University of Southern California（南加州大学）

RoboDream: Compositional World Models for Scalable Robot Data Synthesis

RoboDream: 用于可扩展机器人数据合成的组合世界模型

Junjie Ye, Rong Xue, Basile Van Hoorick, Runhao Li, Harshitha Rajaprakash, Pavel Tokmakov, Muhammad Zubair Irshad, Vitor Guizilini, Yue Wang

机构 * USC Physical Superintelligence (PSI) Lab（USC物理超智能实验室） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

AI总结 提出一种以具身为中心的组合世界模型，通过将轨迹执行与环境合成解耦，实现从新视角、新场景和新物体中合成逼真演示数据，并展示其在数据扩展和减少真实数据需求方面的有效性。

Comments Project page: https://junjieye.com/RoboDream/

LongLive-RAG: A General Retrieval-Augmented Framework for Long Video Generation

LongLive-RAG: 一种用于长视频生成的通用检索增强框架

Qixin Hu, Shuai Yang, Wei Huang, Song Han, Yukang Chen

机构 * NVIDIA ； USC（美国大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出LongLive-RAG框架，通过将自回归视频生成中的历史潜变量作为可检索记忆，利用查询嵌入检索相关历史潜变量并引入窗口时间增量损失，以减轻滑动窗口注意力导致的误差累积，提升长视频生成质量。

Comments 20 pages, 7 figures, 4 tables

Accelerating Min-Max Optimization via Power-Law Stepsizes

通过幂律步长加速极小极大优化

Yue Wu, Weiqiang Zheng, Yang Cai, Haipeng Luo

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 本文提出确定性动态步长调度，将外梯度方法的最后迭代收敛率从Θ(T^{-1/2})加速到O(T^{-2/3+ε})，并通过分离外推和更新步长进一步达到近最优的O(T^{-1+ε})。

Comments 56 pages

Dr. DocBench: A Comprehensive Benchmark for Expert-Level and Difficult Document Parsing

Dr. DocBench：专家级与困难文档解析的综合基准

Minglai Yang, Xinyan Velocity Yu, Pengyuan Li, Xinyu Guo, Zhenting Qi, Konwoo Kim, Longtian Ye, Xiaolong Luo, Jinhe Bi, Henry Zhang, Haris Riaz, Xuan Zhang, Yunze Xiao, Bangya Liu, Tom Tang, Yunfei Zhao, Qunshu Lin, Zihan Wang, Minghao Liu, Michael Lingzhi Li, Yilun Du, Jesse Thomason, Rogerio Feris, Alex Pentland, Zexue He

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Duke University（杜克大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； LMU Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） 纠错

AI总结 提出Dr. DocBench基准，通过基于解析器失败的采样从多语言书籍语料库中选取挑战性文档，包含52个BISAC主题领域和65k高质量标注，用于评估专家级文档解析能力。

Comments 27 pages, 13 figures, 14 tables

3DCodeBench: Benchmarking Agentic Procedural 3D Modeling Via Code

3DCodeBench：通过代码进行智能体程序化3D建模的基准测试

Yipeng Gao, Lei Shu, Genzhi Ye, Xi Xiong, Ameesh Makadia, Meiqi Guo, Laurent Itti, Jindong Chen

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

AI总结 提出3DCodeBench基准，评估12种视觉语言模型将文本和图像参考转换为程序化3D建模代码的能力，并构建基于人类偏好的3DCodeArena排名平台。

Comments Project Page: https://www.3dcodebench.com/; 11 pages (main), with appendix

Accuracy, Stability, and Repeated-Run Reliability of Large Language Models on Deterministic Programming Tasks

大型语言模型在确定性编程任务上的准确性、稳定性和重复运行可靠性

Yongxi Zhou, Lai Yun Choi, Jiaxi Wen, Wenbo Ye

机构 * Northeastern University, Massachusetts, USA（东北大学，马萨诸塞州，美国） ； University of Southern California, California, USA（南加州大学，加利福尼亚州，美国） 纠错

AI总结 通过重复运行评估协议，发现运行级通过率高估了无重试覆盖率高达17.8个百分点，且差距在中等性能系统中最大，表明稳定性分析是准确性报告的必要补充。

GEO-Bench: Benchmarking Ranking Manipulation in Generative Engine Optimization

GEO-Bench: 生成式引擎优化中的排名操纵基准测试

Ojas Nimase, Zhe Chen, Gengpei Qi, Yue Zhao, Xiyang Hu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

AI总结 提出GEO-Bench基准，统一评估生成式引擎优化中的排名操纵攻击，比较黑盒提示攻击、白盒梯度攻击和白帽策略的有效性与隐蔽性。

SilentDrift: Exploiting Action Chunking for Stealthy Backdoor Attacks on Vision-Language-Action Models

SilentDrift: 利用动作分块对视觉-语言-动作模型进行隐蔽后门攻击

Bingxin Xu, Yuzhang Shang, Binghui Wang, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

AI总结 针对视觉-语言-动作模型中的动作分块与增量位姿表示导致的视觉开环漏洞，提出一种利用平滑步函数构建满足C2连续扰动的隐蔽黑盒后门攻击方法SilentDrift，并通过关键帧攻击策略实现高攻击成功率与低中毒率。

Comments Accepted to ACL Findings 2026

Optimizing Diversity and Quality through Base-Aligned Model Collaboration

通过基座对齐模型协作优化多样性与质量

Yichen Wang, Chenghao Yang, Tenghao Huang, Muhao Chen, Jonathan May, Mina Lee

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Southern California, Information Sciences Institute（南加州大学信息科学研究所） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

AI总结 提出基座对齐模型协作框架（BACo），在推理时通过令牌级路由策略动态结合基座LLM与其对齐版本，以单次前向传递同时提升生成多样性和质量。

Comments ICML 2026. (47 pages, 22 figures)