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像素空间文本到图像扩散模型训练的实证研究
机构 * Alibaba Token Hub（阿里巴巴令牌中心） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanjing University（南京大学） ； University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）
AI总结 本文通过实证研究提出潜空间到像素空间的训练策略，确定关键设计选择，使像素空间文本到图像扩散模型性能媲美或超越潜空间模型，且推理加速3.18至4.75倍，为相关研究提供实用指南。
Comments Z-Image-Pixel & Empirical Insight of Training Pixel-Space Diffusion Models
学习剩余内容，而非已掌握内容：面向多奖励策略优化的饱和感知优势重加权方法
机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Universität Innsbruck（因斯布鲁克大学）
AI总结 针对多奖励策略优化中现有方法的缺陷，提出SA-MRPO方法，动态分配优化资源，在数学推理、自适应推理、编码任务中均实现性能提升。
Comments 14 pages, 2 figures
PixelControl：文本到图像扩散中的细粒度条件保真度
机构 * Adobe Research（奥多比研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校）
AI总结 针对可控文本到图像扩散模型细粒度结构保真度不足的问题，提出PixelControl框架，通过结构感知控制注入与多尺度金字塔循环损失等设计，提升了边界及中/小区域的结构保真度。
Comments The project homepage can be found: this https URL (https://linxin0.github.io/pixelcontrol_homepage/pixelcontrol-site/)
ReForce：学习力感知重定向以实现灵巧操作
机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校）
AI总结 该研究提出力感知重定向方法ReForce，通过对运动学重定向动作预测残差实现力跟踪，在接触丰富的机器人操作任务中提升了力跟踪精度与接触参与度。
ArtLang：面向铰接3D驱动的结构化语言到运动学的绑定
机构 * University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of North Texas（北得克萨斯大学）
AI总结 研究针对铰接物体控制的语义匿名问题，提出ArtLang框架，通过语义-运动学铰接图等技术实现开放词汇语言控制，经多类实验验证了可靠的语言绑定与连续铰接控制能力。
受鳗鱼启发的软体机器人的执行器控制与健康实时估计器（REACH）
机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）
AI总结 针对受鳗鱼启发的软体游泳机器人，本文提出REACH算法，结合软体机器人模型、sigma点滤波器和统计假设检验，可在不同传感器配置、游动步态下准确估计执行器健康，实验验证其在噪声数据和制造差异下的有效性。
均衡强迫：无需噪声条件的自适应视频生成
机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 该研究提出无需噪声条件的均衡强迫（EqF）框架，解耦去噪场学习与采样，实现自适应闭环推理，提升自回归视频生成的质量与一致性，性能优于传统噪声条件方法。
Comments Project page: this https URL (https://equilibriumforcing.github.io/)
首个中文BabyLM挑战：训练数据高效且认知合理的中文语言模型
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 首个中文BabyLM挑战将在2026年自然语言处理与中文计算会议举办，要求用1亿中文词元从头训练语言模型，在自然语言理解、认知对齐和汉字知识三轨道评估，不限分词器、模型架构和训练轮数。
Comments 13 pages
SimulCost: 一个用于自动化物理模拟的代价感知基准与工具包
机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Peking University（北京大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 针对现有LLM评估忽略工具使用代价的问题，提出SimulCost基准，通过单轮和多轮参数调优任务比较LLM与传统扫描方法在准确性和计算代价上的表现，发现LLM在高精度任务中初始猜测不可靠且多轮模式效率更低。
Comments post conference revision version at ICML; update: removed CGYRO due to bug in cases search. Will add back soon; Make the title consistent w/ pdf
SimulRAG：基于模拟器的检索增强生成（RAG）框架，用于将大型语言模型（LLMs）落地到长篇科学问答任务中
机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 针对LLMs在长篇科学问答中易幻觉的问题，本文提出SimulRAG框架，引入UE+SBA机制，发布相关基准，实验表明其信息量与事实性较基线分别提升30.4%、16.3%
Comments Haozhou Xu and Dongxia Wu are co-first authors
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