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

SPACENUM: Revisiting Spatial Numerical Understanding in VLMs

SPACENUM: 重新审视视觉语言模型中的空间数值理解

Jianshu Zhang, Yijiang Li, Huifeixin Chen, Haoran Lu, Letian Xue, Bingyang Wang, Han Liu

机构 * Northwestern（西北大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； USC（南加州大学） ； GaTech（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 提出SpaceNum框架，通过Num2Space和Space2Num双向任务评估VLM在动态过渡和静态布局中对空间数值的理解，发现模型依赖浅层空间线索，难以建立稳定的坐标感知表示。

Comments Project page: https://sterzhang.github.io/SpaceNum-Home

FastKernels: Benchmarking GPU Kernel Generation in Production

FastKernels：生产中GPU内核生成的基准测试

Gabriele Oliaro, Yichao Fu, May Jiang, Owen Lu, Junli Wang, Zhihao Jia, Hao Zhang, Samyam Rajbhandari

机构 * Snowflake AI Research（Snowflake AI研究院） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 针对现有基准与生产推理框架脱节的问题，提出FastKernels基准，包含46个代表性架构，覆盖96.2%的HuggingFace Transformers架构，并作为生产级推理框架，评估显示最强代理仅实现0.94倍加速，揭示基准-生产错位是关键瓶颈。

AutoResearch AI: Towards AI-Powered Research Automation for Scientific Discovery

AutoResearch AI：迈向人工智能驱动的科研自动化以实现科学发现

Guiyao Tie, Jiawen Shi, Dingjie Song, Yixiao Huang, Ziji Sheng, Xueyang Zhou, Daizong Liu, Pan Zhou, Yongchao Chen, Ran Xu, Lifang He, Qingsong Wen, Manling Li, Cong Lu, Shuai Li, Pengtao Xie, Yixuan Yuan, Rui Meng, Lei Xing, Lichao Sun, Caiming Xiong, Philip S. Yu, Jianfeng Gao

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Lehigh University（莱斯大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Salesforce Research（Salesforce研究） ； Squirrel AI Learning（Squirrel AI学习） ； Northwestern University（西北大学） ； Independent（独立） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Google Cloud AI Research（谷歌云AI研究） ； Recursive Superintelligence（递归超级智能） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 本文综述了AI驱动的科研工作流自动化（AutoResearch）的发展，分析了从任务级AI到工作流级研究自动化的转变，并提出了五个评估维度（新颖性、有效性、影响力、可靠性和溯源），指出自主性受领域条件限制。

Comments 49 pages, 12 figures, 10 tables

Empirical Bayes Conformal Prediction for Vision and Language Models

视觉与语言模型的经验贝叶斯共形预测

Jiapeng Zeng, Yogesh Prabhu, Zhanpeng Zeng, Michael A. Newton, Vikas Singh

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 提出经验贝叶斯共形预测框架，利用r值将得分变异性转化为不确定性感知的非一致性得分，在保持目标覆盖的同时减少高方差假候选的包含。

Neural Configuration-Space Barriers for Manipulation Planning and Control

用于操作规划与控制的神经构型空间障碍

Kehan Long, Ki Myung Brian Lee, Nikola Raicevic, Niyas Attasseri, Melvin Leok, Nikolay Atanasov

机构 * Contextual Robotics Institute, University of California San Diego（情境机器人研究所，加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 提出一种基于神经构型空间距离函数障碍的统一方法，用于高维机器人操作规划与控制，通过分布鲁棒优化处理模型误差和传感器噪声，在杂乱动态环境中实现高效规划与鲁棒安全控制。

Learning Scene-Level Signed Directional Distance Function with Ellipsoidal Priors and Neural Residuals

学习场景级有符号方向距离函数：结合椭球先验与神经残差

Zhirui Dai, Hojoon Shin, Yulun Tian, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov

机构 * 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） ； Brain Corporation（Brain公司） ； Robotics Department, University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

AI总结 提出有符号方向距离函数（SDDF），结合显式椭球先验和隐式神经残差，实现高效准确的场景级几何重建与可微渲染。

Journal ref 2026 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence