高校专区
物理驱动的摩擦纳米发电机可执行建模
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beijing Institute of Nanoenergy and Nanosystems, Chinese Academy of Sciences（中国科学院北京纳米能源与系统研究所） ； Marine Engineering College, Dalian Maritime University（大连海事大学航海工程学院） ； University of California at Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 提出电荷定义建模框架并实现TENG-CLAW平台，统一解析理论、有限几何求解器与仿真工作流，实现可追溯的摩擦纳米发电机仿真。
T-Rex: 触觉反应灵巧操作
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford（斯坦福大学） ； Panasonic（松下） ； La Sapienza University（罗马大学） ； ItalAI
AI总结 提出大规模触觉数据集和可变速率混合Transformer架构，在12项精细操作任务上平均成功率提升超30%。
Comments Project page: https://tactile-rex.github.io/
基于LMO方法的零阶无参数优化：高效微调的新方法
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 针对大模型微调中反向传播内存开销大、零阶优化对步长和平滑参数敏感的问题，提出统一无梯度训练、自适应调参和非欧几里得更新几何的AdaNAGED方法，并在OPT-1.3B模型上验证有效性。
Comments 29 pages, 1 table
FTP-1：一种跨触觉传感器的通用基础触觉策略，用于密集接触操作
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Sharpa ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 提出FTP-1，首个通用基础触觉策略，通过异构编码器和共享Transformer专家，跨21种传感器和3000小时数据预训练，实现触觉操作技能的跨传感器迁移，在未见传感器上成功率提升31%。
跨东亚和东南亚语境的文化适应红队测试：方法论与比较分析
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
AI总结 针对大语言模型的多语言安全评估，通过构建直接翻译与文化适应数据集，发现文化适应提示的攻击成功率平均提升9.3个百分点，直接翻译低估风险，且文化深度评分显著低于文化适应版本，表明适应文化语境对有效评估至关重要。
Comments Accepted to ICML 2026 Workshop on Culture X AI
从不可信输入到可信内存：LLM智能体中内存投毒攻击的系统研究
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 本文系统研究了基于LLM的智能体中的内存投毒攻击，识别了四种内存写入通道和九种结构漏洞，提出了六类攻击的分类法，并设计了评估基准MPBench，发现更积极读写内存的智能体更易被利用，且现有提示注入防御无法覆盖内存投毒攻击。
DriftSched: 多租户GPU推理中运行时令牌漂移下的自适应QoS感知调度
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 提出DriftSched框架，通过运行时反馈驱动的漂移补偿和自适应偏差校正，解决多租户LLM推理中令牌漂移导致的调度问题，在NVIDIA L4 GPU上实现平均38.8%的估计误差降低和42%的中位延迟改善。
Comments 19 pages, 34 figures, 11 tables
从噪声到有序：通过去噪扩散学习排序
机构 * University of Guelph（圭尔夫大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； McGill University（麦吉尔大学） ； University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 提出基于去噪扩散的生成式排序模型DiffusionRank，通过建模特征向量与相关性标签的联合分布，在四个标准LTR数据集上优于传统判别式方法。
随机层次模型与层次化浅到深链的可证明学习
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院洛桑分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 针对深度网络能否高效利用层次结构的问题，证明在温和条件下深度卷积网络可高效学习随机层次模型，并提出逐层训练策略。
Comments COLT 2026
SIMSplat: 面向驾驶场景生成的语言对齐4D高斯泼溅
机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Toyota InfoTech Labs（丰田信息科技实验室）
AI总结 提出SIMSplat，一种基于场景图的4D高斯泼溅框架，通过嵌入语言对齐特征实现自由文本查询、对象级编辑和多智能体仿真，在驾驶场景生成中显著提升定位精度和任务完成率。
CrediBench: 构建用于信息完整性的网络规模数据集
机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； AITHYRA Research Institute（AITHYRA研究院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学）
AI总结 针对现有数据集忽略网络拓扑、时序和文本内容等关键模态的问题，提出包含八个月网络图数据的CrediBench数据集，支持回归和分类任务，多模态模型显著提升性能。
Comments 16 pages,4 figures
Journal ref KDD 2026
在进化之光下揭示强化学习的三个教条
机构 * Department of Computer Science, University of Tübingen（图宾根大学计算机科学系） ； Department of Anthropology, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校人类学系）
AI总结 本文从人工生命视角批判强化学习的三个核心假设，提出将学习视为适应而非优化，并利用开放新颖性搜索和热力学理论构建更生物真实的智能体模型。
GAPartManip：面向材料无关铰接物体操作的大规模部件中心数据集
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； CFCS, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Galbot
AI总结 提出大规模部件中心数据集GAPartManip，结合照片级材质随机化和部件级交互姿态标注，通过模块化框架提升深度估计与交互姿态预测，在仿真和真实场景中实现鲁棒的铰接物体操作。
Comments Accepted by ICRA 2025. Project page: https://pku-epic.github.io/GAPartManip/
