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

LDARNet: DNA Adaptive Representation Network with Learnable Tokenization for Genomic Modeling

LDARNet: 用于基因组建模的DNA自适应表示网络与可学习分词

Daria Ledneva, Denis Kuznetsov

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

AI总结 提出LDARNet，一种结合动态分块和双向路由的120M参数层次基因组基础模型，在27个任务中优于更大模型，并发现学习到的边界与生物学基序对齐。

Comments Fix parameter count typo; update results

Galaxy Phase-Space and Field-Level Cosmology: The Strength of Semi-Analytic Models

星系相空间与场级宇宙学：半经验模型的强度

Natalí S. M. de Santi, Francisco Villaescusa-Navarro, Pablo Araya-Araya, Gabriella De Lucia, Fabio Fontanot, Lucia A. Perez, Manuel Arnés-Curto, Violeta Gonzalez-Perez, Ángel Chandro-Gómez, Rachel S. Somerville, Tiago Castro

机构 * Berkeley Center for Cosmological Physics, University of California, Berkeley（伯克利宇宙学物理中心，加州大学伯克利分校） ； Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室物理系） ； Center for Computational Astrophysics, Flatiron Institute（Flatiron研究所计算天文学中心） ； Department of Astrophysical Sciences, Princeton University（普林斯顿大学天体物理科学系） ； Cosmic Dawn Center (DAWN), Copenhagen, Denmark（宇宙黎明中心（DAWN），哥本哈根，丹麦） ； DTU Space, Technical University of Denmark（技术大学丹麦分校DTU空间） ； IFPU - Institute for Fundamental Physics of the Universe, via Beirut 2, 34151, Trieste, Italy（IFPU——宇宙基本物理研究所，意大利特里斯特） ； International Centre for Radio Astronomy Research, The University of Western Australia（国际射电天文研究中心，西澳大利亚大学） ； ARC Centre for All-Sky Astrophysics in 3 Dimensions (ASTRO 3D)（三维全天空天体物理中心（ASTRO 3D）） 纠错

AI总结 本文提出利用星系3D位置和径向速度训练图神经网络与动量神经网络，实现对物质密度参数Ωm的高精度估计，展示了半经验模型在生成真实模拟目录中的应用潜力。

Comments 24 pages, 6 figures

Journal ref Volume 1007, Number 1, Year 2026, Pages 34

Chain-of-Visual-Thought: Teaching VLMs to See and Think Better with Continuous Visual Tokens

链式视觉思维：通过连续视觉标记教学VLMs更好地看到和思考

Yiming Qin, Bomin Wei, Jiaxin Ge, Konstantinos Kallidromitis, Stephanie Fu, Trevor Darrell, XuDong Wang

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UCLA（洛杉矶大学） ； Panasonic AI Research（松下人工智能研究） 纠错

AI总结 COVT通过连续视觉标记提升VLMs的视觉推理能力，使模型在多个基准测试中性能提升3%-16%。

Comments Project page: https://wakalsprojectpage.github.io/covt-website/

Emergence of Hierarchical Emotion Organization in Large Language Models

大型语言模型中层级情感组织的涌现

Maya Okawa, Bo Zhao, Eric J. Bigelow, Rose Yu, Tomer Ullman, Ekdeep Singh Lubana, Hidenori Tanaka

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

AI总结 受情感轮理论启发，分析大型语言模型输出中情感状态间的概率依赖关系，发现模型自然形成与人类心理模型一致的层级情感树，且更大模型发展出更复杂的层级结构，同时揭示社会经济角色在情感识别中的系统性偏差。

Comments ICML 2026