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

PEARL: Self-Evolving Assistant for Time Management with Reinforcement Learning

PEARL: 基于强化学习的自我进化时间管理助手

Bingxuan Li, Jeonghwan Kim, Cheng Qian, Xiusi Chen, Eitan Anzenberg, Niran Kundapur, Heng Ji

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

AI总结 针对日历冲突解决任务，提出PEARL框架，通过外部偏好记忆和逐轮奖励优化，显著降低LLM代理的错误率。

CRAFT: A Tendon-Driven Hand with Hybrid Hard-Soft Compliance

CRAFT: 一种具有混合硬-软柔顺性的腱驱动手

Leo Lin, Shivansh Patel, Jay Moon, Svetlana Lazebnik, Unnat Jain

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

AI总结 提出CRAFT手，一种腱驱动拟人手，通过关节软材料与连杆刚性结合实现混合柔顺性，在接触丰富操作中提升强度、耐久性和抓取能力，覆盖Feix分类全部33种抓取。

Comments In RSS 2026. Website: https://roboticsconference.org/program/papers/192/

EchoFoley: Event-Centric Hierarchical Control for Video Grounded Creative Sound Generation

EchoFoley: 面向视频接地创意声音生成的事件中心层次化控制

Bingxuan Li, Yiming Cui, Yicheng He, Yiwei Wang, Shu Zhang, Longyin Wen, Yulei Niu

机构 * ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出EchoFoley任务，通过事件级局部控制和层次化语义控制实现视频接地声音生成，构建EchoFoley-6k基准并设计EchoVidia框架，在可控性和感知质量上分别提升40.7%和12.5%。

Comments CVPR-2026 Main Conference

Task Vector Bases: A Unified and Scalable Framework for Compressed Task Arithmetic

任务向量基：一种统一且可扩展的压缩任务算术框架

Siqi Zeng, Yifei He, Meitong Liu, Weiqiu You, Yifan Hao, Yao-Hung Hubert Tsai, Makoto Yamada, Han Zhao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Okinawa Institute of Science and Technology（冲绳科学技术大学院大学） 纠错

AI总结 提出任务向量基框架，将T个任务向量压缩为M<T个基向量，支持加法、否定等算术操作，理论保证泛化与遗忘，实验表明压缩后性能优于或持平完整集合。

Comments Published as a journal paper at TMLR in Jun 2026. 10 pages, 12 figures