University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

LLMs as Noisy Channels: A Shannon Perspective on Model Capacity and Scaling Laws

LLMs 作为噪声信道：香农视角下的模型容量与缩放定律

Xu Ouyang, Deyi Liu, Yuhang Cai, Jing Liu, Yuan Yang, Chen Zheng, Thomas Hartvigsen, Yiyuan Ma

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 针对现有缩放定律无法解释非单调性能退化的问题，提出基于香农-哈特利定理的香农缩放定律，将LLM训练建模为噪声信道上的信息传输，通过信号噪声比解释模型规模与数据量对性能的影响。

Comments Accepted by ICML 2026

LaMo: Self-Supervised Latent Motion Priors for Physical Realism in Video Generation

LaMo: 视频生成中物理真实性的自监督潜在运动先验

Bo Jiang, Depu Meng, Yihan Hu, Yichen Xie, Tianshuo Xu, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出LaMo，通过自监督方式从无标签视频中提取运动先验，包括宏运动漂移损失和微运动场引导，无需外部监督即可提升视频扩散模型的物理一致性。

Comments Project Page: https://lamo-ai.github.io/

Gen-Searcher: Reinforcing Agentic Search for Image Generation

Gen-Searcher: 强化搜索代理用于图像生成

Kaituo Feng, Manyuan Zhang, Shuang Chen, Yunlong Lin, Kaixuan Fan, Yilei Jiang, Hongyu Li, Dian Zheng, Chenyang Wang, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, CUHK（CUHK的MMLab） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Meituan Home（美团家庭） 纠错

AI总结 提出Gen-Searcher，首个通过多跳推理和搜索收集文本知识与参考图像的搜索增强图像生成代理，结合SFT和强化学习训练，显著提升生成质量。

Comments Project page: https://gen-searcher.vercel.app Code: https://github.com/tulerfeng/Gen-Searcher

Inductive Deductive Synthesis: Enabling AI to Generate Formally Verified Systems

归纳演绎合成：使AI能够生成形式化验证的系统

Shubham Agarwal, Alexander Krentsel, Shu Liu, Mert Cemri, Audrey Cheng, Rui Meng, Tomas Pfister, Chun-Liang Li, Sylvia Ratnasamy, Aditya Parameswaran, Matei Zaharia, Ion Stoica, Mohsen Lesani

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Google（谷歌） ； UC Santa Cruz（圣克鲁兹大学） 纠错

AI总结 提出归纳演绎合成（IDS）方法，通过联合增量合成实现与证明，并利用失败尝试学习，使AI在分布式系统规范上实现100%验证成功率，成本和时间远低于专家和现有AI代理。

TwinRouterBench: Fast Static and Live Dynamic Evaluation for Realistic Agentic LLM Routing

TwinRouterBench：面向现实智能体LLM路由的快速静态与实时动态评估

Pei Yang, Wanyi Chen, Tongyun Yang, Pengbin Feng, Jiarong Xing, Wentao Guo, Yuhang Yao, Yuhang Han, Hanchen Li, Xu Wang, Zeyu Wang, Jie Xiao, Anjie Yang, Liang Tian, Lynn Ai, Eric Yang, Tianyu Shi

机构 * Gradient ； Soochow University（苏州大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of Southern California（南加州大学） ； Rice University（Rice大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出TwinRouterBench基准，通过静态轨迹级前缀和动态智能体执行两轨，实现无需在线LLM评判的步骤级路由评估。

HTMuon: Improving Muon via Heavy-Tailed Spectral Correction

HTMuon：通过重尾谱校正改进Muon

Tianyu Pang, Yujie Fang, Zihang Liu, Shenyang Deng, Lei Hsiung, Shuhua Yu, Yaoqing Yang

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Microsoft（微软） ； International Computer Science Institute（国际计算机科学研究所） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Meta 纠错

AI总结 针对Muon优化器正交化更新规则抑制重尾权重谱并过度强调噪声方向训练的问题，提出HTMuon方法，通过重尾自正则化理论产生更重尾的更新和权重谱，在LLM预训练和图像分类中提升性能。