University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Vision-Default, Prior-Override: Causal Mechanisms of Perception-Knowledge Conflict in Vision-Language Models

视觉默认，先验覆盖：视觉-语言模型中感知-知识冲突的因果机制

Niclas Lietzow, Danielle Bitterman, Carsten Eickhoff, William Rudman, Michal Golovanevsky

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 通过激活修补和消融实验，发现VLM中视觉默认激活，而先验知识依赖少量因果注意力头（2.5-4.8%），形成不对称因果结构。

Comments 14 pages, 11 figures, 8 tables

Boundary condition fidelity for bottom-hole pressure and CO2 plume prediction in geological carbon storage

地质碳封存中井底压力与CO2羽流预测的边界条件保真度

Romal Ramadhan, Seyyed A. Hosseini, Larry W. Lake

机构 * Department of Earth and Planetary Sciences, Jackson School of Geosciences, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校杰克逊地球科学学院地球与行星科学系） ； Bureau of Economic Geology, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校经济地质局） ； Hildebrand Department of Petroleum and Geosystems Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校希尔德布兰德石油与地质系统工程系） 纠错

AI总结 研究通过对比十种截断域边界处理方法与全域参考模拟，评估边界条件保真度对井底压力和CO2羽流预测的影响，发现保留角点孔隙体积是关键，而透射率修正并非普遍有益，渐进修正结合透射率修正效果最佳。

The Strongest Teacher Is Not Always the Best Teacher: Student-Centric Answer Selection

最强的教师并不总是最好的教师：以学生为中心的答案选择

Zhengyu Hu, Zheyuan Xiao, Linxin Song, Fengqing Jiang, Yuetai Li, Zhihan Xiong, Yue Liu, Junhao Lin, Yao Su, Lijie Hu, Kaize Ding, Teng Xiao, Radha Poovendran

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Microsoft（微软） ； Google（谷歌） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Allen Institute for AI (AI2)（人工智能研究院（AI2）） 纠错

AI总结 提出以学生为中心的答案采样（SCAS）框架，通过估计学生中心的学习成本选择教师生成的答案，从而提升学生模型性能。

QuantV2X: A Fully Quantized Multi-Agent System for Cooperative Perception

QuantV2X：一种用于协同感知的全量化多智能体系统

Seth Z. Zhao, Huizhi Zhang, Zhaowei Li, Juntong Peng, Anthony Chui, Zewei Zhou, Zonglin Meng, Hao Xiang, Zhiyu Huang, Fujia Wang, Ran Tian, Chenfeng Xu, Bolei Zhou, Jiaqi Ma

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NCSU（北卡罗来纳州立大学） ； Purdue University（普渡大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 提出首个全量化多智能体系统QuantV2X，通过端到端量化策略同时降低计算负载和传输带宽，在低比特约束下达到与全精度相当的精度，并显著降低延迟、提升mAP30。

Comments ECCV 2026

Web2Grasp: Learning Functional Grasps from Web Images of Hand-Object Interactions

Web2Grasp：从网络手物交互图像中学习功能性抓取

Hongyi Chen, Yunchao Yao, Yufei Ye, Zhixuan Xu, Homanga Bharadhwaj, Jiashun Wang, Arthur Jakobsson, Ruihan Zhao, Shubham Tulsiani, Zackory Erickson, Jeffrey Ichnowski

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Nvidia（英伟达） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 提出从网络图像中提取人手抓取信息，利用3D重建和交互中心模型学习功能性抓取，在仿真和真实实验中优于基线方法。