Grow, Don't Overwrite: Fine-tuning Without Forgetting
生长，而非覆盖：无需遗忘的微调
机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Google Research（谷歌研究）
AI总结 本文提出了一种功能保持扩展方法，通过扩展模型容量并保持原有能力，实现稳定训练与高效重用预训练知识的平衡。
高校专区
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
DogWeave: High-Fidelity 3D Canine Reconstruction from a Single Image via Normal Fusion and Conditional Inpainting
DogWeave: 通过法线融合与条件修复从单张图像实现高保真3D犬只重建
机构 * University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
AI总结 DogWeave通过法线融合与条件修复技术，从单张图像实现高保真3D犬只重建，优于现有方法。
Learning to Think Fast and Slow for Visual Language Models
学习快速与缓慢思考以提升视觉语言模型
机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
AI总结 DualMindVLM通过双模式思考机制提升视觉语言模型的推理效率和性能。
Retrieval-Augmented Multi-scale Framework for County-Level Crop Yield Prediction Across Large Regions
增强检索的多尺度框架用于大区域县级农作物产量预测
机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Alabama（阿拉巴马大学） ； University of Maryland（马里兰大学）
AI总结 本文提出了一种增强检索的多尺度框架，用于大区域县级农作物产量预测，通过捕捉短期和长期时间模式以及适应空间异质性来提升预测准确性。
RoboCritics: Enabling Reliable End-to-End LLM Robot Programming through Expert-Informed Critics
RoboCritics: 通过专家指导的批评者实现可靠的端到端LLM机器人编程
机构 * Department of Computer Sciences University of Wisconsin--Madison（计算机科学系威斯康星大学麦迪逊分校）
AI总结 RoboCritics通过专家指导的批评者提升LLM在机器人编程中的可靠性与用户参与度。
Comments 10 pages, 5 figures, Proceedings of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human Robot Interaction (HRI 2026)
Stealth Fine-Tuning: Efficiently Breaking Alignment in RVLMs Using Self-Generated CoT
隐形微调：通过自动生成的CoT打破RVLMs的对齐
机构 * Machine Intelligence Laboratory, Sichuan University（四川大学人工智能实验室） ； University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Global Innovation Exchange, Tsinghua University（清华大学全球创新交流中心）
AI总结 本文提出隐形微调方法，通过分段干扰和自动生成输出，有效绕过RVLMs的安全对齐防御，实现更高的ASR性能同时保持推理能力。
Comments 15 pages, 7 figures
