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MementoGUI: 学习代理多模态记忆控制以实现长周期GUI代理
机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
AI总结 本文提出MementoGUI，一种学习代理多模态记忆控制框架，用于提升长周期GUI代理的任务状态维持能力，通过模块化记忆控制和可扩展的数据管道提高记忆检索和决策效率。
Comments Preprint, 15 pages, 4 figures, 5 tables
连续扩散在语言领域中能与离散扩散竞争性地扩展
机构 * NVIDIA & Cornell（NVIDIA与康奈尔大学） ； NVIDIA & Georgia Tech（NVIDIA与佐治亚理工学院） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； MBZUAI-IFM（梅兰德大学-IFM） ； Cornell（康奈尔大学）
AI总结 本文研究了连续扩散模型在语言建模中的扩展能力，通过改进Plaid模型构建RePlaid，证明连续扩散模型在计算效率和性能上可与离散模型竞争，并提供了理论支持。
PRIME: 为四足机器人和人形机器人提供物理一致的机器人惯性与运动估计
机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 该研究提出PRIME方法，通过结合可微接触动力学和光滑互补约束，实现从 onboard 传感器数据中获得物理一致的运动轨迹和惯性参数估计，从而提升机器人运动估计的准确性。
Comments Robotics: Science and Systems 2026
通过元步骤解码实现验证器引导的代码翻译
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Google（谷歌）
AI总结 本研究提出了一种元步骤解码框架DTV，通过在生成过程中整合验证器调用，提高了代码翻译的通过率，同时减少了token的使用。
Comments 31 pages, 8 figures
从不完整时空数据中学习高阶结构：具有神经细化的多尺度超图拉普拉斯算子
机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学A&M分校） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
AI总结 本文提出了一种多尺度超图拉普拉斯（MSHL）框架，通过两阶段方法从不完整时空观测中学习高阶结构。该方法通过发现阶段构建多尺度超图，并在细化阶段引入条件残差网络，以处理高阶关系中的残差特征，从而在交通网络中实现了更准确的缺失数据填补。
EgoIntrospect: 一个用于用户中心内部状态推理的注视数据集和基准
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Lenovo Group（联想集团） ； Peking University（北京大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院）
AI总结 本文提出EgoIntrospect数据集，用于研究用户中心内部状态推理，通过自注释揭示用户与AI助手的交互意图，评估多模态大语言模型在从注视观察中推理用户内部状态的能力。
精确调试基准：你的模型是在调试还是重生成？
机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Microsoft（微软） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 本文提出PDB基准，评估LLM调试能力，发现前沿模型调试精度低，即使受指令引导也难以达到高精度。
机器学习赋能的颗粒复合材料分析：应用于固态电池正极
机构 * Department of Materials Science and Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校材料科学与工程系） ； Walker Department of Mechanical Engineering, University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校沃克机械工程系）
AI总结 本文提出一种基于机器学习的框架，将多模态X射线图像转化为拓扑感知图，用于分析颗粒复合材料的微观结构与性能关系，以固态电池正极为例验证了三相交点和离子/电子传导通道的重要性。
基于基本SDP松弛的稀疏PCA随机算法
机构 * Department of Industrial and Systems Engineering & Wisconsin Institute for Discovery, University of Wisconsin-Madison（工业与系统工程系及威斯康星大学麦迪逊分校威斯康星发现研究所）
AI总结 本文提出基于基本SDP松弛的稀疏PCA随机近似算法，通过构造确定性和随机性解并输出最优解，实现高概率下的稀疏性常数近似比，并在特定条件下保证近似比受对数约束。
Comments 29 pages, 2 figures
GRASP：基于命题的图代理搜索用于多跳问答
机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
AI总结 GRASP通过分解多跳查询为依赖感知计划，实现多跳问答中的高准确率与低token使用。在MuSiQue、2WikiMultihopQA和HotpotQA上，GRASP在开放语料检索和长文本推理设置中均表现优异，且token使用更少。
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