IBM

MarkushGrapher-2: End-to-end Multimodal Recognition of Chemical Structures

MarkushGrapher-2：端到端多模态识别化学结构

Tim Strohmeyer, Lucas Morin, Gerhard Ingmar Meijer, Valéry Weber, Ahmed Nassar, Peter Staar

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出MarkushGrapher-2，通过OCR提取化学图像文本，结合视觉-文本-布局编码器和光学化学结构识别编码器，实现多模态化学结构识别，并通过两阶段训练策略提升性能，同时构建大规模真实世界Markush结构数据集。

Comments 15 pages, to be published in CVPR 2026

GIFT: Bootstrapping Image-to-CAD Program Synthesis via Geometric Feedback

GIFT: 通过几何反馈提升图像到CAD程序合成

Giorgio Giannone, Anna Clare Doris, Amin Heyrani Nobari, Kai Xu, Akash Srivastava, Faez Ahmed

机构 * DeCoDE Lab, MIT（麻省理工学院DeCoDE实验室） ； Core AI, IBM（IBM核心人工智能） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出GIFT框架，通过几何反馈生成高质量训练样本，提升CAD程序生成的鲁棒性，无需额外标注。

Comments preprint

ExtremControl: Low-Latency Humanoid Teleoperation with Direct Extremity Control

ExtremControl：低延迟的人形机器人远程操控与直接末端控制

Ziyan Xiong, Lixing Fang, Junyun Huang, Kashu Yamazaki, Hao Zhang, Chuang Gan

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出ExtremControl框架，通过直接操作SE(3)姿态、Cartesian空间映射和速度前馈控制，实现低延迟的人形机器人远程操控，实验表明其在模拟和现实环境中均优于传统方法。

Comments Project website: https://extremcontrol.github.io/

Mitigating Premature Exploitation in Particle-based Monte Carlo for Inference-Time Scaling

缓解粒子基蒙特卡洛在推理时间扩展中的过早利用

Giorgio Giannone, Guangxuan Xu, Nikhil Shivakumar Nayak, Rohan Mahesh Awhad, Shivchander Sudalairaj, Kai Xu, Akash Srivastava

机构 * Core AI, IBM（IBM核心人工智能） 纠错

AI总结 本文提出ePF算法，通过熵退火和前瞻性调节技术缓解粒子退化问题，提升粒子过滤在复杂数学推理任务中的性能。

Comments preprint

Pretraining Language Models for Diachronic Linguistic Change Discovery

为历时语言变化发现预训练语言模型

Elisabeth Fittschen, Sabrina Li, Tom Lippincott, Leshem Choshen, Craig Messner

机构 * University of Hamburg（汉堡大学） ； Center for Digital Humanities, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学数字人文中心） ； IBM Research, MIT（麻省理工学院IBM研究院） 纠错

AI总结 本文提出通过预训练语言模型发现历时语言变化，通过高效预训练技术处理大规模语料，发现预训练模型在训练速度和历史划分尊重方面优于微调基线，展示了在历时语言学中检测词汇变化等现象的能力。

Comments Accepted to Findings of the EACL 2026