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

PinNet: Keypoint-Aware Learned Local Descriptors with Geometric Embedding for Loop Closure in LiDAR SLAM

PinNet：用于LiDAR SLAM回环检测的具有几何嵌入的关键点感知局部描述符

Yanlong Ma, Nakul S. Joshi, Christa S. Robison, Philip R. Osteen, Brett T. Lopez

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； DEVCOM Army Research Laboratory (ARL)（陆军研究实验室（ARL）） 纠错

AI总结 提出PinNet网络，通过关键点生成和平面几何自注意力模块增强描述符判别性，实现基于点云的回环检测与配准，在多个数据集上验证了优越性能。

ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning

ARLArena：用于稳定智能体强化学习的统一框架

Xiaoxuan Wang, Han Zhang, Haixin Wang, Yidan Shi, Ruoyan Li, Kaiqiao Han, Chenyi Tong, Haoran Deng, Renliang Sun, Alexander Taylor, Yanqiao Zhu, Jason Cong, Yizhou Sun, Wei Wang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 研究针对智能体强化学习不稳定问题，提出ARLArena框架。先构建测试平台，将策略梯度分解为四个维度分析，据此提出稳定的智能体策略优化方法SAMPO，实现稳定训练与良好性能。

Comments To appear at ICML 2026

OSF: On Pre-training and Scaling of Sleep Foundation Models

OSF：关于睡眠基础模型的预训练和扩展

Zitao Shuai, Zongzhe Xu, David Yang, Wei Wang, Yuzhe Yang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Emory University（埃默里大学） 纠错

AI总结 为填补睡眠基础模型预训练和扩展理解空白，创建睡眠记录语料库及基准，评估预训练目标，发现关键结论，引入OSF家族模型取得多样任务最优性能并揭示其特性。

Web-CogReasoner: Towards Multimodal Knowledge-Induced Cognitive Reasoning for Web Agents

Web-CogReasoner：迈向用于网络智能体的多模态知识诱导认知推理

Yuhan Guo, Cong Guo, Aiwen Sun, Hongliang He, Xinyu Yang, Yue Lu, Yingji Zhang, Xuntao Guo, Dong Zhang, Jianzhuang Liu, Jiang Duan, Yijia Xiao, Liangjian Wen, Hai-Ming Xu, Yong Dai

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Central South University（中南大学） ； Hithink Research（Hithink研究） ； Westlake University（西湖大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Chengdu Everimaging Science and Technology Co., Ltd（成都亿联科技有限公司） 纠错

AI总结 研究将网络智能体能力分解为知识内容学习和认知过程两阶段，提出框架分类知识，构建数据集，基于此用新推理框架开发训练智能体，实验显示其优势，还引入评估套件。

Comments Accepted to ICLR 2026. Our code and data is released at https://github.com/Gnonymous/Web-CogReasoner