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

2026-07-27 至 2026-07-27 共收录 3
2607.19686 2026-07-27 cs.CL cs.LG 版本更新

Multi-Mask Diffusion Language Models for Few-Step Generation

用于少步生成的多掩码扩散语言模型

Sijin Chen, Yinuo Ren, Heyang Zhao, Ziheng Cheng, Quanquan Gu, Lexing Ying

机构 * ByteDance Seed(字节跳动种子) Princeton University(普林斯顿大学) Stanford University(斯坦福大学) UCLA(加州大学洛杉矶分校) UC Berkeley(加州大学伯克利分校)

AI总结 研究针对掩码扩散模型少步生成难的问题,提出多掩码扩散模型MultiMDM,通过特定前向过程使反向过程有起草能力,推导训练目标并制定蒸馏方案,经实验验证其为少步生成提供了有效基础。

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2607.19190 2026-07-27 cs.RO cs.AI 版本更新

Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents

智能体真实到模拟:使用视觉语言智能体进行基于物理的世界建模

Guanxiong Chen, Qianjun Xia, Jiawei Peng, Heng Zhang, Bole Ma, Justin Qian, Ziyi Jiao, Bingyang Zhou, Luoxin Ye, Kaifeng Zhang, Kunyi Wang, Weijia Zeng, Yunuo Chen, Pengzhi Yang, Ziqiu Zeng, Siyuan Luo, Huamin Wang, Chao Liu, Alan Yuille, Fan Shi, Changxi Zheng, Yunzhu Li, Chenfanfu Jiang, Peter Yichen Chen

机构 * University of British Columbia(英属哥伦比亚大学) Johns Hopkins University(约翰·霍普金斯大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Columbia University(哥伦比亚大学) University of California, Los Angeles(加利福尼亚大学洛杉矶分校) Style3D(无合适对应中文名)

AI总结 研究针对机器人与物体交互的真实到模拟转换难题,提出智能体真实到模拟框架,利用视觉语言智能体进行广义物理世界建模,能转换真实记录为可模拟孪生体,在多场景评估效果良好,成本低,可用于下游机器人任务。

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2510.24668 2026-07-27 cs.CL cs.AI 版本更新

InteractComp: Evaluating Search Agents With Ambiguous Queries

InteractComp:使用模糊查询评估搜索代理

Mingyi Deng, Lijun Huang, Yani Fan, Fanqi Kong, Jiayi Zhang, Fashen Ren, Jinyi Bai, Fuzhen Yang, Dayi Miao, Zhaoyang Yu, Yifan Wu, Yanfei Zhang, Fengwei Teng, Yingjia Wan, Song Hu, Yude Li, Xin Jin, Conghao Hu, Haoyu Li, Qirui Fu, Tai Zhong, Xinyu Wang, Xiangru Tang, Nan Tang, Chenglin Wu, Yuyu Luo

机构 * DeepWisdom(深智科技) The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) Renmin University of China(中国人民大学) University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) Agent Universe(智能体宇宙) McGill University(麦吉尔大学) Yale University(耶鲁大学)

AI总结 研究针对搜索代理缺乏处理模糊查询及交互能力的问题,引入InteractComp基准,通过目标-干扰物方法构建问题评估17个模型,发现模型存在过度自信问题,强制交互有提升,揭示交互能力停滞,该基准对评估和训练搜索代理交互能力有重要价值。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea. 9 pages, 4 figures

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