University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

SpanVLA: Efficient Action Bridging and Learning from Negative-Recovery Samples for Vision-Language-Action Model

SpanVLA: 一种高效的视觉-语言-动作模型，通过负样本恢复学习实现动作桥接与学习

Zewei Zhou, Ruining Yang, Xuewei, Qi, Yiluan Guo, Sherry X. Chen, Tao Feng, Kateryna Pistunova, Yishan Shen, Lili Su, Jiaqi Ma

机构 * University of California, Los Angeles, USA（加州大学洛杉矶分校） ； Motional, USA（Motional公司） ； Northeastern University, USA（东北大学） 纠错

AI总结 本文提出SpanVLA，一种端到端自动驾驶框架，结合自回归推理与流匹配动作专家，通过高效桥接和负样本恢复学习提升推理效率和鲁棒性。

Comments Project page: https://spanvla.github.io/

An AI Agent Execution Environment to Safeguard User Data

一个保障用户数据安全的AI代理执行环境

Robert Stanley, Avi Verma, Lillian Tsai, Konstantinos Kallas, Sam Kumar

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 GAAP通过动态用户提示收集权限规范，确保AI代理在共享用户隐私数据时符合规定，无需信任代理或模型，有效阻止数据泄露攻击。

IYKYK (But AI Doesn't): Automated Content Moderation Does Not Capture Communities' Heterogeneous Attitudes Towards Reclaimed Language

IYKYK (但AI不): 自动内容审查未能捕捉社区对重新获得语言的异质态度

Christina Chance, Rebecca Pattichis, Arjun Subramonian, James He, Shruti Narayanan, Saadia Gabriel, Kai-Wei Chang

机构 * University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 研究通过定量和定性方法分析LGBTQIA+、黑人和女性社区对重新获得污辱词的态度，发现注释者之间一致性低，且自动审查工具与人工判断不一致，揭示了重新获得污辱词的主观性和语境依赖性。

Conjuring Semantic Similarity

唤起语义相似性

Tian Yu Liu, Stefano Soatto

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文提出基于生成模型可视化比较文本唤起的图像分布，通过杰弗里斯散度计算语义相似性，提升文本生成模型的可解释性与评估能力。

Comments ICLR 2026

ConFu: Contemplate the Future for Better Speculative Sampling

ConFu：为更好的推测采样展望未来

Zongyue Qin, Raghavv Goel, Mukul Gagrani, Risheek Garrepalli, Mingu Lee, Yizhou Sun

机构 * University of California Los Angeles, United States（美国加州大学洛杉矶分校） ； Qualcomm AI Research, United States（高通人工智能研究） 纠错

AI总结 ConFu提出一种新的推测解码框架，通过引入展望令牌和软提示，使草案模型能利用目标模型的未来信号，提升生成速度和接受率。

Comments v3: Added stress test with long drafts (DL=12, top-k=1) and tail-acceptance (survival) analysis. Earlier versions added Qwen3-4B results and ablations

InsideOut: Measuring and Mitigating Insider-Outsider Bias in Interview Script Generation

InsideOut: 评估和缓解面试脚本生成中的内部-外部偏见

Yixin Wan, Xingrun Chen, Kai-Wei Chang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文提出InsideOut基准，通过文化情境面试脚本生成任务量化LLM的内部-外部偏见，采用三种评估指标，并提出基于代理的MFA框架缓解偏见，实验表明MFA方法显著降低偏见。

VLM-3R: Vision-Language Models Augmented with Instruction-Aligned 3D Reconstruction

VLM-3R：融合指令对齐3D重建的视觉-语言模型

Zhiwen Fan, Jian Zhang, Renjie Li, Junge Zhang, Runjin Chen, Hezhen Hu, Kevin Wang, Huaizhi Qu, Shijie Zhou, Dilin Wang, Zhicheng Yan, Hongyu Xu, Justin Theiss, Tianlong Chen, Jiachen Li, Zhengzhong Tu, Zhangyang Wang, Rakesh Ranjan

机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； XMU（厦门大学） ； TAMU（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； UCR（加州大学河滨分校） ； UNC（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Meta ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文提出VLM-3R，通过融合3D重建指令微调，实现单目视频的3D空间辅助与具身推理，提升了视觉-空间推理和时间3D上下文理解的准确性和可扩展性。

Comments Project Page: https://vlm-3r.github.io/

Will the Prince Get True Love's Kiss? On the Model Sensitivity to Gender Perturbation over Fairytale Texts

王子会得到真爱之吻吗？关于童话文本上性别扰动对模型敏感性的研究

Christina Chance, Da Yin, Dakuo Wang, Kai-Wei Chang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文研究语言模型在理解故事时是否受习得的性别刻板印象影响，通过反事实数据增强探讨模型对性别刻板印象扰动的响应，发现模型在测试集上对性别扰动敏感，但经过反事实训练后更鲁棒。