University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

ManiTwin: Scaling Data-Generation-Ready Digital Object Dataset to 100K

ManiTwin：将数据生成-ready的数字对象数据集扩展到10万

Kaixuan Wang, Tianxing Chen, Jiawei Liu, Honghao Su, Shaolong Zhu, Minxuan Wang, Zixuan Li, Yue Chen, Huan-ang Gao, Yusen Qin, Jiawei Wang, Qixuan Zhang, Lan Xu, Jingyi Yu, Yao Mu, Ping Luo

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Xspark AI ； Deemos Tech ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ShanghaiTech University（上海交通大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； D-Robotics ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

AI总结 本文提出ManiTwin，一种高效生成数据生成-ready数字对象双胞胎的自动化流程，构建了包含10万高质量标注3D资产的ManiTwin-100K数据集，为大规模仿真数据合成和策略学习提供基础。

Comments Website: https://manitwin.github.io/

Internalizing Agency from Reflective Experience

从反思经验中内化代理性

Rui Ge, Yichao Fu, Yuyang Qian, Junda Su, Yiming Zhao, Peng Zhao, Hao Zhang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出LEAFE框架，通过反思经验内化恢复代理性，提升长周期任务中的问题解决能力，实验显示在Pass@k任务中优于传统方法。

Comments 17 pages, 5 figures; Submitted to ICML 2026

Beyond Polarity: Multi-Dimensional LLM Sentiment Signals for WTI Crude Oil Futures Return Prediction

超越极性：多维LLM情感信号用于WTI原油期货收益率预测

Dehao Dai, Ding Ma, Dou Liu, Kerui Geng, Yiqing Wang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； New York University（纽约大学） ； Tulane University（路易斯安那州立大学） ； Southern Methodist University（南方 Methodist 大学） 纠错

AI总结 本文研究多维情感信号对WTI原油期货收益率预测的提升作用，利用GPT-4o等模型提取五种情感维度，发现结合GPT-4o和FinBERT可获得最佳预测效果，证明情感信号超越单纯极性具有预测价值。

Comments 28 pages, 4 figures, 4 tables

Think3D: Thinking with Space for Spatial Reasoning

Think3D: 基于空间的思考以实现空间推理

Zaibin Zhang, Yuhan Wu, Lianjie Jia, Yifan Wang, Zhongbo Zhang, Yijiang Li, Binghao Ran, Fuxi Zhang, Zhuohan Sun, Zhenfei Yin, Lijun Wang, Huchuan Lu

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 Think3D通过引入交互式3D推理框架，提升多模态代理的空间推理能力，实现在BLINK Multi-view和MindCube上的7.8%性能提升，并通过Think3D-RL优化小模型性能。

Hilbert: Recursively Building Formal Proofs with Informal Reasoning

Hilbert：通过非正式推理递归构建形式证明

Sumanth Varambally, Thomas Voice, Yanchao Sun, Zhifeng Chen, Rose Yu, Ke Ye

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Apple（苹果公司） 纠错

AI总结 Hilbert结合非正式推理与形式验证，通过递归分解问题并利用反馈优化证明，显著提升在形式证明任务中的性能。

Zephyrus: An Agentic Framework for Weather Science

Zephyrus：一种用于气象科学的代理框架

Sumanth Varambally, Marshall Fisher, Jas Thakker, Yiwei Chen, Zhirui Xia, Yasaman Jafari, Ruijia Niu, Manas Jain, Veeramakali Vignesh Manivannan, Zachary Novack, Luyu Han, Srikar Eranky, Salva Rühling Cachay, Taylor Berg-Kirkpatrick, Duncan Watson-Parris, Yi-An Ma, Rose Yu

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 本文提出Zephyrus框架，结合大语言模型与天气数据交互，解决传统模型缺乏语言推理的问题，通过新基准测试展示其在天气任务中的优越性能。