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

TimeSRL: Generalizable Time-Series Behavioral Modeling via Semantic RL-Tuned LLMs -- A Case Study in Mental Health

TimeSRL: 通过语义RL调优的LLM实现通用的时间序列行为建模 -- 一项心理健康应用的案例研究

Yuang Fan, Lilin Xu, Millie Wu, Jingping Nie, Qingyu Chen, Yuzhe Yang, Zhuo Zhang, Xin Liu, Subigya Nepal, Xiaofan Jiang, Xuhai "Orson" Xu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Google（谷歌） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

AI总结 本文提出TimeSRL，一种两阶段LLM框架，通过显式的语义瓶颈路由预测，将原始信号抽象为高级自然语言，从而预测行为结果，该方法在心理健康预测中实现了最先进的跨群体泛化性能。

Time-To-Reach Separation and Safety Filtering for Safe, Fair, and Efficient Multi-Agent Coordination

时间到达分离与安全过滤用于安全、公平和高效的多智能体协调

Matthew Low, Jasmine Jerry Aloor, Victoria Marie Tuck, Pierluigi Nuzzo, Jason J. Choi

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系） ； Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院航空与航天系） ； GRASP Laboratory, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学GRASP实验室） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出了一种多智能体协调框架，利用最小时间到达（TTR）作为统一指标用于优先级分配、时间分离和安全过滤，以协调多个空中车辆进入空中走廊并保持车辆间安全分离。

Comments 9 pages, 3 figures. Extended version (including appendix) of a paper submitted to the 65th IEEE Conf. on Decision and Control (2026)

WorldParticle: Unified World Simulation of Lagrangian Particle Dynamics via Transformer

WorldParticle：通过Transformer实现拉格朗日粒子动力学的统一世界模拟

Caoliwen Wang, Minghao Guo, Siyuan Chen, Heng Zhang, Mengdi Wang, Xingyu Ni, Hanson Sun, Kunyi Wang, Zherong Pan, Kui Wu, Lingjie Liu, Yin Yang, Chenfanfu Jiang, Taku Komura, Wojciech Matusik, Peter Yichen Chen

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； Meta ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Utah（犹他大学） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出基于Transformer架构的粒子模拟器，能够统一模拟布料、弹性固体、牛顿流体、非牛顿流体、颗粒材料和分子动力学等不同物理现象，通过预测-校正设计和粒子表示，实现高效的模拟与泛化。

Can Current Agents Close the Discovery-to-Application Gap? A Case Study in Minecraft

当前智能体能否缩小发现到应用的差距？Minecraft中的一个案例研究

Zhou Ziheng, Huacong Tang, Jinyuan Zhang, Haowei Lin, Bangcheng Yang, Qian Long, Fang Sun, Yizhou Sun, Yitao Liang, Ying Nian Wu, Demetri Terzopoulos, Xiaofeng Gao

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Peking University（北京大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 本文通过Minecraft中的SciCrafter基准测试，探讨了智能体在发现因果规律并将其应用于构建功能系统（发现-应用循环）方面的能力，发现前沿模型在该任务中的成功率约为26%，揭示了知识识别和问题提出能力成为当前AI的瓶颈。

Comments Preprint, under review. 41 pages. Project page: https://scicrafter-bench.github.io/. Code: https://github.com/scicrafter-bench/scicraft-bench

Variational Optimality of Föllmer Processes in Generative Diffusions

变分最优的Föllmer过程在生成扩散中的应用

Yifan Chen, Eric Vanden-Eijnden

机构 * Department of Mathematics, University of California, Los Angeles, CA, USA（加州大学洛杉矶分校数学系） ； Machine Learning Lab, Capital Fund Management, Paris, France（Capital Fund Management机器学习实验室） ； Courant Institute, New York University, NY, USA（纽约大学Courant研究所） 纠错

AI总结 本文研究了利用随机插值框架构造和分析生成扩散的过程，通过条件期望估计漂移项，证明了在变分最优条件下Föllmer过程在路径空间中最小化相对熵，并提供了数据驱动的模拟方法。

Proximal State Nudging: Reducing Skill Atrophy from AI Assistance

近端状态引导：减少人工智能辅助下的技能退化

Megha Srivastava, Jonathan Ouyang, Eric Zhou, Andrew Silva, Emily Sumner, Dorsa Sadigh, Yuchen Cui, Deepak Gopinath, Guy Rosman

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

AI总结 本文提出了一种名为近端状态引导（PSN）的共享自主算法，通过引导用户向最易学习的状态发展，同时优化技能发展和任务表现，以减少人工智能辅助下的技能退化问题。

Comments 9 pages