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自由粒度层次视觉识别
机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； UC Berkeley（伯克利大学）
AI总结 本文研究了在现实世界中标签不完整且粒度混合的情况下，如何进行层次视觉识别。通过引入自由粒度训练方法，结合文本监督和半监督学习，改进了传统层次方法在不完整监督下的性能，并提出了自由粒度推理机制以适应不同预测深度的需求。
Comments Accepted to CVPR 2026. 31 pages
时间到达分离与安全过滤用于安全、公平和高效的多智能体协调
机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系） ； Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院航空与航天系） ； GRASP Laboratory, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学GRASP实验室） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校电子与计算机工程系）
AI总结 本文提出了一种多智能体协调框架，利用最小时间到达（TTR）作为统一指标用于优先级分配、时间分离和安全过滤，以协调多个空中车辆进入空中走廊并保持车辆间安全分离。
Comments 9 pages, 3 figures. Extended version (including appendix) of a paper submitted to the 65th IEEE Conf. on Decision and Control (2026)
COBALT: 通过基于云的远程操作利用智能手机进行机器人学习
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； New York University Abu Dhabi (NYUAD)（纽约大学阿布扎克分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； NVIDIA（英伟达）
AI总结 本文提出COBALT平台，通过基于云的远程操作技术，利用智能手机等设备大规模收集高质量的机器人学习数据，提高仿真实验和现实世界中的机器人学习效率。
SEED：通过加权独立集实现目标数据选择
机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tianjin University（天津大学） ； EECS, UC Berkeley（伯克利大学电子工程与计算机科学系） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院）
AI总结 本文提出SEED方法，通过将数据选择问题建模为加权独立集（WIS）在相似性图上，解决样本质量与多样性之间的平衡问题，并引入节点价值校准和局部尺度归一化来提升数据选择的鲁棒性和可扩展性。
Comments 20 pages
基于AI的面部遮挡去除并不适合识别
机构 * Herbert Wertheim School of Optometry & Vision Science University of California, Berkeley（赫伯特·韦瑟姆视觉科学学院，加州大学伯克利分校） ； School of Information University of California, Berkeley（信息学院，加州大学伯克利分校）
AI总结 本文研究了基于AI的面部遮挡去除技术的有效性和风险，探讨其在真实身份匹配中的可靠性。
微 canonical 动力学能否利用小批量梯度噪声？
机构 * Department of Statistics, LMU Munich（统计系，慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Department of Physics, University of California, Berkeley（伯克利大学物理系） ； Department of Astronomy, Tsinghua University（清华大学天文系） ； Physics Division, Lawrence Berkeley National Lab（伯克利国家实验室物理部）
AI总结 本文研究了微 canonical 动力学能否有效利用小批量梯度噪声，提出了一种梯度噪声预条件化方案和能量方差基于的自适应调节器，从而开发出一种鲁棒且可扩展的微 canonical 采样器，实现了在高维推断任务中的最佳性能。
Comments In Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning
在遮蔽离散序列模型中神经估计成对互信息
机构 * University of California, Berkeley, CA, USA（加州大学伯克利分校）
AI总结 本文提出了一种神经框架，直接从预训练的遮蔽扩散模型（MDMs）的隐藏状态中估计成对条件互信息（MI），利用模型自身条件分布计算的地面真实MI进行监督，从而捕捉模型内部对依赖结构的信念，并在单次前向传递中预测完整的MI矩阵，实现MI引导的并行解码。
Comments 6 pages, 3 figures; submitting to ICML 2026
UCSF-PDGM-VQA: 用于脑肿瘤MRI解读的视觉问答数据集
机构 * Fung Institute for Engineering Leadership（工程领导力基金会） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Department of Radiology（放射科） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； Division of Clinical Informatics and Digital Transformation（临床信息学与数字转型部） ； Department of Neurological Surgery（神经外科部）
AI总结 本文提出一个临床相关的视觉问答基准数据集UCSF-PDGM-VQA，包含2387个问题-答案对，用于评估视觉语言模型在处理多序列3D MRI扫描中的能力，发现现有模型在多模态处理上存在缺陷。
Comments 10 pages, 2 figures, 6 tables
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