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

WildFeedback: Aligning LLMs With In-situ User Interactions And Feedback

WildFeedback: 对齐大语言模型与实时用户交互与反馈

Taiwei Shi, Zhuoer Wang, Longqi Yang, Ying-Chun Lin, Zexue He, Mengting Wan, Pei Zhou, Sujay Jauhar, Sihao Chen, Shan Xia, Hongfei Zhang, Jieyu Zhao, Xiaofeng Xu, Xia Song, Jennifer Neville

机构 * Microsoft Corporation（微软公司） ； Purdue University（普渡大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本文提出WildFeedback框架，通过实时用户反馈自动创建偏好数据集，提升大语言模型对用户偏好的对齐能力，解决了现有方法的可扩展性、主观性和偏见问题。

Comments ACL 2026 Camera-ready. 25 pages, 6 figures, 9 tables

Contact-Aware Planning and Control of Continuum Robots in Highly Constrained Environments

具备接触意识的连续机器人在高度受限环境中的规划与控制

Aedan Mangan, Kehan Long, Ki Myung Brian Lee, Miheer Potdar, Nikolay Atanasov, Tania K. Morimoto

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校机械与航空航天工程系） ； SceniX Inc（SceniX公司） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系） ； Department of Surgery, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校外科系） 纠错

AI总结 本文提出一种具备接触意识的规划方法，通过评估接触质量并惩罚危险交互，生成可行轨迹和接触意识雅可比矩阵，实验证明其在高度受限环境中可靠导航的能力。

Comments 15 pages, 3 figures

PULSE: Privileged Knowledge Transfer from Rich to Deployable Sensors for Embodied Multi-Sensory Learning

PULSE：从丰富到可部署传感器的特权知识转移以实现具身多感官学习

Zihan Zhao, Kaushik Pendiyala, Masood Mortazavi, Ning Yan

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； University of California Davis（加州大学戴维斯分校） ； IC Lab, Futurewei Technologies Inc.（未来科技公司IC实验室） 纠错

AI总结 PULSE框架通过从信息丰富的教师传感器向更廉价的部署传感器转移知识，解决具身智能系统中传感器不对称问题，实现多感官学习。

Comments v2: Accepted at the CVPR 2026 Workshop on Sense of Space. 8 pages main content + references + appendix