高校专区
Vero：AI智能体能否构建形式化验证的软件仓库？
机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Amazon Web Services（亚马逊云计算服务） ； Apodex
AI总结 研究推出首个仓库级验证软件综合基准Vero，含43个多模块实例，评估发现前沿智能体仅解决27个实例，为相关研究提供测试平台。
单个冻结模拟器不够：多智能体强化学习中的模拟器崩溃问题
机构 * Northeastern University（东北大学） ； New York University（纽约大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 针对人机交互多智能体强化学习中单个LLM模拟器导致的策略泛化缺陷，提出Verbalized Sampling和Co-Training两种方案，在多轮基准测试和真实用户研究中显著提升了性能，发布了开源框架SCOPE。
Comments 41 pages, 28 figures
洞察学生的思维：在LLM学生模拟器中联合建模潜在推理与行动
机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校）
AI总结 该研究针对LLM学生模拟器仅复现学生行动却未捕捉其潜在推理的问题，提出INSIDE框架，通过在配对思考轨迹与行动上微调LLM，提升了模拟行动保真度与推理对齐度，最高对齐度达57.9%。
Comments Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026
ArchAgent v2：数据预取锦标赛的案例研究
机构 * Google（谷歌公司） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind）
AI总结 本研究提出ArchAgent v2框架，通过级联进化搜索和硬件可实现性反馈循环，在DPC4中自动设计出性能优于人工方案的三级预取器，为计算机架构师提供了自动化智能体发现的实用工具。
揭示扩散Transformer中AdaLN-Zero的秘密
机构 * Peking University（北京大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Baidu（百度）
AI总结 本研究探究扩散Transformer（DiT）中AdaLN-Zero性能优于AdaLN的原因，发现零初始化是关键要素，提出AdaLN-Gaussian初始化策略与SE-adaLN-Zero机制，经多数据集实验验证其有效性与泛化性。
Comments Accept by IEEE TPAMI 2026, camera-ready version
HOPPER：用于线性化图序列模型的可学习跳提取方法
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Cornell University（康奈尔大学）
AI总结 HOPPER是LGSM的可学习扩展，可提取跳序列以实现自适应图传播，在ECHO-Synth基准表现最优或具竞争力，调整结构记忆窗口可优化LRIM基准准确率，为长距离图表示学习提供灵活方法。
Comments 24 pages, 1 figure, 4 tables
提升多模态RLVR的泛化鲁棒性
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DAMO Academy Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 针对多模态RLVR泛化鲁棒性不足的问题，提出含动态三元奖励与一致性正则化器的PIRL方法，压力测试与动态评估中其性能下降幅度均小于GRPO。
Comments 32 pages, 5 figures
自适应KappaSharp：用于偏好贝叶斯优化的条件数塑形
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Wuhan University（武汉大学）
AI总结 针对偏好贝叶斯优化中海森矩阵秩亏的结构性缺陷，提出自适应KappaSharp方法，通过条件数塑形优化，在11个含等离子医学控制器调优的基准上优于标准PBO基线，性能提升最高10.9%
AdaDexGrasp：基于3D视觉-触觉表示融合的自适应灵巧抓取
机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 针对机器人抓取难以复刻人类视觉-触觉融合自适应能力的问题，提出AdaDexGrasp视觉-触觉融合抓取框架，通过3D表示融合实现接触感知抓取生成与优化，实验验证其提升了抓取成功率与泛化性。
Comments Accepted at ECCV 2026
学习物理交互：触觉与力感知机器人学习综述
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学）
AI总结 本综述针对力与触觉感知机器人学习研究的空白，提出TF-ART分类法，整合多模态感知与多阶段系统设计视角，兼具算法与实践意义。
Comments 53 pages, 7 figures
ArchEGraph：用于几何-拓扑-物理对齐的建筑能源建模的大规模图数据集
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； MIT（麻省理工学院）
AI总结 研究提出ArchEGraph大规模图数据集，定义两个基准任务并开展泛化实验，为建筑能源建模的几何-拓扑-物理耦合研究提供统一测试平台，支持替代模型开发评估。
Comments 26 pages, 13 figures, submitted to a conference
通过选择性上下文偏好优化学习何时信任
