University of Washington（华盛顿大学）

Mull-Tokens: Modality-Agnostic Latent Thinking

Mull-Tokens: 通用模态的潜在思考

Arijit Ray, Ahmed Abdelkader, Chengzhi Mao, Bryan A. Plummer, Kate Saenko, Ranjay Krishna, Leonidas Guibas, Wen-Sheng Chu

机构 * Google（谷歌） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

AI总结 本文提出Mull-Tokens，一种无需模态切换的潜在令牌，用于空间、时间等多模态推理，通过预训练和微调在四个挑战性基准上实现3%-16%的提升。

Comments Project webpage: https://arijitray.com/multimodal_thinking/, Accepted to CVPR 2026 (Findings Track)

Useless but Safe? Benchmarking Utility Recovery with User Intent Clarification in Multi-Turn Conversations

无用却安全？在多轮对话中通过用户意图澄清基准测试恢复效用

Mingqian Zheng, Malia Morgan, Liwei Jiang, Carolyn Rose, Maarten Sap

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Allen Institute for AI（人工智能联盟研究所） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文提出CarryOnBench，首个交互式基准测试，评估LLM在多轮对话中是否能修正用户意图并恢复效用，同时保持安全。通过398个看似有害但实际无害的查询，生成5970次对话，评估14个模型的意图对齐效用和安全性能，发现模型在意图澄清后恢复效用存在不同失败模式。

minAction.net: Energy-First Neural Architecture Design -- From Biological Principles to Systematic Validation

minAction.net: 以能量为导向的神经网络架构设计 -- 从生物原理到系统验证

Martin G. Frasch

机构 * Institute on Human Development and Disability（人类发展与残疾研究所） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Health Stream Analytics, LLC（健康流分析公司） 纠错

AI总结 研究通过评估2203个实验，发现架构依赖任务模态，提出能量正则化目标并验证了能量优先架构在训练效率上的提升。

Comments v2: Abstract updated to match revised lambda-sweep results (full sweep range; both MNIST and Fashion-MNIST; ~3 orders of magnitude reduction). Updated author affiliations and emails. Embedded Zenodo data DOI 10.5281/zenodo.19840031. Notation uniformity in Sec 3.4. Fig S2(a) caption clarified. Corrected Zenodo archive size in Appendix A (95 MB compressed)

RosettaSearch: Multi-Objective Inference-Time Search for Protein Sequence Design

RosettaSearch：蛋白质序列设计的多目标推理时间搜索

Meghana Kshirsagar, Allen Nie, Ching-An Cheng, Fanglei Xue, Rahul Dodhia, Juan Lavista Ferres, Kevin K. Yang, Frank DiMaio

机构 * AI for Good, Microsoft Redmond（微软红mond AI for Good） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google Research（谷歌研究） ； Institute for Protein Design University of Washington（蛋白质设计研究所华盛顿大学） ； Microsoft Research New England（微软新英格兰研究） ； Department of Biochemistry Institute for Protein Design University of Washington（生物化学系蛋白质设计研究所华盛顿大学） 纠错

AI总结 RosettaSearch通过大语言模型作为生成优化器，在受控探索与利用中改进蛋白质序列设计，实现结构保真度提升2.5倍，适用于多种LLM家族和独立结构预测 oracle。