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

EgoForge: Goal-Directed Egocentric World Simulator

EgoForge：面向目标的自体世界模拟器

Yifan Shen, Jiateng Liu, Xinzhuo Li, Yuanzhe Liu, Bingxuan Li, Houze Yang, Wenqi Jia, Yijiang Li, Tianjiao Yu, James Matthew Rehg, Xu Cao, Ismini Lourentzou

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 EgoForge通过最小静态输入生成连贯的第一人称视频，结合VideoDiffusionNFT提升意图对齐和时间一致性，实现在动态环境模拟中的优越性能。

Learnability with Partial Labels and Adaptive Nearest Neighbors

利用部分标签和自适应最近邻的学习

Nicolas A. Errandonea, Santiago Mazuelas, Jose A. Lozano, Sanjoy Dasgupta

机构 * Basque Center for Applied Mathematics（巴斯克应用数学中心） ； Ikerbasque, Basque Foundation for Science（Ikerbasque，巴斯克科学基金会） ； University of the Basque Country, Spain（巴斯克国家大学，西班牙） ； University of California San Diego, USA（加州大学圣地亚哥分校，美国） 纠错

AI总结 本文研究了部分标签学习的可行性条件，提出了一种适用于一般场景的自适应最近邻算法PL A-$k$NN，并通过实验验证其在部分标签学习中的优越性能。

Accelerating Diffusion Decoders via Multi-Scale Sampling and One-Step Distillation

通过多尺度采样和一步蒸馏加速扩散解码器

Chuhan Wang, Hao Chen

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出多尺度采样和一步蒸馏方法，显著降低扩散解码器的解码时间，同时保持高质量图像重建，为高效图像分词提供新路径。

Beyond the Desk: Barriers and Future Opportunities for AI to Assist Scientists in Embodied Physical Tasks

超越桌面：AI辅助科学家进行具身物理任务的障碍与未来机遇

Irene Hou, Alexander Qin, Lauren Cheng, Philip J. Guo

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 研究探讨科学家在实验室和现场进行具身物理任务时使用AI的障碍及未来机遇，发现AI在高风险实验环境中的应用受限，提出未来AI助手需支持任务监控、知识组织等功能。

Comments 16 pages, 4 figures, 1 table. Accepted to CHI 2026 (preprint)

StealthRL: Reinforcement Learning Paraphrase Attacks for Multi-Detector Evasion of AI-Text Detectors

StealthRL：面向多检测器规避的强化学习对抗攻击

Suraj Ranganath, Atharv Ramesh

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 StealthRL通过强化学习框架在真实对抗条件下测试AI文本检测器的鲁棒性，通过GRPO和LoRA适配器训练句法替换策略，平衡检测规避与语义保持，成功在多个检测器上实现高逃逸率。

Comments Expanded version of a workshop submission. Code available