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

VGI-BENCH: Probing Visual Intelligence in Video Generation Models

VGI-BENCH：探究视频生成模型的视觉智能

Xuan He, Cong Wei, Yuhao Cheng, Linrui Ma, Yuxuan Zhang, Zuojun Li, Yuhao Wen, Zeyi Liu, Yuren Hao, Songcheng Cai, Keming Wu, Penghui Du, Kai Zou, Rui Yang, Chenkai Sun, Ke Yang, Ping Nie, Kelsey R Allen, Chenglong Wang, Michel Galley, Jianfeng Gao, ChengXiang Zhai

机构 * University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（矢量研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Etude AI 纠错

AI总结 本研究推出VGI-bench基准，含27项任务810个实例，评估视频生成模型视觉推理能力，发现最强模型Seedance~2.0仅达51.0%，将推动下一代视频生成模型发展。

Hear2Act: Benchmarking When Prosody Should Change What an Assistant Does

Hear2Act：对韵律应何时改变助手行为的基准测试

Xinyi Liu, Hooshang Nayyeri, Dilek Hakkani-Tur, Emine Yilmaz, JK Kim, Yifei Zhang, Charith Peris, Hari Thadakamalla

机构 * Amazon（亚马逊公司） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 该研究推出 Hear2Act 基准，评估发现词汇证据不足时韵律对助手决策很重要，具备音频能力的 LLM 能从语音恢复信息但需显式中间表示才能可靠转化为行动。

Fine-Tuning VLAs with Self-Demonstrated Generative Control for Multi-Task Manipulation

通过自演示生成控制对视觉-语言动作（VLA）模型进行微调以实现多任务操作

Prachi Garg, Steve Xing, Prahit Yaugand, Saurabh Gupta, Derek Hoiem

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 本文针对VLA模型部署到新机器人时因硬件不匹配导致性能下降的问题，提出自监督方法生成在线交互rollout数据微调VLA模型，使模型在目标机器人上同时具备先验任务能力、指令遵循能力与高效学习新技能的能力。

Comments Project Page: this https URL (https://self-supervised-control.pages.dev/)

Uncovering the Limits of Proof Sharing for Neural Networks

揭示神经网络证明共享的局限性

Kanak Das, Shubham Ugare, Bor-Yuh Evan Chang, Sasa Misailovic, Gagandeep Singh, Manu Sridharan

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

AI总结 本研究系统探究神经网络证明共享的局限性，提出联合稳定神经元指标解释模板包含率差异，研发FastCert技术，在$L_0$-验证任务中较现有模板复用技术实现平均1.13倍加速。

Comments To appear at the 33rd Static Analysis Symposium (SAS 2026)

EvoSelect: Data-Efficient LLM Evolution for Targeted Task Adaptation

EvoSelect：面向目标任务的高效LLM进化

Ting-Wei Li, Sirui Chen, Jiaru Zou, Yingbing Huang, Tianxin Wei, Jingrui He, Hanghang Tong

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 本文提出EvoSelect框架，通过迭代生成-选择-训练循环提升LLM在目标任务上的适应能力，通过最优传输和多样性机制优化数据选择，实验表明其在不同基准测试中均优于现有方法。

ProteinZero: Self-Improving Protein Generation via Online Reinforcement Learning

ProteinZero：通过在线强化学习实现自我改进的蛋白质生成

Ziwen Wang, Jiajun Fan, Ruihan Guo, Thao Nguyen, Heng Ji, Ge Liu

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 ProteinZero通过在线强化学习实现蛋白质生成模型的自我改进，提升设计成功率与多样性。

Virtual Sensing to Enable Real-Time Monitoring of Inaccessible Locations & Unmeasurable Parameters

虚拟传感实现不可达位置与不可测参数的实时监测

Kazuma Kobayashi, Farid Ahmed, Jaewan Park, Subhankar Sarkar, Seid Koric, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam

机构 * Plasma & Radiological Engineering Department, Grainger College of Engineering, Nuclear, University of Illinois Urbana-Champaign（等离子体与辐射工程系，格拉inger工程学院，核能，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Mechanical Science and Engineering Department, Grainger College of Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（机械科学与工程系，格拉inger工程学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； National Center for Supercomputing Applications, Urbana, IL, USA（国家超级计算应用中心，伊利诺伊州厄巴纳，美国） ； Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi, India（应用力学系，印度理工学院德里，新德里，印度） ； Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi（Yardi人工智能学院，印度理工学院德里） 纠错

AI总结 针对能量系统中物理传感器无法部署的实时监测问题，提出基于神经算子的虚拟传感框架MIMONet，将稀疏边界测量映射到内部场，在多种热流体系统中实现亚毫秒级高精度推理。

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