Google（谷歌）

ATLAS: Active Theory Learning for Automated Science

ATLAS: 自动化科学的主动理论学习

Noémi Éltető, Nathaniel D. Daw, Kimberly L. Stachenfeld, Kevin J. Miller

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 提出ATLAS框架，通过主动学习迭代生成稀疏神经网络假设并设计最优区分实验，在bandit任务中恢复强化学习智能体，相比随机实验采样效率提升5-10倍。

DynaTok: Token-Based 4D Reconstruction from Partial Point Clouds

DynaTok: 基于Token的部分点云4D重建

Weirong Chen, Keisuke Tateno, Hidenobu Matsuki, Michael Niemeyer, Daniel Cremers, Federico Tombari

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Google（谷歌） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

AI总结 提出DynaTok框架，通过Transformer时空编码器和流匹配解码器，从部分点云序列中无对应地重建完整且时间一致的4D点云，无需图像。

Comments ICML 2026. Project page: https://wrchen530.github.io/dynatok/

SG2Loc: Sequential Visual Localization on 3D Scene Graphs

SG2Loc: 基于3D场景图的顺序视觉定位

Nicole Damblon, Olga Vysotska, Federico Tombari, Marc Pollefeys, Daniel Barath

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Google（谷歌） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 提出一种轻量级顺序视觉定位方法，利用紧凑的3D场景图表示环境，通过粒子滤波和语义匹配实现高效定位，显著降低存储需求。

Comments The code will be available at https://github.com/DmblnNicole/sg2loc

Privacy-Preserving Federated Autoencoder for ECG Anomaly Detection on Edge Devices

面向边缘设备上心电图异常检测的隐私保护联邦自编码器

Kaan Arda Akyol, Jakub Kacper Szeląg, Aydin Abadi, Maha Alghamdi, Ghadah Albalawi, Ghouse Ibrahim Kaleelullah, Hilal Tutus, Sarah Al Subaiei, Shardul Kapse, Syed Mohammed Raheeb, Mujeeb Ahmed, Rehmat Ullah

机构 * Google Research, New York, NY（谷歌研究，纽约，纽约州） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

AI总结 提出一种结合联邦学习、差分隐私和INT8量化的端到端系统，在PTB-XL数据集上实现无监督12导联ECG异常检测，满足隐私、实时性和非IID数据要求。

Comments 9 pages, 4 figures, 6 tables. Preprint prepared in IEEE conference format. Submitted to: FLTA 2026

APEX: Automated Prompt Engineering eXpert with Dynamic Data Selection

APEX: 具有动态数据选择的自动提示工程专家

Fei Wang, Si Si, Cho-Jui Hsieh, Inderjit S. Dhillon

机构 * Google（谷歌） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出APEX框架，通过动态数据分层（易、难、混合）优先选择高杠杆子集，在固定预算下提升提示优化效率，在三个基准上平均提升11.2%和6.8%。

Mirror Descent Beyond Euclidean Stability: An Exponential Separation in Initialization Sensitivity

超越欧几里得稳定性的镜像下降：初始化敏感性的指数级分离

Shira Vansover-Hager, Matan Schliserman, Ofir Schlisselberg, Tomer Koren

机构 * Blavatnik School of Computer Science and AI, Tel Aviv University（特拉维夫大学布拉瓦特尼克计算机科学与人工智能学院） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

AI总结 本文证明非二次正则化的镜像下降（MD）在凸光滑目标上对初始化的敏感性可呈指数级增长，与梯度下降（GD）形成鲜明对比，并提出基于锚点的Bregman正则化可缓解不稳定性。

Engineering Robustness into Personal Agents with the AI Workflow Store

通过AI工作流存储增强个人代理的鲁棒性

Roxana Geambasu, Mariana Raykova, Pierre Tholoniat, Trishita Tiwari, Lillian Tsai, Wen Zhang

机构 * Columbia University and Google（哥伦比亚大学和谷歌） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 本文探讨将严谨的软件工程流程整合到代理循环中，以生成可靠、安全且确定性约束的代理工作流，提升高风险场景下的性能。

NaijaS2ST: A Multi-Accent Benchmark for Speech-to-Speech Translation in Low-Resource Nigerian Languages

NaijaS2ST：低资源尼日利亚语言的多口音语音到语音翻译基准

Marie Maltais, Yejin Jeon, Min Ma, Shamsuddeen Hassan Muhammad, Idris Abdulmumin, Maryam Ibrahim Mukhtar, Daud Abolade, Joel Okepefi, Johnson Sewedo, David Ifeoluwa Adelani

机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Hausa NLP（豪萨自然语言处理） ； Imperial College（帝国理工学院） ； University of Pretoria（南非彼得里亚大学） ； Masakhane NLP（马萨坎自然语言处理） ； Naijá Wikipedia Community（尼日利亚维基百科社区） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

AI总结 针对低资源非洲语言语音翻译数据稀缺问题，构建了涵盖伊博语、豪萨语、约鲁巴语和尼日利亚皮钦语的平行语音数据集NaijaS2ST（每语种约50小时），并系统评估了级联、端到端及音频大模型方法，发现少样本音频大模型在语音到文本翻译中更优，而语音到语音翻译中所有范式性能相近。

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Pass@K Policy Optimization: Solving Harder Reinforcement Learning Problems

Pass@K 策略优化：解决更困难的强化学习问题

Christian Walder, Deep Karkhanis

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 提出 Pass-at-k 策略优化 (PKPO)，通过变换奖励直接优化 pass@k 性能，利用低方差无偏估计器，在训练中退火 k 可同时提升 pass@1 和 pass@k，解决更难问题。