NVIDIA（英伟达）

MulTaBench: Benchmarking Multimodal Tabular Learning with Text and Image

MulTaBench: 基于文本和图像的多模态表格学习基准测试

Alan Arazi, Eilam Shapira, Shoham Grunblat, Mor Ventura, Elad Hoffer, Gioia Blayer, David Holzmüller, Lennart Purucker, Gaël Varoquaux, Frank Hutter, Roi Reichart

机构 * Technion – Israel Institute of Technology（技术ion – 以色列理工学院） ； Prior Labs（Prior实验室） ； NVIDIA ； SODA Team, INRIA Saclay, Palaiseau（SODA团队，INRIA萨克莱，帕莱索） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Probabl ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） 纠错

AI总结 MulTaBench通过40个数据集评估多模态表格学习，强调任务特定的表示学习，展示目标感知表示在文本和图像模态中的泛化能力。

The Value of Mechanistic Priors in Sequential Decision Making

在序列决策中机制先验的价值

Itai Shufaro, Gal Benor, Shie Mannor

机构 * Technion（技术学院） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

AI总结 本文研究了机制先验在序列决策中的价值，通过渐近和预热阶段的分析，提出机制信息度量并展示其在5-FU给药模拟中的高效性，对比LLM先验发现其在机械信息上存在严重损失。

Workspace Optimization: How to Train Your Agent

工作区优化：如何训练你的智能体

Elad Sarafian, Gal Kaplun, Ron Banner, Daniel Soudry, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA 纠错