从马尔可夫到拉普拉斯：Mamba如何通过上下文学习马尔可夫链
机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Télécom Paris（巴黎电信学院）
AI总结 本文研究Mamba在马尔可夫链上的上下文学习能力，发现单层Mamba能高效学习最优的拉普拉斯平滑估计器，并理论上揭示了卷积在其中的关键作用。
Comments Oral presentation at ICLR 2026
LLMs 是有效的谈判者吗？LLMs 在谈判对话中多方面能力的系统评估
机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Capital One
AI总结 系统评估大型语言模型在谈判中的多方面能力，发现 GPT-4 表现优异，但在主观评估和生成策略性响应方面存在挑战。
Comments Accepted to Findings of EMNLP 2024
FID 彩票：量化生成模型评估中的隐藏随机性
机构 * Kyutai ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 研究FID作为随机变量在训练和生成种子上的方差，发现重训练比重采样导致更大FID波动，提出新评估协议：使用每类最优引导、报告多个训练种子的误差条。
Comments Website: https://kyutai.org/fid-lottery
VIMPO: 值隐式策略优化用于大语言模型
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Yale University（耶鲁大学）
AI总结 提出VIMPO方法，通过KL正则化强化学习的最优条件导出策略隐含值函数，无需训练评论家，实现细粒度信用分配，在数学推理基准上优于GRPO。
ENPIRE: 现实世界中智能体机器人策略的自我改进
机构 * NVIDIA（英伟达） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 提出ENPIRE框架，通过环境重置、策略执行、结果验证和迭代优化的闭环反馈，使编码智能体自主改进机器人操作策略，在灵巧操作任务上达到99%成功率。
多智能体交互记忆
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 提出MATM框架，通过共享存储和检索智能体轨迹，实现异构智能体群体间的知识复用，提升下游任务性能并减少交互步骤。
无效度的可靠性：LLM-as-a-Judge 模型在一致性、稳定性和偏差上的系统性大规模评估
机构 * UC Berkeley School of Information（加州大学伯克利分校信息学院）
AI总结 本研究通过大规模系统性评估（21个裁判模型、118次运行、约54.1万次判断），发现LLM-as-a-Judge在一致性、稳定性和偏差方面存在普遍问题，包括kappa通缩、排名偏移、高重测信度与严重位置偏差并存，并提出了最小可行验证协议。
趣味性具身机器人学习
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Impossible Research
AI总结 提出RATs框架，让机器人通过自主探索学习可复用技能，在LIBERO-PRO和MolmoSpaces上分别提升20.6和17.0个百分点。
Comments Project page: https://playful-rats.github.io/
超越John椭球逼近中的平均化：杠杆分数模型中的高精度算法
机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Sydney（悉尼大学）
AI总结 本文分离了John椭球逼近算法中的认证、识别和精度三种成本，证明精度依赖仅为双对数，并提出了加速方法和阻尼牛顿法，在杠杆分数模型中实现了高精度逼近。
太阳高能粒子预测的机器学习模型综述
机构 * Department of Astrophysical Sciences, Princeton University, Princeton, NJ, USA ； Computational Physics Branch, NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA, USA ； Department of Computer Science, Utah State University, Logan, UT, USA ； Space Radiation Analysis Group, NASA Johnson Space Center, Houston, TX, USA ； Johns Hopkins Applied Physics Lab, 11100 Johns Hopkins Rd, Laurel, MD 20723, United States ； Research Center for Astronomy ； Applied Mathematics of the Academy of Athens, 4 Soranou Efesiou Street, Athens 11527, Greece ； Institute for Astronomy, Astrophysics, Space Applications ； Southwest Research Institute, Boulder, CO, USA ； Space Science Center, University of New Hampshire, Durham, NH, USA ； Department of Physics, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, USA ； Astronomy Department, Georgia State University, Atlanta, GA, USA ； Department of Computer Science, Princeton University, Princeton, NJ, USA ； Department of Mathematics, Rowan University, Glassboro, NJ, USA ； Astronomy, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA ； Department of Physics, National ； Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece ； School of Electrical ； Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece ； Department of Astronomy ； Meteorology, Faculty of Science, Al-Azhar University, Cairo, Egypt ； Space Sciences Lab, University of California, Berkeley, CA, USA ； Research Consultancy, Athens, Greece ； Institute for Space Astrophysics ； Department of Physics ； Astronomy, Georgia State University, Atlanta, GA 30303, USA ； Aryabhatta Research Institute of Observational Sciences (ARIES), Manora Peak, Nainital-263001, Uttarakhand, India ； Department of Computer Science, Oxford University, Oxford, England ； Southwest Research Institute, San Antonio, TX, USA ； Computer Science Department, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, USA ； Department of Physics, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093, USA ； Department of Computer Science, Georgia State University, Atlanta, GA 30303, USA ； Department of Climate ； Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA ； Department of Statistics, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA ； Department of Electrical Engineering ； Computer Science, Florida Institute of Technology, Melbourne, FL, USA ； Astrophysics Section, School of Cosmic Physics, Dublin Institute for Advanced Studies, DIAS Dunsink Observatory, Dublin D15 XR2R, Ireland ； Institute of Astronomy of the Bulgarian Academy of Sciences, Sofia, Bulgaria ； Center for Solar-Terrestrial Research, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ 07102, USA ； Cooperative Programs for the Advancement of Earth System Science, University Corporation for Atmospheric Research, Boulder, CO, USA ； CIRES, University of Colorado Boulder, Boulder, CO, USA ； Space Weather Prediction Center, NOAA, Boulder, CO, USA ； Astronomy, College of Science, The University of Texas at San Antonio, San Antonio, TX, USA ； Space Weather Prediction Center, National Oceanic ； The University of Texas at San Antonio, San Antonio, TX, USA ； Environmental Research, Inc., MA, USA
AI总结 综述了用于太阳高能粒子预测的机器学习模型，包括数据集、架构、输入输出比较，并提出了未来研究建议。
Comments Review Paper, Maine text: 23 pages, References: 5 pages, Appendix: 42 pages
姿态校正是否能提升生物特征面部识别？
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 研究探讨了AI驱动的头部姿态校正与图像修复对面部识别准确率的影响，发现选择性应用CFR-GAN与CodeFormer可提升识别性能。
如何勾勒学习算法
机构 * UC Berkeley（伯克利大学）
AI总结 提出一种数据删除方案，基于稳定性假设，通过随机复方向的高阶导数局部勾勒算术电路，实现深度学习模型输出预测的误差和失败概率可忽略，且预计算和推理仅慢对数因子。
Comments Improved presentation and simplified Algorithm 4
PTLD: 从仿真到现实的触觉潜在知识蒸馏用于灵巧操作
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； FAIR at Meta（Meta的FAIR团队） ； UC Berkeley（伯克利大学）
AI总结 提出PTLD方法，通过真实世界触觉策略数据蒸馏鲁棒状态估计器，解决触觉仿真困难问题，在灵巧操作任务中相比纯本体感策略提升182%和57%。
DADP: 领域自适应扩散策略
机构 * University of California, Berkeley, California, USA（加州大学伯克利分校） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学）
AI总结 提出DADP，通过无监督解耦和领域感知扩散注入，实现跨动态环境的鲁棒零样本适应，在运动与操控任务上超越先前方法。
超越预测的良性过拟合：普通最小二乘插值器
机构 * Department of Data Sciences & Operations, University of Southern California（数据科学与运营系，南加州大学） ； Department of Statistics, University of California, Davis（统计学系，加州大学戴维斯分校） ； Department of Statistics, University of California, Berkeley（统计学系，加州大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind）
AI总结 本文研究过参数化线性模型中最小ℓ2范数OLS插值器的参数估计与推断性质，推导了留k法、遗漏变量偏误公式和Frisch-Waugh-Lovell定理的过参数化版本，并扩展了高斯-马尔可夫定理。
Comments This work is accepted for publication in Biometrika
用LOCUS解放法律：美国地方条例语料库
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； School of Information（信息学院） ； Independent（独立）
AI总结 为解决美国地方条例缺乏机器可读语料的问题，构建了包含9239个市县条例的LOCUS语料库，并训练ModernBERT分类器以分析法律透明度等维度。
Comments 14 pages, 6 figures
Do as I Do: 从日常人类视频中获取灵巧操作数据
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 提出DO AS I DO算法，从单目RGB人类视频中重建手-物交互并重定向到多指灵巧机器人手，生成可执行的操作数据，优于现有方法。
Comments Project website: https://do-as-i-do.com/
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