帕洛阿尔托） ； Stanford University School of Medicine, Stanford, CA（斯坦福大学医学院，斯坦福） ； Cornell University, Department of Computer Science, Ithaca, NY（康奈尔大学计算机科学系，伊萨卡） ； Brigham and Women’s Hospital / Harvard Medical School, Boston, MA（布莱根妇女医院/哈佛医学院，波士顿）
AI总结 本文研究编译AI，一种大语言模型在编译阶段生成可执行代码，随后工作流确定性执行的范式。重点探讨其在高风险企业工作流中的应用，尤其在医疗领域，强调可靠性与可审计性。
Comments 14 pages, 2 figures, 3 tables
成本受限四足硬件上的强化学习
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院）
AI总结 该研究针对低成本四足硬件的仿真-现实差距，采用生物启发方法，结合延迟前向模型与时间感知神经网络，学习到鲁棒CPG，实现了成本受限硬件上的强化学习控制。
Comments Sim-to-real transfer, locomotion, reinforcement learning, central pattern generator
扩展规模会改善基于LLM的社会模拟吗？
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Open Athena（开放雅典娜）
AI总结 研究LLM规模扩展对社会模拟保真度的影响，发现多数任务随规模提升而改善，但存在例外，如纵向预测和低资源领域改进缓慢。
BrainG3N：用于可控3D脑MRI生成的双用途分词器
机构 * Department of Biomedical Data Science, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院生物医学数据科学系） ； Department of Mathematical Modelling, Statistics & Bioinformatics, Ghent University（根特大学数学建模、统计与生物信息学系） ； Department of Electrical Engineering, Stanford University（斯坦福大学电气工程系）
AI总结 提出基于3D掩码自编码器的分词器，解耦编码器与解码器，在23项线性探测任务中21项超越SOTA，并支持条件生成和纵向预测。
无需贝尔曼完备性的拟合占用比评估
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 针对离线强化学习分布偏移下的离策略评估问题，提出拟合占用比评估方法FORE，通过伴随贝尔曼递归估计占用比，仅需占用比可实现性，无需贝尔曼完备性等条件，保障离线策略评估收敛性。
基于评估的科学发现扩展
机构 * Wizard Intelligence Learning Lab, Stanford University（智能巫师学习实验室，斯坦福大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 本文提出SimpleTES框架，通过并行探索、反馈驱动精炼和局部选择，提升评估驱动的发现循环效率，解决科学发现扩展问题，展示在21个科学问题上超越基线模型的性能。
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。
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: 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
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
用于少步生成的多掩码扩散语言模型
机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 研究针对掩码扩散模型少步生成难的问题，提出多掩码扩散模型MultiMDM，通过特定前向过程使反向过程有起草能力，推导训练目标并制定蒸馏方案，经实验验证其为少步生成提供了有效基础。
Comments Needs corporate approval
预测查询语言：一种用于关系数据库预测建模的领域特定语言
机构 * Kumo.ai, Stanford University（Kumo.ai，斯坦福大学）
AI总结 PQL是一种用于关系数据库预测建模的声明式语言，通过单个查询自动计算训练标签，支持多种机器学习任务，已在金融欺诈、推荐系统等领域应用。
Comments Presented at TaDA@VLDB2026
Journal ref TaDA@VLDB2026
为扩散语言模型进行推理的简单策略梯度
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 本文提出 AGRPO 算法，通过优化 dLLM 的去噪步骤提升推理性能，实现多个任务上的显著增益。
Comments 19 pages. ICML 2026
生成式增强推断
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 提出生成式增强推断（GAI）框架，将AI输出视为学习真实标签的高维信息特征而非代理，通过非参数方法建模，实现人机数据联合的一致估计和有效推断，在随机标注下渐近效率严格优于仅用人类数据。
用于有效规划和工具使用的流内智能体系统优化
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Lambda Website（Lambda网站）
AI总结 研究针对大语言模型中工具增强方法的不足，提出可训练的流内智能体框架AgentFlow及Flow-GRPO训练方法，通过协调模块优化规划器，在多基准测试中表现优异，展现流内优化优势。
Comments 47 pages, 12 figures. ICLR 2026 Oral. Project website: https://agentflow.stanford.edu/
通过做梦进行发现：人工记忆中的跨域重组
机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Santa Fe Institute（圣塔菲研究所） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 研究探讨人工记忆中跨域重组，通过在两个系统实现重组重播机制，发现跨域巩固创造价值，域内排练不然，符号系统跨域连接提升显著，神经系统在特定子任务有提高，验证了相关预测，表明巩固是为发现而非记忆。
Comments 38 pages, 13 figures, 7 tables
用于肌肉骨骼护理的基于证据的人工智能
机构 * Ruijin Hospital, College of Health Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院，健康科学技术学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学脑启发智能感知与认知教育部重点实验室） ； School of Basic Medical Sciences, Intelligent Medicine Institute, Fudan University（复旦大学基础医学院智能医学研究院） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院放射肿瘤学系） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院）