机构 * Duke University（杜克大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Irvine（加州大学欧文分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 本研究针对语言模型易受误导性外部信号影响的问题，提出SCOPE方法，在含四种条件的MIST基准上优化DPO目标，降低SC2W的同时保持正常上下文下的准确率，主张以选择性信任评判模型。
Comments Project Page at https://worldbench.github.io/scope GitHub Repo at https://github.com/worldbench/SCOPE HF Dataset at https://huggingface.co/datasets/worldbench/MIST-Bench
一种最优的不可知PAC算法
机构 * Aarhus University（奥胡斯大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 该研究针对有限VC维的二元分类函数类，构造出达到统计最优风险界的不可知PAC学习算法，确定了其样本复杂度（仅差通用常数），匹配了已有下界。
Comments 18 pages
学习该记住什么：基于上下文蒸馏的测试时训练
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 该研究针对现有测试时训练未考虑保留信息未来效用的问题，提出TTCD框架及IP-TTCD变体，实验显示其在长上下文语言建模任务中性能优于多个基准方法，可助力架构持续学习。
大声还是沉默？一种用于多模态临床AI中模态级失败分析的可复用框架
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； American International School Vienna（维也纳美国国际学校） ； Neuqua Valley High School（纽夸谷高中） ； North Hollywood High School（北好莱坞高中） ； Hopewell Valley Central High School（霍普韦尔谷中央高中） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Siriraj Hospital（诗里拉吉医院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of Geneva（日内瓦大学） ； Poznan University of Technology（波兹南理工大学）
AI总结 该研究提出一种模型无关的多模态临床AI模态级失败分析框架，可复用且仅用部署可观测信号，经植入真实值和MIMIC-IV队列验证，能定位失败模态、区分失败类型，为心脏基础模型部署提供参考。
SCHEDBench：评估大语言模型在自然语言组合调度中约束忠实度的基准
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 SCHEDBench基准针对13个LLMs的测试表明，模型对同一调度问题的语义等价表述缺乏不变性，约束重排序引发的敏感性最为突出。
Comments 19 Pages
CurveShift：智能体的进展是标量吗？区分水平与形态
机构 * University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Oxford（牛津大学）
AI总结 该研究针对大型语言模型进展的标量总结问题，通过LiveCodeBench基准分离混淆，发现2024年9月后发布的模型在竞赛编程难任务上有超出预期的增益，发布了相关数据集与代码。
Comments 25 pages, 4 figures, 7 tables. Data and code: https://github.com/harvenstar/CurveShift
诊断序列机器人任务中的组合泛化问题
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文针对序列机器人操作的组合泛化问题，将泛化差距分解为三类偏移，发现结构化子集覆盖动作相关依赖即可实现高分布外性能，微调单演示可大幅提升OOD成功率，提出数据收集应优先依赖覆盖。
CLIFT：通过非侵入式闭环迭代微调将Gemini机器人端侧模型转化为人形机器人专家
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； NVIDIA Research（英伟达研究院）
AI总结 本研究针对闭源机器人模型的托管式SFT API范式，提出CLIFT方法，在不访问模型内部机制的情况下，将Gemini机器人端侧模型经两次飞轮循环提升至接近完美的敏捷接触任务成功率。
可检测边界处的后训练：一种用于微调的博弈论方法
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； École Normale Supérieure（巴黎高等师范学院）
AI总结 该研究提出博弈论框架解决RL微调中KL正则化系数设置问题，将均衡系数归约为KL正则化RL目标，在Qwen3-8B等模型实验中实现良好奖励-保留权衡，可用于审计开源模型API提供商。
DuplexGen：人机交替对话的自适应合成
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Seoul National University（首尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 DuplexGen框架通过将LLM预测与少量槽级人类偏好标注校准，生成场景自适应交替发言对话，契合人类偏好的效果优于未校准方法，证明人类校准对交替发言合成场景特定性的关键作用。
Comments Manuscript under review
基于语言弱监督的开放式CT体积分割
