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

CoCo-IR: Contextual Composed Image Retrieval

CoCo-IR：上下文组合图像检索

Shengcao Cao, Tanmaya Shekhar Dabral, Zhongli Ding, Madhuri Shanbhogue, Kaifeng Chen, Zhe Li, Mojtaba Seyedhosseini, Yu-Xiong Wang, Liang-Yan Gui

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

AI总结 针对现有图像检索系统无法处理多轮交互的局限，提出CoCo-IR任务，构建基于LMM的模型并开发自主数据引擎，在CIRCO和自建CoCo-IR基准上取得最优性能。

Comments ECCV 2026

Toward Skill-Native LLMs: Skill Entropy for Benchmarking and Training Long-Horizon Reasoning

面向技能原生的大语言模型：用于基准测试和训练长程推理的技能熵

Yinghui He, Ling Yang, Jiarui Liu, Yongjin Yang, Lechen Zhang, Yingcheng Wu, Zhenfei Yin, Mengdi Wang, Sanjeev Arora

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究针对现有基准无法评估LLM跨技能长程推理能力的问题，提出Skill Entropy（技能熵）并构建Skill²-Bench基准，还开发Skill-Entropy RL训练框架，显著提升了Qwen3模型在该基准上的表现。

Comments https://github.com/Gen-Verse/Skill-Entropy-RL

Kitchen Robotic Manipulation utilizing Foundation Models

基于基础模型的厨房机器人操作

Myung-Hwan Jeon, Sankalp Yamsani, Joohyung Kim

机构 * Kumoh National Institute of Technology（金乌国立技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本研究提出一种整合多种基础模型的模块化厨房机器人感知流水线，经评估优化后可在杂乱遮挡场景下实现89.12%的ADI，无需环境重训练即可完成餐具处理等家庭操作任务。

Comments Intelligent Service Robotics (ISR)