Meta

MAPRPose: Mask-Aware Proposal and Amodal Refinement for Multi-Object 6D Pose Estimation

MAPRPose: 面向多目标6D姿态估计的掩膜感知提议与模态补全精化

Yang Luo, Yan Gong, Yongsheng Gao, Xiaoying Sun, Jie Zhao

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Systems, Harbin Institute of Technology（机器人系统国家重点实验室，哈尔滨工业大学） ； School of Civil Engineering, Harbin Institute of Technology（土木工程学院，哈尔滨工业大学） ； Shenzhen Infinite Meta Robot Co., Ltd（深圳无限元机器人有限公司） 纠错

AI总结 提出MAPRPose两阶段框架，通过掩膜感知对应关系生成姿态提议和模态补全驱动的ROI预测实现鲁棒精化，在BOP基准上达到76.5%平均召回率，比FoundationPose高3.1%且多目标推理加速43倍。

A Survey of Agent Memory in the Second Half: Towards Self-Evolving and Long-Horizon Agents

重新思考基础智能体的内存机制：第二阶段综述

Wei-Chieh Huang, Weizhi Zhang, Yueqing Liang, Yuanchen Bei, Yankai Chen, Tao Feng, Xinyu Pan, Zhen Tan, Yu Wang, Tianxin Wei, Shanglin Wu, Ruiyao Xu, Liangwei Yang, Rui Yang, Wooseong Yang, Chin-Yuan Yeh, Hanrong Zhang, Haozhen Zhang, Siqi Zhu, Henry Peng Zou, Wanjia Zhao, Song Wang, Wujiang Xu, Zixuan Ke, Zheng Hui, Dawei Li, Yaozu Wu, Langzhou He, Chen Wang, Xiongxiao Xu, Baixiang Huang, Juntao Tan, Shelby Heinecke, Huan Wang, Caiming Xiong, Ahmed A. Metwally, Jun Yan, Chen-Yu Lee, Hanqing Zeng, Yinglong Xia, Xiaokai Wei, Ali Payani, Yu Wang, Haitong Ma, Wenya Wang, Chenguang Wang, Yu Zhang, Xin Eric Wang, Yongfeng Zhang, Jiaxuan You, Hanghang Tong, Xiao Luo, Xue Liu, Yizhou Sun, Wei Wang, Julian McAuley, James Zou, Jiawei Han, Philip S. Yu, Kai Shu

机构 * UIC（伊利诺伊大学香槟分校） ； IIT（伊利诺伊理工学院） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； UW–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； ASU（亚利桑那州立大学） ； Emory（埃默里大学） ； Northwestern（西北大学） ； NTU（国立台湾大学） ； UCF（佛罗里达大学） ； Rutgers（新泽西罗格斯大学） ； Cambridge（剑桥大学） ； Harvard（哈佛大学） ； UTokyo（东京大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； UCSC（加州大学圣塔克鲁斯分校） ； TAMU（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； UCSB（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； MBZUAI（马克斯·普朗克人工智能研究所） ； McGill（麦吉尔大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Stanford（斯坦福大学） ； Salesforce ； Google（谷歌） ； Meta ； Roblox ； Cisco（思科） ； Capital One 纠错

AI总结 本文综述了基础智能体内存机制，从内存基质、认知机制和主体维度分析内存在不同拓扑结构下的实现，并探讨内存操作的学习策略与评估指标。

Comments Accepted at Transactions on Machine Learning Research (TMLR) with Survey Certification. Project page: https://github.com/AgentMemoryWorld/Awesome-Agent-Memory

Multicalibration Yields Better Matchings

多校准可实现更优匹配

Riccardo Colini Baldeschi, Simone Di Gregorio, Simone Fioravanti, Federico Fusco, Ido Guy, Daniel Haimovich, Stefano Leonardi, Fridolin Linder, Lorenzo Perini, Matteo Russo, Cem Sirin, Niek Tax

机构 * Meta Central Applied Science（Meta 中央应用科学） ； Sapienza University of Rome（罗马Sapienza大学） 纠错

AI总结 本文针对基于上下文预测权重的图匹配问题，提出多校准预测器构建方法，其匹配性能可与匹配算法类中最优规则媲美，并补充了样本复杂度界与实验验证。

Comments Accepted at ICML 2026