机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, UC Berkeley（加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系） ； Voio ； Department of Radiology and Biomedical Imaging, UC San Francisco（加州大学旧金山分校放射学与生物医学成像系） ； Computational Precision Health, UC Berkeley and UC San Francisco（加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校计算精准健康中心）
AI总结 研究基于语言弱监督训练CT扫描文本条件分割模型，通过结合体素级与切片级监督，从扫描-报告对提取信息，微调通用2D图像分割模型SAM3，在ReXGroundingCT数据集上提升了分割骰子分数。
用于LoRA微调的Stiefel流形上无回缩优化
机构 * Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学丘成桐数学科学中心） ； Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心） ； Department of Mathematics, University of California, Berkeley（美国加州大学伯克利分校数学系） ； Center for Machine Learning Research and Changsha Institute for Computing and Digital Economy, Peking University（北京大学机器学习研究中心和长沙计算与数字经济研究院）
AI总结 研究针对Stiefel流形优化中现有方法的问题，提出无回缩且无惩罚参数算法，利用相关特性建立收敛保证。将LoRA微调问题转为流形优化问题，引入Manifold-LoRA，经实验验证其在加速训练及下游性能方面的优势。
常数深度和对数深度神经网络之间的算法分离
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校）
AI总结 研究常数深度和对数深度神经网络的算法分离，识别出一类布尔函数，对数深度网络能用逐层坐标下降法通过重构谱高效学习，还展示了一个子类，常数深度网络在此子类上有常数\(L^2\)逼近误差。
PreDiff-LM：具有混合注意力的预训练离散掩码扩散语言模型
机构 * University of Southern California（南加州大学） ； New York University（纽约大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 研究离散掩码扩散语言模型中因果预训练与双向去噪协调问题，提出PreDiff-LM模型，通过混合注意力机制改进无条件困惑度等指标，在多方面优于先前扩散基线，明确与优化AR模型的差距，为预训练因果主干调整提供补充机制。
FIDAC：一种用于从视频中提取和解释人际距离的易用管道
机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 研究如何从视频中提取和解释人际距离，开发开源库FIDAC，合并多模型数据，包含精确跟踪方法，后续计划评估其在不同场景下测量人际距离的有效性并集成新特征。
数据更少，对齐更好：用于偏好优化的数据中心多评估器一致性方法
机构 * University of Southern California（南加州大学） ； New York University（纽约大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； City College of New York, CUNY（纽约市立大学城市学院） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 研究聚焦偏好优化，提出DMAPO方法，从目标策略生成候选响应，经多评估器评估、校正后保留高一致性示例。实验表明该方法数据效率高，能提升模型在MT - Bench等指标上的表现，且改变评估器或准则对下游性能影响小。
Comments 19 pages
通过 KL 散度的轨迹正则化随机最优控制
机构 * Hybrid Robotics（混合机器人实验室） ； UC Berkeley（伯克利大学）
AI总结 研究通过引入轨迹正则化随机最优控制（TRSOC），利用 KL 散度增强标准随机最优控制，推导 HJB 方程刻画最优策略，在 LQ 设置中有闭式解，实验表明正则化参数能在性能与参考保持间权衡。
Comments 8 pages, 4 figures, 65th IEEE Conference on Decision and Control
LatentFlow：用于分子图神经网络潜在空间分析的可视化分析
机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ICSI（国际计算机科学研究所）
AI总结 研究分子图神经网络潜在空间分析问题，提出LatentFlow可视化分析系统，通过聚类嵌入、跟踪跨层及模型状态变化、关联代表性分子等方法，助力科学家理解潜在空间演变、识别分子模式及解释模型行为。
AXIS：用于可扩展机器人操作的可增长社区驱动数据引擎
机构 * Axis Robotics（轴机器人公司） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Texas A&M University（德州农工大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 研究针对机器人操作策略学习中数据管道难扩展的问题，提出AXIS这一可增长社区驱动数据引擎，它能收集、处理数据并组织成任务快照，通过实验表明其能提升模型性能且随数据量增加有一致扩展性。
Comments Project Website: https://axisaiorg.github.io/AXIS-V1/
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