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PM-Bench：评估大语言模型智能体中的前瞻记忆
机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）
AI总结 研究针对智能体人工智能中的前瞻记忆挑战，引入PM-Bench基准，受认知科学启发评估大语言模型智能体相关能力。在模拟一周内比较八个先进模型，发现各模型在此基准测试中均具挑战性，且无单一改善策略占优，还发布该基准用于诊断与干预。
Comments Published as a conference paper at COLM 2026
数据不平衡何时起作用：通过捷径饱和实现稳健泛化
机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Purdue University（普渡大学）
AI总结 研究虚假相关性下数据不平衡对模型泛化的影响，通过改变虚假比率和模型容量发现数据不平衡能促进强大模型泛化，如合成任务中2层变压器在特定虚假比率下泛化效果提升，还通过机制分析找到相关途径。
ARCANA：用于ARC-AGI-2推理的反射式多智能体程序合成框架
机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 ARCANA是用于ARC-AGI-2推理的多智能体框架，将任务分解为感知、假设生成等步骤，智能体通过可微黑板通信，由元控制器调度。其设计结合程序搜索与校正，提升了抽象转换任务的推理效率和解决方案质量。
MobiDiff：用于人类移动性数据生成的语义感知多通道离散扩散
机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）
AI总结 研究旨在解决人类移动性数据生成难题，提出MobiDiff框架，通过直接对多通道语义骨架去噪生成数据，避免复杂管道。该框架能分解事件通道并采用掩码捕获移动模式与依赖性，实验证明其在保真度、隐私保护和效率上表现出色。
强化多模态掩码扩散模型的生成顺序
机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； AGI Foundations for AWS（AWS强化人工智能基础）
AI总结 研究文本到图像合成及多模态理解中生成顺序的优化，引入经组相对策略优化训练的可学习控制模块，提升了DLMs的文本到图像对齐和多模态理解能力，在相关基准测试中取得显著改进。
从求解器到研究：前沿研究中的大语言模型驱动形式数学
机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室）
AI总结 探讨AI4Math领域进展，指出当前系统处理前沿数学问题有局限。主张从预定义求解器转向研究代理，对该领域进行系统综述，识别现有系统局限性，为AI4Math未来发展规划战略路线图。
Inertia-1：可穿戴运动基础模型的开放探索
机构 * John Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）
AI总结 研究可穿戴运动基础模型，利用大量加速度计数据构建框架，涵盖数据、模型和训练选择等，通过多数据集评估得出有趣发现，不仅提供先进方法，还为可穿戴运动表示学习提供全面实用开放指南。
AVA-VLM：用于野外建筑工地监测的自适应视觉注意力视觉语言模型
机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； AI+KCIR Global Resilience Research Center（人工智能与韩国气候变化影响韧性研究中心） ； SmartInside AI Co., Ltd.（思玛特因赛德人工智能有限公司） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学）
AI总结 针对野外建筑工地监测，提出AVA-VLM自适应视觉注意力视觉语言模型，遵循粗到细推理策略，先对低分辨率全局图像推理，按需请求高分辨率局部裁剪，并引入区域感知思维链数据集，提升了低分辨率下的可靠性并减少视觉令牌使用。
基于LoRA的跨上下文视觉语言适配用于临床伤口监测中的个性化严重不良事件检测
机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） ； 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）
AI总结 研究针对临床伤口监测中严重不良事件检测问题，提出基于双流LoRA框架及跨上下文融合机制的多模态框架，结合多种方法识别个性化严重不良事件并捕捉愈合动态，在相关实验中展现良好性能。
FormalRx：纠正和检查自动形式化中的语义错误
机构 * LARK Lab, HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）LARK实验室） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； SJTU（上海交通大学） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； HKUST（香港科技大学）
AI总结 研究自动形式化中语义对齐问题，提出FormalRx框架，核心是SCI错误分类法，能实现对齐判定、错误分类、定位及纠正，通过实例验证性能优于基线，助力自动形式化系统诊断与改进。
Comments 44 pages, 5 figures. Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
信号还是噪声？理解用于现实世界传感器时间序列的生成模型
机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 研究针对现实世界传感器时间序列生成模型碎片化问题，引入SensorGen大规模研究，评估五个主要家族的生成模型，发现流匹配模型性能强、信号属性重要、生成信号有实用价值。
G$^2$TAM：几何基础的轨迹任意模型
机构 * HKU（香港大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； BUAA（北京航空航天大学） ； SJTU（上海交通大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； ZJU（浙江大学）
AI总结 研究利用现代前馈3D重建模型的空间一致性，提出G$^2$TAM框架，用无序RGB图像或视频进行3D实例跟踪。核心是跨模态空间编码器，还构建数据集，实验表明该模型有多种优势，为交互式空间推理奠定基础。
Comments Accepted by ICML 2026. Project Page:https://zcmax.github.io/projects/G2TAM/
