University of Washington（华盛顿大学）

TraceLab: Characterizing Coding Agent Workloads for LLM Serving

TraceLab: 表征用于LLM服务的编码代理工作负载

Kan Zhu, Mathew Jacob, Chenxi Ma, Yi Pan, Stephanie Wang, Arvind Krishnamurthy, Baris Kasikci

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 通过收集4300个编码代理会话（含35万LLM步骤和43万工具调用）的真实轨迹，分析发现长自主循环、长上下文短输出、多样化重尾工具调用及高但不完美前缀缓存命中率等特征，为优化服务提供具体方向。

TacGen: Touch Is a Necessary Dimension of Physical-World Representation -- Addressing Tactile Data Scarcity with Scalable Vision-to-Touch Alignment and Generation

TacGen: 触觉是物理世界表征的必要维度——通过可扩展的视觉到触觉对齐与生成解决触觉数据稀缺问题

Wanghao Ye, Aarosh Das, Sihan Chen, Yiting Wang, Bowei Tian, Guoheng Sun, Shwai He, Zheyu Shen, Ziyao Wang, Yexiao He, Zhaoyi Liu, Meng Liu, Yuning Zhang, Meng Feng, Ziyi Wang, Yilong Dai, Yifei Dong, Siyuan Peng, Zhenle Duan, Joshua Liu, Lang Xiong, Ang Li

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Alabama（阿拉巴马大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对触觉数据稀缺问题，提出TacGen方法，通过视觉-触觉对比对齐和潜在空间残差MLP生成器合成触觉潜在表示，在质量、密度、硬度等物理属性预测上显著优于纯视觉模型，并大幅提升触觉操作性能。

Comments 49 pages, 29 figures

The HydroGym Reinforcement Learning Platform for Fluid Dynamics

HydroGym：流体动力学的强化学习平台

Christian Lagemann, Sajeda Mokbel, Miro Gondrum, Mario Rüttgers, Yuning Wang, Pol Suárez, Ludger Paehler, Deniz A. Bezgin, Aaron B. Buhendwa, Jared L. Callaham, Samuel Ahnert, Nicholas Zolman, Xiao Shao, Jean-Christophe Loiseau, Nikolaus Adams, Matthias Meinke, Wolfgang Schröder, Kai Lagemann, Esther Lagemann, Ricardo Vinuesa, Steven L. Brunton

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； AI Institute in Dynamic Systems, University of Washington（华盛顿大学人工智能研究所） ； RWTH Aachen University（亚琛工业大学） ； Inha University（仁荷大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Arts et Métiers Institute of Technology（国立高等工程技术学校） ； CNAM（法国国立工艺学院） ； DynFluid, HESAM Université（HESAM大学流体动力学实验室） ； Munich Institute of Integrated Materials, Energy and Process Engineering, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学综合材料、能源与工艺工程研究所） ； JARA Center for Simulation and Data Science, RWTH Aachen University（亚琛工业大学JARA模拟与数据中心） ； MediaTek Research（联发科技研究中心） ； German Center for Neurodegenerative Diseases（德国神经退行性疾病中心） 纠错

AI总结 提出HydroGym，一个求解器无关的强化学习平台，提供61+个已验证的流场环境，支持多种后端，RL智能体发现鲁棒控制原理，并实现零样本迁移，显著降低探索成本。