University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Explorable Theorems: Making Written Theorems Explorable by Grounding Them in Formal Representations

可探索的定理：通过将其基于形式化表示来使书面定理可探索

Hita Kambhamettu, Will Crichton, Sean Welleck, Harrison Goldstein, Andrew Head

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Brown University（布朗大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University at Buffalo（布法罗大学） 纠错

AI总结 本文提出可探索的定理系统，利用LLM将定理和证明转化为Lean语言，使用户能交互式地逐步验证证明并测试例子，提升数学理解。

Long-SCOPE: Fully Sparse Long-Range Cooperative 3D Perception

Long-SCOPE：完全稀疏的长距离协作3D感知

Jiahao Wang, Zikun Xu, Yuner Zhang, Zhongwei Jiang, Chenyang Lu, Shuocheng Yang, Yuxuan Wang, Jiaru Zhong, Chuang Zhang, Shaobing Xu, Jianqiang Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 本文提出Long-SCOPE框架，通过几何引导查询生成模块和上下文感知关联模块，解决远距离协作3D感知中的计算复杂性和特征关联问题，实现高精度低开销的长距离感知。

Comments Accepted by CVPR 2026

Dictionary-Aligned Concept Control for Safeguarding Multimodal LLMs

字典对齐的概念控制用于保护多模态大语言模型

Jinqi Luo, Jinyu Yang, Tal Neiman, Lei Fan, Bing Yin, Son Tran, Mubarak Shah, René Vidal

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Amazon（亚马逊） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

AI总结 本文提出字典对齐的概念控制框架，通过定制概念字典和稀疏自编码器实现对多模态大语言模型激活的精细控制，提升安全性的同时保持通用能力。

Comments Accepted in CVPR 2026. Project page: https://peterljq.github.io/project/daco

dnaHNet: A Scalable and Hierarchical Foundation Model for Genomic Sequence Learning

dnaHNet：一种可扩展且分层的基因组序列学习基础模型

Arnav Shah, Junzhe Li, Parsa Idehpour, Adibvafa Fallahpour, Brandon Wang, Sukjun Hwang, Bo Wang, Patrick D. Hsu, Hani Goodarzi, Albert Gu

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University Health Network（大学健康网络） ； Arc Institute（Arc研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 dnaHNet提出一种无需分词的自回归模型，通过可微的动态分块机制压缩基因组序列，实现高效且可扩展的基因组学习，优于现有模型并在零样本任务中表现优异。