AI总结 研究针对肌肉骨骼护理中证据分散问题，提出基于大语言模型的OrthoPilot系统，整合多源数据进行持续管理。该系统在诊断推理等方面超越专家，优于其他智能系统，还提升了管理成功率和病床病例数等，推动临床人工智能实现纵向管理。
Comments All co-authors have now consented to the submission and approved the authorship
Assistax: 一个用于辅助机器人的多智能体硬件加速强化学习基准
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Assistax基准，利用JAX硬件加速和基于多智能体强化学习的辅助机器人任务，实现高达370倍加速，并测试机器人的零样本协调能力。
Comments Accepted at the Reinforcement Learning Conference 2026
将实体关系提取作为多轮问答
机构 * Computer Science Department, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学）
AI总结 研究提出将实体关系提取转化为多轮问答的新范式，利用问题查询信息、联合建模并借助机器阅读理解模型，在多个数据集上显著优于先前模型，在新构建的中文数据集RESUME上也表现最佳。
Comments to appear at ACL2019
弗拉索夫方程平均场推导的形式化：作为策略游戏的人工智能辅助精益形式化
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 该研究以数学家指导AI在Lean 4中形式化研究成果为案例，将其构建为形式化游戏。通过此方式对非线性弗拉索夫方程适定性完整形式化，展示了开发过程及成果，还介绍了最优传输机制的分离情况及开发时间等，为形式化研究提供了新方法。
Comments 26 pages, 4 figures. Lean 4 development, blueprint site, and agent logs: https://github.com/Hydrodynamical/Vlasov_Meanfield_Formalization
CyberGym-E2E：面向AI代理端到端网络安全能力的可扩展真实世界基准
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CyberGym-E2E，一个大规模、真实的端到端网络安全基准，通过自动化流水线将开源漏洞数据转化为评估环境，全面评估AI代理在漏洞发现、PoC生成和补丁生成全生命周期中的能力。
Comments ICML 2026
用人工智能预测科学进步
机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究所） ； Sakana AI
AI总结 本文研究了人工智能在预测科学进步中的能力，提出了一种基于时间的评估框架，并介绍了CUSP基准，通过可行性评估、机制推理、生成性解决方案设计和时间预测来评估AI系统的科学预测能力，发现当前前沿模型在不同领域存在系统性限制，且预测结果受事件发生时间影响较大，表明AI在科学预测中仍存在不足。
Comments 62 pages, 14 figures, 25 tables
医学VQA中通过置信度-证据贝叶斯增益实现确定性幻觉检测
机构 * Department of Electrical Engineering, Stanford University, CA, USA（电气工程系，斯坦福大学） ； Department of Biology, Stanford University, CA, USA（生物学系，斯坦福大学） ； Division of Cardiology, Department of Medicine, Stanford University, CA, USA（心脏病学部，医学系，斯坦福大学） ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University, CA, USA（生物医学数据科学系，斯坦福大学） ； Department of Computer Science, Stanford University, CA, USA（计算机科学系，斯坦福大学） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Stanford University, CA, USA（精神病学与行为科学系，斯坦福大学）
AI总结 本文提出CEBaG方法，利用模型自身log概率中的不一致置信度和弱视觉证据敏感性，实现无需随机采样和外部模型的确定性幻觉检测，在医疗MLLM和VQA基准测试中取得最佳AUC表现。
随机重置加速强化学习中的策略收敛
机构 * Biophysics Program, Stanford University（斯坦福大学生物物理项目） ； School of Physics, University of Sydney（悉尼大学物理学院） ； National Institute for Theory and Mathematics in Biology, Northwestern University（生物理论与数学国家研究所，西北大学） ； The University of Chicago（芝加哥大学） ； Princeton-CUNY Center for the Physics of Biological Function, The Graduate Center, CUNY（普林斯顿-纽约大学生物物理功能中心，纽约大学研究生中心）
AI总结 研究探讨随机重置与强化学习的交互，发现其能加速策略收敛，通过截断长轨迹提升价值传播，为强化学习提供新的优化机制。
Comments 10 pages, 11 figures
无监督发现部署日志中的故障分类
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Southern California（南加州大学）
AI总结 本文提出无监督发现部署日志中的故障分类方法，通过视觉-语言推理和语义聚类，提升机器人系统鲁棒性和故障监控能力。
当生成式重放遇上不断演变的深度伪造：用于增量式人脸伪造检测的双混淆感知正则化
机构 * Huazhong Agricultural University（华中农业大学） ； Peking University（北京大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 研究人脸生成技术发展下的增量式深度伪造检测问题，提出双混淆感知正则化策略双CARE，通过引入域感知混淆分数量化域混淆，对重放生成器和检测器进行双调制，有效利用生成式重放改进检测效果。
章鱼v3：用于设备端低于十亿参数的多模态人工智能代理的技术报告
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 研究针对多模态人工智能代理将图像数据转化为可行动结果的挑战，引入含功能令牌概念的多模态模型，优化至小于10亿参数，能处理中英文，可在多种边缘设备高效运行。
章鱼：用于软件API函数调用的设备端语言模型
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 研究利用设备端大语言模型调用软件API，通过编译数据集微调不同参数模型，提升其API交互能力，提出条件掩码技术和新基准，经微调的Octopus模型在API调用上性能超GPT-4，推动自动化软件开发和API集成。
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