三角一致性作为光流学习的通用约束
机构 * Louisiana State University（路易斯安那州立大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Yale University（耶鲁大学）
AI总结 提出三角一致性约束，通过组合两个光流诱导第三个光流并强制三者一致，适用于不同网络架构、监督类型和数据集，在监督、无监督和迁移学习中均提升性能。
Comments Accepted by ECCV 2026
MIBE：面向个性化图像生成的多主体交互基准与评估器
机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； DeerLab LLC（DeerLab有限责任公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Google（谷歌） ； San Jose State University（圣何塞州立大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 提出MIBE框架，包含多主体交互基准（MIB）和评估器（MIE），通过解耦数据体制和双头排序诊断目标，解决多主体个性化图像生成中主体遗漏、外观失配和交互错误问题，在黄金集上达到0.922成对准确率。
Cross4D-JEPA: 用于4D点云表示学习的密集跨模态对应蒸馏
机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； Northeastern University（东北大学） ； KC Machine Learning Lab（KC机器学习实验室） ； University of Science, Vietnam National University Ho Chi Minh City（胡志明市越南国立大学理科大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
AI总结 提出Cross4D-JEPA，通过教师-学生框架将冻结的2D基础模型（如DINOv2或V-JEPA 2）的密集补丁特征蒸馏到4D点编码器，实现每点对应和潜在空间匹配，在四个基准上优于模态内和全局跨模态基线。
Arena-T2I Hard：基于依赖感知清单的忠实性基准测试与改进
机构 * Arena Intelligence Inc ； UCLA（加州大学洛杉矶分校）
AI总结 针对现有忠实性基准在复杂指令上的不足，提出310条压力测试提示集Arena-T2I Hard，并设计依赖感知清单奖励结合美学奖励，显著提升文本到图像模型的忠实性-美学权衡。
在资源不足的癫痫护理中教授LLMs推荐与转诊
机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Makerere University（马凯雷雷大学） ； St. Francis Hospital Nsambya（圣弗朗西斯医院恩桑比亚分院）
AI总结 针对资源匮乏环境下专科癫痫专家稀缺的问题，提出MANANA框架，通过非参数提示学习从少量患者数据中学习本地处方指南，结合贝叶斯提示平均实现不确定性驱动的选择性预测，在乌干达儿科癫痫队列中提升处方准确率并支持转诊。
Comments 34 pages, 8 figures
AgRefactor：面向HLS兼容性与性能的自进化智能体工作流
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）
AI总结 提出基于LLM的多智能体工作流AgRefactor，通过自进化记忆系统和自动化重构工具，将软件代码重构为HLS兼容程序，在11个基准测试中9个超越现有方法，并实现6.51x几何平均加速。
SelectAnyTree: 一种用于3D森林LiDAR点云的可提示实例分割模型
机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； RIKEN（理化学研究所） ； University of Freiburg（弗莱堡大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Twente（特温特大学） ； KC Machine Learning Lab（KC机器学习实验室） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） ； Ritsumeikan University（立命馆大学）
AI总结 提出SelectAnyTree模型，通过点击提示和树冠高度模型引导的首次提示，实现3D森林点云中任意单木的实例分割，在交互和实例级别上优于现有方法。
HarmVideoBench：大型多模态模型中有害视频理解的基准测试
机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） ； University of Zaragoza（阿拉维达大学） ； CosmosMind ； Wuhan University（武汉大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Southeast University（东南大学） ； Tencent（腾讯公司） ； Nankai University（南开大学） ； Supermicro Computer Inc（Supermicro计算机公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
AI总结 提出HarmVideoBench，一个包含1379个视频和4137道选择题的多层次诊断基准，从三个维度评估模型对有害视频的深层理解，并引入BCR方法将宏平均准确率从61.7%提升至84.4%。
DualEval: 联合模型-项目校准的统一LLM评估
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Arena ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
AI总结 提出DualEval框架，通过联合模型-项目校准统一静态基准和竞技场式评估，生成可靠模型排名并支持基准压缩和异常检测。
平均场 PhiBE：基于离散时间数据的连续时间平均场强化学习
机构 * Department of Mathematics, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA（密歇根大学数学系，安阿伯，密歇根州，美国） ； Department of Statistics and Data Science, University of California, Los Angeles, CA, USA（加州大学洛杉矶分校统计与数据科学系，加利福尼亚州，美国） ； Program in Applied and Computational Mathematics, Princeton University, Princeton, NJ, USA（普林斯顿大学应用与计算数学项目，普林斯顿，新泽西州，美国）
AI总结 针对仅离散时间数据可用但种群连续演化的模型无关连续时间平均场控制问题，提出平均场PhiBE方法，将离散时间信息融入Wasserstein空间上的连续时间PDE，并推导策略梯度定理，实现模型无关的演员-评论家算法，证明一阶一致性估计。
OpenThoughts-Agent: 智能体模型的数据配方
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； JSC（于利希超级计算中心） ； LAION ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Bespoke Labs ； Laude Institute ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Harvard University & Harvard Medical School（哈佛大学与哈佛医学院） ； TU Munich & Munich Center for Machine Learning（慕尼黑工业大学与慕尼黑机器学习中心） ； New York University（纽约大学） ； Medical University of South Carolina（南卡罗来纳医科大学） ； The LLM Data Company ； BenchFlow ； Independent Researcher（独立研究员） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Amazon（亚马逊） ； Microsoft（微软） ； Korea University（高丽大学） ； Cornell Tech（康奈尔科技） ； University of Michigan（密歇根大学）
AI总结 提出全开放数据筛选流水线，通过100多次消融实验研究任务来源与多样性，构建10万样本训练集，在7个智能体基准上平均44.8%准确率，较最强开源模型提升3.9个百分点。
调度思维：在扩散语言模型中学习思维的顺序
机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
AI总结 提出自感知调度（SAS），通过策略优化学习扩散语言模型中的去掩码顺序，显著提升Sudoku和数学推理任务的生成质量。
揭秘LLM推理中的数值不稳定性：使用HEAL实现关键任务的可复现推理
机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 针对LLM在关键任务中因16位精度导致输出不一致的问题，提出HEAL方法，通过INT16量化和代数误差补偿，在保持FP32精度的同时减少性能开销。
Go-with-the-Track: 基于点追踪的视频合成与运动控制
机构 * Netflix USA（Netflix美国） ； Eyeline Labs USA（Eyeline Labs美国） ； University of Oxford（牛津大学） ； Eyeline Labs Los Angeles USA（Eyeline Labs洛杉矶美国） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Stony Brook University USA（石溪大学美国） ； Columbia University USA（哥伦比亚大学美国） ； Eyeline Labs United Kingdom（Eyeline Labs英国） ； Netflix Los Angeles USA（Netflix洛杉矶美国）
AI总结 提出Go-with-the-Track，通过联合条件多参考图像和参考锚定点轨迹，统一视频合成与运动控制，实现精确合成与运动控制。
Comments SIGGRAPH 2026, Project page: https://eyeline-labs.github.io/Go-with-the-Track/
MemoryVAM：将记忆融入视频动作模型以实现机器人操作
机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Nirvana Robotics（涅槃机器人） ； University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； University of Utah（犹他大学）
AI总结 提出MemoryVAM，通过Recap-Cue模块将情景记忆注入视频世界模型策略，解决长时域操作中的非马尔可夫性问题，在LIBERO-Mem和真实机器人任务上显著提升成功率。
Comments Project page: https://MemoryVAM.github.io/
UltraQuant: 面向上下文密集型智能体的4位KV缓存
机构 * Advanced Micro Devices（超威半导体） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Purdue University（普渡大学）
AI总结 针对上下文密集型智能体场景，提出UltraQuant方法，通过4位KV缓存压缩、旋转量化和代码本量化，结合AMD GPU优化，在长上下文多轮任务中延迟降低3.47倍，吞吐量提升1.63倍。
Comments 11 pages, 9 figures
慢速大脑，快速规划器：延迟鲁棒的VLM增强城市导航
机构 * Amazon FAR（亚马逊 FAR） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Independent（独立） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对移动机器人在人行道导航中轨迹评分差距问题，提出一种无需训练的延迟鲁棒轨迹级融合层，利用VLM选择候选轨迹并与规划器输出融合，在挑战场景下降低ADE 30%。
基于混合2D-3D学习的人行道机器人单目3D占用感知
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）
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。
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