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

IOSVLM: A 3D Vision-Language Model for Unified Dental Diagnosis from Intraoral Scans

IOSVLM：一种用于从牙科内窥扫描进行统一牙科诊断的3D视觉-语言模型

Huimin Xiong, Zijie Meng, Tianxiang Hu, Chenyi Zhou, Yang Feng, Zuozhu Liu

机构 * ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University, Haining, 314400, China（浙大浙ICU研究所，浙江大学，海宁，314400，中国） ； Stomatology Hospital, School of Stomatology, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, 310058, China（口腔医院，口腔医学院，浙江大学医学院，杭州，310058，中国） ； Angelalign Research Institute, Angel Align Inc., Shanghai, 200011, China（天使对齐研究院，天使对齐公司，上海，200011，中国） 纠错

AI总结 本文提出IOSVLM，一种端到端的3D视觉-语言模型，利用点云表示内窥扫描，并结合大规模多源数据集，提升牙科诊断和生成式视觉问答的性能。

Learning complete and explainable visual representations from itemized text supervision

从条目化文本监督中学习完整且可解释的视觉表示

Yiwei Lyu, Chenhui Zhao, Soumyanil Banerjee, Shixuan Liu, Akshay Rao, Akhil Kondepudi, Honglak Lee, Todd C. Hollon

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

AI总结 本文提出ItemizedCLIP框架，通过条目化文本监督学习完整且可解释的视觉表示，在四个自然条目化领域和一个合成数据集上实现了零样本性能和细粒度可解释性的显著提升。

ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory

ReasoningBank: 通过推理记忆扩展智能体自我进化

Siru Ouyang, Jun Yan, I-Hung Hsu, Yanfei Chen, Ke Jiang, Zifeng Wang, Rujun Han, Long T. Le, Samira Daruki, Xiangru Tang, Vishy Tirumalashetty, George Lee, Mahsan Rofouei, Hangfei Lin, Jiawei Han, Chen-Yu Lee, Tomas Pfister

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） ； Yale University（耶鲁大学） ； Google Cloud AI（谷歌云人工智能） 纠错

AI总结 本文提出ReasoningBank，通过整合智能体自我评估的成功与失败经验，提升其持续学习能力，并引入MaTTS加速学习过程，提升任务表现与效率。

Comments Accepted to ICLR 2026; Code: https://github.com/google-research/reasoning-bank

S2Act: Simple Spiking Actor

S2Act: 简单的脉冲行为者

Ugur Akcal, Seung Hyun Kim, Mikihisa Yuasa, Hamid Osooli, Jiarui Sun, Ribhav Sahu, Mattia Gazzola, Huy T. Tran, Girish Chowdhary

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

AI总结 S2Act通过构建基于速率脉冲神经元的actor-critic模型，利用梯度训练并转换为物理参数，有效解决SNN中的梯度消失问题，提升多机器人任务的实时推理性能。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication