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

Monocular 3D Occupancy Perception for Robots on Sidewalks via Hybrid 2D-3D Learning

基于混合2D-3D学习的人行道机器人单目3D占用感知

Yukai Ma, Joe Lin, Liu Liu, Honglin He, Lulu Ricketts, Brad Squicciarini, Yong Liu, Bolei Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Coco Robotics（Coco机器人） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出WalkOCC框架，通过混合射线行进单目3D占用感知，结合LiDAR-RGB配对数据与大规模无配对单目图像学习，提升人行道机器人导航的预测精度和泛化能力。

UniTemp: Unlocking Video Generation in Any Temporal Order via Bidirectional Distillation

UniTemp: 通过双向蒸馏实现任意时间顺序的视频生成

Lin Zhang, Sicheng Mo, Zefan Cai, Jinhong Lin, Zihao Lin, Jiuxiang Gu, Krishna Kumar Singh, Yuheng Li, Yin Li

机构 * University of Wisconsin Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院） ； University of California Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） 纠错

AI总结 提出UniTemp框架，通过双向蒸馏训练单个自回归模型，支持任意时间方向（前向、后向、中间插值）的视频生成，解决因果3D VAE在后向生成中的不连续性，提升可控性。

Engagement Intensity as a Learner-Modeling Signal for Adaptive AI Ethics Instruction

参与强度作为自适应AI伦理教学的学习者建模信号

Yongkyung Oh, Lynn Talton, Alex Bui

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

AI总结 本研究比较了三种学习者特征（使用频率、自评熟悉度、先前AI教育）与AI感知结果的关系，发现使用频率与所有五项结果显著相关，为自适应AI伦理教学提供了简单的入学者建模信号。

The Stanford EDGAR Filings Dataset: Reconstructing U.S. Corporate and Financial Disclosures into Layout-Faithful and Token-Efficient Pretraining Data

斯坦福EDGAR文件数据集：将美国公司及财务披露重建为布局忠实且令牌高效的预训练数据

Nick Bettencourt, Xiaowei Ding, Kay Giesecke

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Nanjing University（南京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 为解决长上下文文档稀缺问题，提出SEFD数据集，将SEC文件重建为布局忠实的MultiMarkdown格式，用于金融语言建模与评估，具有令牌高效、与Common Crawl重叠率低于0.1%的特点。

Comments Preprint. Includes appendix, tables, and figures