AI总结 本文提出通过优化智能体的工作区结构来提升其在多轮任务中的表现，通过模拟权重空间训练方法，利用人工制品、证据、反例和文本反馈来改进智能体的执行能力。

Nemotron 3 Nano Omni: Efficient and Open Multimodal Intelligence

Nemotron 3 Nano Omni：高效且开放的多模态智能

NVIDIA, :, Amala Sanjay Deshmukh, Kateryna Chumachenko, Tuomas Rintamaki, Matthieu Le, Tyler Poon, Danial Mohseni Taheri, Ilia Karmanov, Guilin Liu, Jarno Seppanen, Arushi Goel, Mike Ranzinger, Greg Heinrich, Guo Chen, Lukas Voegtle, Philipp Fischer, Timo Roman, Karan Sapra, Collin McCarthy, Shaokun Zhang, Fuxiao Liu, Hanrong Ye, Yi Dong, Mingjie Liu, Yifan Peng, Piotr Zelasko, Zhehuai Chen, Nithin Rao Koluguri, Nune Tadevosyan, Lilit Grigoryan, Ehsan Hosseini Asl, Pritam Biswas, Leili Tavabi, Yuanhang Su, Zhiding Yu, Peter Jin, Alexandre Milesi, Netanel Haber, Yao Xu, Sarah Amiraslani, Nabin Mulepati, Eric Tramel, Jaehun Jung, Ximing Lu, Brandon Cui, Jin Xu, Zhiqi Li, Shihao Wang, Yuanguo Kuang, Shaokun Zhang, Huck Yang, Boyi Li, Hongxu Yin, Song Han, Bilal Kartal, Pavlo Molchanov, Adi Renduchintala, Charles Wang, David Mosallanezhad, Soumye Singhal, Luis Vega, Katherine Cheung, Sreyan Ghosh, Yian Zhang, Alexander Bukharin, Venkat Srinivasan, Johnny Greco, Andre Manoel, Maarten Van Segbroeck, Suseella Panguliri, Rohit Watve, Divyanshu Kakwani, Shubham Pachori, Jeffrey Glick, Radha Sri-Tharan, Aileen Zaman, Khanh Nguyen, Shi Chen, Jiaheng Fang, Qing Miao, Wenfei Zhou, Yu Wang, Zaid Pervaiz Bhat, Varun Praveen, Arihant Jain, Ramanathan Arunachalam, Tomasz Kornuta, Ashton Sharabiani, Amy Shen, Wei Huang, Yi-Fu Wu, Ali Roshan Ghias, Huiying Li, Brian Yu, Nima Tajbakhsh, Chen Cui, Wenwen Gao, Li Ding, Terry Kong, Manoj Kilaru, Anahita Bhiwandiwalla, Marek Wawrzos, Daniel Korzekwa, Pablo Ribalta, Grzegorz Chlebus, Besmira Nushi, Ewa Dobrowolska, Maciej Jakub Mikulski, Kunal Dhawan, Steve Huang, Jagadeesh Balam, Yongqiang Wang, Nikolay Karpov, Valentin Mendelev, George Zelenfroynd, Meline Mkrtchyan, Qing Miao, Omri Almog, Bhavesh Pawar, Rameshwar Shivbhakta, Sudeep Sabnis, Ashrton Sharabiani, Negar Habibi, Geethapriya Venkataramani, Pamela Peng, Prerit Rodney, Serge Panev, Richard Mazzarese, Nicky Liu, Michael Fukuyama, Andrii Skliar, Roger Waleffe, Duncan Riach, Yunheng Zou, Jian Hu, Hao Zhang, Binfeng Xu, Yuhao Yang, Zuhair Ahmed, Alexandre Milesi, Carlo del Mundo, Chad Voegele, Zhiyu Cheng, Nave Assaf, Andrii Skliar, Daniel Afrimi, Natan Bagrov, Ran Zilberstein, Ofri Masad, Eugene Khvedchenia, Natan Bagrov, Borys Tymchenko, Tomer Asida, Daniel Afrimi, Parth Mannan, Victor Cui, Michael Evans, Katherine Luna, Jie Lou, Pinky Xu, Guyue Huang, Negar Habibi, Michael Boone, Pradeep Thalasta, Adeola Adesoba, Dina Yared, Christopher Parisien, Leon Derczynski, Shaona Ghosh, Wes Feely, Micah Schaffer, Radha Sri-Tharan, Jeffrey Glick, Barnaby Simkin, George Zelenfroynd, Tomasz Grzegorzek, Rishabh Garg, Aastha Jhunjhunwala, Sergei Kolchenko, Farzan Memarian, Haran Kumar, Shiv Kumar, Isabel Hulseman, Anjali Shah, Kari Briski, Padmavathy Subramanian, Joey Conway, Udi Karpas, Jane Polak Scowcroft, Annie Surla, Shilpa Ammireddy, Ellie Evans, Jesse Oliver, Tom Balough, Chia-Chih Chen, Sandip Bhaskar, Alejandra Rico, Bardiya Sadeghi, Seph Mard, Katherine Cheung, Meredith Price, Laya Sleiman, Saori Kaji, Wesley Helmholz, Wendy Quan, Michael Lightstone, Jonathan Cohen, Jian Zhang, Oleksii Kuchaiev, Boris Ginsburg, Jan Kautz, Eileen Long, Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Oluwatobi Olabiyi, Andrew Tao, Bryan Catanzaro, Udi Karpas

机构 * NVIDIA 纠错

AI总结 Nemotron 3 Nano Omni是首个原生支持音频输入的多模态模型，通过架构、数据和训练方法的改进，在所有模态上均实现了更准确的性能，同时提供更低的推理延迟和更高的吞吐量。

SAGE: Agentic Framework for Interpretable and Clinically Translatable Computational Pathology Biomarker Discovery

SAGE：可解释且临床可转化的计算病理学生物标志物发现代理框架

Sahar Almahfouz Nasser, Juan Francisco Pesantez Borja, Jincheng Liu, Sandeep Manandhar, Shikhar Shiromani, Mohammad Tanvir Hasan, Zenghan Wang, Suman Ghosh, Jinchu Li, Xuejian Xu, Aniket Ramkrishnan Iyer, Naoto Tokuyama, Twisha Shah, Tilak Pathak, Soundharya Kumaresan, Yohei Abe, Himanshu Maurya, Anant Madabhushi

