University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Underactuated multimodal jumping robot for extraterrestrial exploration

欠驱动多模态跳跃机器人用于外星探索

Neil R. Wagner, Justin K. Yim

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 该研究提出了一种欠驱动单足机器人，通过两个控制器实现滚动、跳跃和着陆，适用于低重力环境下的多模态探索。

Comments 8 pages, 14 figures, Accepted for ICRA 2026

Efficient, Property-Aligned Fan-Out Retrieval via RL-Compiled Diffusion

通过强化学习编译扩散实现高效、属性对齐的扇出检索

Pengcheng Jiang, Judith Yue Li, Moonkyung Ryu, R. Lily Hu, Kun Su, Zhong Yi Wan, Liam Hebert, Hao Peng, Jiawei Han, Dima Kuzmin, Craig Boutilier

机构 * University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 R4T通过强化学习编译扩散模型，实现高效且属性对齐的扇出检索，提升检索质量并显著降低推理延迟。

MOSIV: Multi-Object System Identification from Videos

MOSIV：从视频中多物体系统识别

Chunjiang Liu, Xiaoyuan Wang, Qingran Lin, Albert Xiao, Haoyu Chen, Shizheng Wen, Hao Zhang, Lu Qi, Ming-Hsuan Yang, Laszlo A. Jeni, Min Xu, Yizhou Zhao

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Harvard（哈佛大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Insta360 ； UC Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

AI总结 MOSIV通过从视频中导出的几何目标直接优化连续材料参数，提升多物体系统识别的接地准确性和模拟保真度。

Comments ICLR 2026

Traversal-as-Policy: Log-Distilled Gated Behavior Trees as Externalized, Verifiable Policies for Safe, Robust, and Efficient Agents

路径作为策略：基于日志提炼的门控行为树作为可验证的外部化策略，用于安全、鲁棒且高效的智能体

Peiran Li, Jiashuo Sun, Fangzhou Lin, Shuo Xing, Tianfu Fu, Suofei Feng, Chaoqun Ni, Zhengzhong Tu

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Meta 纠错

AI总结 通过日志提炼生成门控行为树作为外部化策略，提升智能体在安全、鲁棒性和效率方面的表现。

Comments 30 pages, 1 figurres, 23 tables

Rigidity-Aware Geometric Pretraining for Protein Design and Conformational Ensembles

面向刚性的几何预训练用于蛋白质设计与构象集合

Zhanghan Ni, Yanjing Li, Zeju Qiu, Bernhard Schölkopf, Hongyu Guo, Weiyang Liu, Shengchao Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； MPI for Intelligent Systems, Tübingen（智能系统马克斯·普朗克研究所，图宾根） ； National Research Council of Canada（加拿大国家研究理事会） ； University of Ottawa（渥太华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 RigidSSL通过刚性感知的几何预训练，提升蛋白质设计和构象集合的生成能力。

Comments The Fourteenth International Conference on Learning Representations; Code available at: https://github.com/ZhanghanNi/RigidSSL.git

RM-R1: Reward Modeling as Reasoning

RM-R1: 作为推理的奖励建模

Xiusi Chen, Gaotang Li, Ziqi Wang, Bowen Jin, Cheng Qian, Yu Wang, Hongru Wang, Yu Zhang, Denghui Zhang, Tong Zhang, Hanghang Tong, Heng Ji

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

AI总结 RM-R1通过将奖励建模作为推理任务，提升模型的可解释性和性能，实验证明其在多个基准测试中表现优于现有模型。

Comments ICLR 2026

Aligning Compound AI Systems via System-level DPO

通过系统级DPO对复合AI系统进行对齐

Xiangwen Wang, Yibo Jacky Zhang, Zhoujie Ding, Katherine Tsai, Haolun Wu, Sanmi Koyejo

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Mila Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） 纠错

AI总结 本文提出SysDPO框架，通过系统级DPO实现复合AI系统的联合对齐，解决了组件间非可微分交互和系统偏好转换的问题。

Comments NeurIPS 2025