Google（谷歌）

VertAX: a differentiable vertex model for learning epithelial tissue mechanics

VertAX：一种可微顶点模型用于学习上皮组织力学

Alessandro Pasqui, Jim Martin Catacora Ocana, Anshuman Sinha, Matthieu Perez, Fabrice Delbary, Giorgio Gosti, Mattia Miotto, Domenico Caudo, Maxence Ernoult, Hervé Turlier

机构 * Center for Interdisciplinary Research in Biology (CIRB), Collège de France, Université PSL, CNRS, INSERM（跨学科生物学研究中心（CIRB），法兰西公学院，巴黎文理研究大学，法国国家科学研究中心，法国国家健康与医学研究院） ； Center for Integrative Biology (CBI), University of Toulouse, CNRS（整合生物学中心（CBI），图卢兹大学，法国国家科学研究中心） ； Center for Life Nano & Neuro Science, IIT（生命纳米与神经科学中心，意大利技术研究院） ； Institute of Heritage Science, CNR（遗产科学研究所，意大利国家研究委员会） ； Department of Physics, Università Sapienza（物理系，罗马大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 VertAX是一种基于JAX的可微顶点模型框架，用于学习上皮组织力学，支持端到端优化和逆向设计，适用于组织形态生成、参数推断和逆向设计任务。

Comments 28 pages, 4 figures

Logical Robots: Declarative Multi-Agent Programming in Logica

逻辑机器人：逻辑编程中的多智能体编程

Evgeny Skvortsov, Yilin Xia, Ojaswa Garg, Shawn Bowers, Bertram Ludäscher

机构 * Google LLC（谷歌公司） ； University of Illinois（伊利诺伊大学） ； Gonzaga University（贡扎加大学） 纠错

AI总结 Logical Robots通过逻辑编程语言Logica实现多智能体仿真平台，将观察映射到动作输出，实现低层反应控制与高层规划的结合。

Comments International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), May 25-29, 2026. Paphos, Cyprus

VisionClaw: Always-On AI Agents through Smart Glasses

VisionClaw：通过智能眼镜实现始终在线的AI代理

Xiaoan Liu, DaeHo Lee, Eric J Gonzalez, Mar Gonzalez-Franco, Ryo Suzuki

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； Gwangju Institute of Science and Technology（光州科学技术院） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 VisionClaw通过智能眼镜实现始终在线的AI代理，结合实时第一视角感知与任务执行，支持语音驱动的任务启动与委托，提升任务完成效率和交互体验。

Comments 17 pages, 11 figures, plus appendix

RLBoost: Harvesting Preemptible Resources for Cost-Efficient Reinforcement Learning on LLMs

RLBoost: 为在大语言模型上高效强化学习利用可中断资源

Yongji Wu, Xueshen Liu, Haizhong Zheng, Juncheng Gu, Beidi Chen, Z. Morley Mao, Arvind Krishnamurthy, Ion Stoica

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Google（谷歌） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 RLBoost通过高效利用可中断GPU资源提升大语言模型强化学习的效率和成本效益，采用混合架构和三种关键技术实现状态less和 embarrassingly parallel的rollout阶段与可中断资源的匹配。

Mem3R: Streaming 3D Reconstruction with Hybrid Memory via Test-Time Training

Mem3R: 基于混合记忆的流式3D重建

Changkun Liu, Jiezhi Yang, Zeman Li, Yuan Deng, Jiancong Guo, Luca Ballan

机构 * Google（谷歌） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 Mem3R通过分离相机跟踪与几何映射，利用隐式快权记忆和显式token状态提升长序列的时序一致性，相比CUT3R显著提升性能并减小模型规模。

Comments Project page: https://lck666666.github.io/Mem3R/

VHOI: Controllable Video Generation of Human-Object Interactions from Sparse Trajectories via Motion Densification

VHOI：通过运动稠密化从稀疏轨迹生成可控的人-物交互视频

Wanyue Zhang, Lin Geng Foo, Thabo Beeler, Rishabh Dabral, Christian Theobalt

机构 * MPI for Informatics, SIC（马克斯·普朗克信息学研究所，SIC） ； VIA Center（VIA中心） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 VHOI通过运动稠密化将稀疏轨迹转化为HOI掩码序列，再通过视频扩散模型生成可控的人-物交互视频，提出了一种新颖的HOI-aware运动表示，增强了模型对真实交互动态的理解与生成能力。