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

SWE-Milestone: Evaluating AI Agents on Continuous Software Evolution

EvoClaw: 评估AI代理在持续软件演化中的表现

Gangda Deng, Zhaoling Chen, Zhongming Yu, Haoyang Fan, Yuhong Liu, Yuxin Yang, Dhruv Parikh, Rajgopal Kannan, Le Cong, Mengdi Wang, Qian Zhang, Viktor Prasanna, Xiangru Tang, Xingyao Wang

机构 * USC（美国斯克利普斯大学） ； UCR（加州大学河滨分校） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； Army Research Office（陆军研究办公室） ； Stanford（斯坦福大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； Haven ； OpenHands 纠错

AI总结 针对现有基准测试忽视软件演化中时间依赖和技术债务的问题，提出EvoClaw基准，通过从提交日志重建可验证里程碑DAG，评估AI代理在持续开发中维持系统完整性和限制错误累积的能力。

Comments ICML 2026

Scaling Cross-Embodiment World Models for Dexterous Manipulation

为灵巧操作扩展跨实体世界模型

Zihao He, Bo Ai, Tongzhou Mu, Yulin Liu, Weikang Wan, Jiawei Fu, Yilun Du, Henrik I. Christensen, Hao Su

机构 * UC San Diego（UC圣迭戈大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hillbot 纠错

AI总结 研究跨实体学习中不同形态机器人数据共享和控制转移问题，提出将人类和机器人手表示为3D粒子集，在随机交互数据上训练基于图的世界模型并与模型预测控制集成，实验表明该方法能提高泛化能力、有效结合数据并实现不同机器人手的控制。

Comments Accepted to IROS 2026, Project Page: https://alan-heoooh.github.io/dexwm.html

GSPRec: On Improving Item Representations in Graph Signal Processing for Collaborative Filtering

GSPRec：关于在用于协同过滤的图信号处理中改进项目表示

Ahmad Bin Rabiah, Julian McAuley

机构 * Department of Computer Science UC San Diego（计算机科学系 UC 洛杉矶分校） 纠错

AI总结 研究针对基于图的协同过滤方法丢弃中频成分问题，提出GSPRec框架，通过合并项目-项目接近度产生更丰富项目频谱表示，经实验验证其性能优于基线，还表明图构建与滤波器设计相互关联。