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA（NVIDIA公司） ； University of Arkansas at Little Rock（阿拉伯州立大学） 纠错

AI总结 SAGE通过生物证据引导生物标志物发现，结合多代理系统生成和评估假设，实现结构化、可追溯的病理学研究方法。

Improving Inverse Folding for Peptide Design with Diversity-regularized Direct Preference Optimization

通过多样性正则化的直接偏好优化改进肽设计的反向折叠

Ryan Park, Darren J. Hsu, C. Brian Roland, Maria Korshunova, Chen Tessler, Shie Mannor, Olivia Viessmann, Bruno Trentini

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Technion - Israel Institute of Technology（技术学院-以色列理工学院） ； Flagship Pioneering（旗领先锋） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本文通过改进的直接偏好优化方法，结合多样性正则化和领域特定先验，提升肽设计中反向折叠模型的序列多样性和结构一致性，实验表明在OpenFold生成结构条件下，模型在结构相似度上取得显著提升。

Comments Preprint. 10 pages plus appendices

Action-Guided Attention for Video Action Anticipation

基于动作的注意力机制用于视频动作预见

Tsung-Ming Tai, Sofia Casarin, Andrea Pilzer, Werner Nutt, Oswald Lanz

机构 * Free University of Bozen-Bolzano（博泽自由大学） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

AI总结 本文提出Action-Guided Attention机制，通过预测动作序列引导注意力，提升视频动作预见的泛化能力与可解释性。

Comments Accepted by ICLR 2026

Four Over Six: More Accurate NVFP4 Quantization with Adaptive Block Scaling

六分之四：更准确的NVFP4量化方法通过自适应块缩放

Jack Cook, Junxian Guo, Guangxuan Xiao, Yujun Lin, Keith Wyss, Mahdi Nazemi, Asit Mishra, Carlo del Mundo, Tijmen Blankevoort, Song Han

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 本文提出4/6方法，通过自适应块缩放改进NVFP4量化，减少量化误差，提升模型性能。

Comments 10 pages, 4 figures

Synthesis of discrete-continuous quantum circuits with multimodal diffusion models

多模扩散模型在离散-连续量子电路合成中的应用

Florian Fürrutter, Zohim Chandani, Ikko Hamamura, Hans J. Briegel, Gorka Muñoz-Gil

机构 * Department of Theoretical Physics, University of Innsbruck（因斯布鲁克大学理论物理系） ； Quantum Algorithm Engineering, NVIDIA Corporation（NVIDIA公司量子算法工程） 纠错

AI总结 本文提出多模扩散模型用于高效合成量子电路，通过生成电路结构和连续参数，在门数量和噪声条件下优于现有方法，并利用快速生成能力构建大规模电路数据集。

Comments Main Text: 11 pages, 8 figures and 1 table; Code available at: https://github.com/FlorianFuerrutter/genQC

Journal ref Machine Learning: Science and Technology 7.2 (2026)

Where Reliability Lives in Vision-Language Models: A Mechanistic Study of Attention, Hidden States, and Causal Circuits

在视觉-语言模型中可靠性在哪里存在：注意力、隐藏状态和因果回路的机制研究

Logan Mann, Ajit Saravanan, Ishan Dave, Shikhar Shiromani, Saadullah Ismail, Yi Xia, Emily Huang

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Algoverse AI Research（Algoverse人工智能研究） ； Brown University（布朗大学） 纠错

AI总结 本文通过机制性研究发现，视觉-语言模型的可靠性主要体现在隐藏状态几何、分层边际形成和稀疏晚层回路，而非注意力图的锐度。

Comments 15 pages, 4 figures, 10 tables. Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Multimodal Reasoning. Code and probe-training pipelines: https://github.com/itsloganmann/VLM-Reliability-Probe