Google（谷歌）

Toward Simultaneously Optimal Regret in U-Calibration

面向同时最优遗憾的U-校准

Rafael Frongillo, Haipeng Luo, Nishant A. Mehta, Jon Schneider

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波德穆尔分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

AI总结 提出一种基于自和谐噪声的FTPL变体，实现对所有有界适当损失的最优$\tilde O(\sqrt{T})$遗憾和对光滑损失的对数遗憾。

Comments 30 pages; to appear at COLT 2026

NeuMesh++: Towards Versatile and Efficient Volumetric Editing with Disentangled Neural Mesh-based Implicit Field

NeuMesh++：基于解耦神经网格隐式场的多功能高效体积编辑

Chong Bao, Yuan Li, Bangbang Yang, Yujun Shen, Hujun Bao, Zhaopeng Cui, Yinda Zhang, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD&CG, College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学学院CAD&CG国家重点实验室） ； Ant Research（蚂蚁研究院） ； Google（谷歌） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 提出一种基于网格顶点的解耦神经辐射场表示，实现几何、纹理和语义引导的高效体积编辑，包括网格引导几何编辑、纹理交换填充绘制及语义编辑。

Comments TPAMI 2025; Project Page: https://zju3dv.github.io/neumeshplusplus/

Physics-IQ Verified

物理智力验证

Tim Rädsch, Yuki M Asano, Hilde Kuehne, Stefan Bauer, Priyank Jaini, Robert Geirhos, Carsten T. Lüth

机构 * Anates Labs（Anates实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡技术大学） ； Tuebingen AI Center, University of Tuebingen（图宾根大学人工智能中心） ； Helmholtz AI, Munich（慕尼黑海德堡人工智能研究所） ； Google DeepMind research（谷歌DeepMind研究） 纠错

AI总结 本文提出Physics-IQ Verified基准，通过改进提示和地面真实质量及引入样本级评分系统，提升视频生成模型对物理现实的理解评估，验证结果表明基准提升了57.6%的样本和34.8%的提示。

Private Learning with Public Feature Conditioning

基于公共特征条件化的私有学习

Shuli Jiang, Walid Krichene, Nicolas Mayoraz

机构 * Microsoft（微软） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

AI总结 针对标签差分隐私回归问题，提出Cond-DP方法，利用公共特征矩阵的结构信息构造条件化矩阵以加速优化，在凸、强凸和非凸设置下提供收敛保证，并在线性回归中实现比DPSGD更快的收敛速度。

Comments Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). 26 pages, 9 figures

Pre-Deployment Robustness Stress Testing for CT Segmentation Systems Using Clinically Motivated Multi-Corruption Augmentation

CT分割系统的部署前鲁棒性压力测试：使用临床驱动的多损坏增强

CholMin Kanga, Jonghyun Chung, Amanpreet Kaur, Nagesh Gulkotwar, Aarthi Sivasankaran

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Google Inc.（谷歌公司） 纠错

AI总结 提出RAMP框架，通过多损坏增强提升CT分割模型在临床异质成像条件下的鲁棒性，显著缩小干净与损坏图像性能差距。

ToolGrad: Efficient Tool-use Dataset Generation with Textual "Gradients"

ToolGrad：利用文本“梯度”高效生成工具使用数据集

Zhongyi Zhou, Kohei Uehara, Haoyu Zhang, Jingtao Zhou, Lin Gu, Ruofei Du, Zheng Xu, Tatsuya Harada

机构 * Google（谷歌） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本学术振兴会AIP） ； Tohoku University（东北大学） 纠错

AI总结 提出ToolGrad框架，通过文本“梯度”引导的迭代过程先构建有效工具使用链再合成用户查询，实现低成本、高成功率的数据生成，训练模型性能超越基线。

Comments ACL 2026 Findings. Source code: https://github.com/zhongyi-zhou/toolgrad

Depth-Width tradeoffs in Algorithmic Reasoning of Graph Tasks with Transformers

图任务算法推理中Transformer的深度-宽度权衡

Gilad Yehudai, Clayton Sanford, Maya Bechler-Speicher, Orr Fischer, Ran Gilad-Bachrach, Amir Globerson

机构 * Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学应用数学科学研究所） ； Google Research（谷歌研究） ； Meta AI ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； Department of Bio-Medical Engineering, Edmond J. Safra Center for Bioinformatics, Tel-Aviv University（生物医学工程系，埃德蒙·J·萨法中心，特拉维夫大学） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

AI总结 研究Transformer在图算法任务中深度与宽度的权衡，发现线性宽度下常数深度足以解决许多图问题，而某些问题需要二次宽度，实验验证了宽模型在保持精度的同时训练和推理更快。

Comments Updated ISF grant number

Towards a future space-based, highly scalable AI infrastructure system design

面向未来天基、高度可扩展的AI基础设施系统设计

Blaise Agüera y Arcas, Travis Beals, Maria Biggs, Jessica V. Bloom, Thomas Fischbacher, Konstantin Gromov, Urs Köster, Rishiraj Pravahan, James Manyika

机构 * Google（谷歌） 纠错

AI总结 本文探索利用卫星集群、太阳能板、自由空间光通信和TPU芯片构建天基机器学习计算系统，并分析辐射测试、发射成本等可行性。

Comments 18 pages, 4 figures. v2: Cleaned up references. Improved rough estimates. Fixed typos. Re-ran radiation test with improved methods

Epipolar Geometry Improves Video Generation Models

极线几何改进视频生成模型

Orest Kupyn, Théo Uscidda, Marta Tintore Gazulla, Fabian Manhardt, Federico Tombari, Christian Rupprecht

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Google Research（谷歌研究院） ； CREST-ENSAE, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院CREST-ENSAE研究中心） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

AI总结 针对视频生成模型几何不一致和运动伪影问题，提出基于极线几何约束的偏好优化方法，在保持视觉质量的同时将极线误差降低31%，人类评分一致性从54%提升至72%。

Rethinking Cross-lingual Gaps from a Statistical Viewpoint

从统计视角重新思考跨语言差距

Vihari Piratla, Purvam Jain, Darshan Singh, Trevor Cohn, Preethi Jyothi, Partha Talukdar

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 提出跨语言差距源于目标语言响应方差，通过形式化偏差和无偏误差，并采用推理时集成方法降低方差，使跨语言迁移得分提升8%-50%以上。

Comments 30 pages

From Memorization to Parameter Interference: How Overtraining Experts Harms Model Merging

从记忆到参数干扰：过度训练专家如何损害模型合并

Stefan Horoi, Guy Wolf, Eugene Belilovsky, Gintare Karolina Dziugaite

机构 * Concordia University（康科德大学） ； Mila -- Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文研究专家模型微调过度对模型合并的影响，发现长时间微调导致记忆困难样本，造成参数干扰，降低合并性能，并提出任务相关的早停策略改善合并效果。

Comments Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea. PMLR 306, 2026