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

DiscoLoop: Looping Discrete Embeddings and Continuous Hidden States for Multi-hop Reasoning

DiscoLoop: 循环离散嵌入与连续隐藏状态用于多跳推理

Hengyu Fu, Tianyu Guo, Zixuan Wang, Hanlin Zhu, Jason D. Lee, Jiantao Jiao, Stuart Russell, Song Mei

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

AI总结 针对多跳推理中非循环Transformer的深度局部存储问题，提出DiscoLoop架构，通过循环同时携带离散嵌入和连续隐藏状态，实现近乎完美的泛化，并在符号和合成语言任务中显著减少训练步数。

Comments 16 pages, 7 figures

FARM: Find Anything using Relational Spatial Memory

FARM: 使用关系空间记忆找到任何物体

Siming He, Leo Huang, Adam Lilja, Fabio Huebel, Jonas Frey, Marco Pavone, S. Shankar Sastry, Jitendra Malik, Claire Tomlin

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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%。

Aligning Quantum Operators with Large Language Models

对齐量子算子与大型语言模型

Rogerio Feris, Yunchao Liu, Pengyuan Li, Hang Hua, David Kremer

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

AI总结 提出将酉算子映射到LLM潜空间的方法，实现量子与语言输入的联合建模，在Clifford+T电路合成任务上取得与最先进方法竞争的结果，并支持语言条件合成。

Artificial Intelligence for Mathematical Reasoning: An Integrated Survey of Language Models, Neuro-symbolic Systems, and Verified Discovery

人工智能数学推理：语言模型、神经符号系统与验证发现的综合综述

Syed Rifat Raiyan, Mohsinul Kabir, Hasan Mahmud, Md Kamrul Hasan, Sophia Ananiadou

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本文综述了数学推理领域从早期规则系统到当代推理模型、多智能体系统及验证发现工作流的演变，沿非正式推理、形式推理、数学发现及推理技术四轴组织，并评估了基准测试、失败模式及未来方向。

Comments Under review, 47 pages, 14 figures, 22 tables

Physics-Encoded Inverse Modeling for Arctic Snow Depth Estimation

物理编码的北极雪深预测逆建模

Akila Sampath, Vandana P. Janeja, Jianwu Wang

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

AI总结 提出物理编码逆建模框架PhysE-Inv，结合LSTM序列学习与对比学习正则化，在稀疏观测下实现雪深估计，均方误差平均降低24.7%。

Comments Accepted as a short paper in the Special Session on Deep Learning Applications at the 25th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2026

Asymmetric Hierarchical Anchoring for Robust Audio-Visual Cross-Modal Generalization

非对称层次锚定用于音频-视觉联合表示：解决信息分配模糊性以实现鲁棒跨模态泛化

Bixing Wu, Yuhong Zhao, Zongli Ye, Jiachen Lian, Xiangyu Yue, Gopala Anumanchipalli

机构 * Zhejiang University, China（浙江大学） ； University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校） ； MMLab, Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学MMLab） 纠错

AI总结 本文提出非对称层次锚定框架，通过结构化语义锚点解决跨模态泛化中的信息分配模糊性，提升语义一致性和表示纯度。

VLASH: Real-Time VLAs via Future-State-Aware Asynchronous Inference

VLASH: 通过未来状态感知的异步推断实现实时VLAs

Jiaming Tang, Yufei Sun, Yilong Zhao, Shang Yang, Yujun Lin, Zhuoyang Zhang, James Hou, Yao Lu, Zhijian Liu, Song Han

机构 * MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Tsinghua University（清华大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； Caltech（加州理工学院） 纠错

AI总结 VLASH通过未来状态感知的异步推断框架，实现高效、准确的实时VLAs控制，显著提升反应速度和任务执行精度。

Seesaw: Accelerating Training by Balancing Learning Rate and Batch Size Scheduling

跷跷板：通过平衡学习率和批量调度加速训练

Alexandru Meterez, Depen Morwani, Jingfeng Wu, Costin-Andrei Oncescu, Cengiz Pehlevan, Sham Kakade

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Kempner Institute at Harvard University（哈佛大学 Kempner 机构） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 研究如何加速大语言模型预训练，提出Seesaw框架，通过平衡学习率和批量调度，在保留损失动态时减少串行步骤。理论上给出相关等效性证明并扩展，实验表明该框架能在相同浮点运算量下减少时钟时间，接近理论极限。