NVIDIA（英伟达）

Context-Driven Incremental Compression for Multi-Turn Dialogue Generation

上下文驱动的增量压缩用于多轮对话生成

Yeongseo Jung, Jaehyeok Kim, Eunseo Jung, Jiachuan Wang, Yongqi Zhang, Ka Chun Cheung, Simon See, Lei Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； NVIDIA AI Technology Center（NVIDIA AI技术中心） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出上下文驱动的增量压缩（C-DIC），通过可修订的线程压缩状态和轻量级检索-修订-写回循环，实现跨轮信息共享，稳定长对话性能。

Comments Accepted at ICML 2026

DIRECT: When and Where Should You Allocate Test-Time Compute in Embodied Planners?

DIRECT: 在具身规划器中何时何地分配测试时计算？

Jadelynn Dao, Milan Ganai, Yasmina Abukhadra, Ajay Sridhar, Mozhgan Nasr Azadani, Katie Luo, Clark Barrett, Jiajun Wu, Chelsea Finn, Marco Pavone

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出DIRECT路由框架，根据多模态场景上下文按提示分配计算资源，优化成功-成本帕累托前沿，实验表明不同缩放轴带来不同能力增益，在物理机器人上以更低延迟匹配或超越更强模型。

On Subquadratic Architectures: From Applications to Principles

关于次二次架构：从应用到原理

Anamaria-Roberta Hartl, Levente Zólyomi, David Stap, Pieter-Jan Hoedt, Niklas Schmidinger, Lukas Hauzenberger, Sebastian Böck, Günter Klambauer, Sepp Hochreiter

机构 * ELLIS Unit Linz, LIT AI Lab, Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz（林茨ELLIS单元、LIT AI实验室、机器学习研究所、约翰内斯·开普勒大学林茨） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 本文比较了xLSTM、Mamba-2和Gated DeltaNet三种次二次架构，发现xLSTM在代码预训练、蒸馏和时间序列预训练中表现最佳，其优势源于灵活稳定的门控记忆校正机制。

DAM-VLA: Decoupled Asynchronous Multimodal Vision Language Action model

DAM-VLA: 解耦异步多模态视觉语言动作模型

Pankhuri Vanjani, Zhuoyue Li, Jakub Suliga, Moritz Reuss, Gianluca Geraci, Xinkai Jiang, Rudolf Lioutikov

机构 * Intuitive Robots Lab, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（直觉机器人实验室，卡尔斯鲁厄理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Robotics Institute of Germany（德国机器人研究所） 纠错

AI总结 针对VLA模型同步时钟与物理交互中不同模态频率不匹配的问题，提出DAM-VLA，通过解耦各模态时间处理、维护传感器速率更新的潜在缓冲区，并利用门控交叉注意力整合高频模态，在7个真实操作任务中平均成功率提升至95.2%。

Comments 17 pages, 8 figures

Debiasing Without Protected Attributes: Latent Concept Erasure from Textual Profiles

无保护属性的去偏：从文本画像中消除潜在概念

Shun Shao, Zheng Zhao, Anna Korhonen, Yftah Ziser, Shay B. Cohen

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Groningen（格罗宁根大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

AI总结 提出H-SAL方法，利用自我描述文本作为隐式信号进行后处理概念和属性消除，在无直接敏感属性下实现去偏，并在多领域Stack Exchange基准上验证其效果与显式标签去偏相当或更优。

Comments 23 pages, 5 figures, 12 tables. The paper is currently under review

4DP-QA: Scalable QA for 4D Perception in Vision Language Models

4DP-QA：面向视觉语言模型中4D感知的可扩展问答

Seokju Cho, Abhishek Badki, Hang Su, Jindong Jiang, Ziyao Zeng, Seungryong Kim, Sifei Liu, Orazio Gallo

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Yale University（耶鲁大学） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能学院） 纠错

AI总结 针对视觉语言模型难以理解动态场景的问题，提出一种关注运动场景理解的问答生成流水线，通过真运动追踪解耦物体与相机运动，生成大规模数据集4DP-QA和基准4DP-QA-Bench，训练现有模型在外部基准上取得性能提升。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/lpr/4dpqa

Probabilistic Contrastive Pretraining for Multi-task ADME Property Prediction

概率对比预训练用于多任务ADME性质预测

Yifan Xue, Srimukh Prasad Veccham, Saee Paliwal, Tyler Shimko, Micha Livne

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出分子图-Transformer预训练框架，结合化学自监督与对比互信息，通过统一概率潜变量目标优化重构、对比和化学任务，在多任务微调中采用任务特定MLP头，在三个数据集上平均提升7.6%-9.5%。

A Scalable PyTorch Abstraction for Multi-GPU Gaussian Splatting

一种可扩展的多GPU高斯泼溅PyTorch抽象

Matthew Cong, Francis Williams, Jonathan Swartz, Mark Harris, Sanja Fidler, Ken Museth

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 提出一种多GPU高斯泼溅方法，通过CUDA统一内存和NVLink在算子级别分布参数，实现大规模场景重建，支持超过10亿高斯泼溅。

Comments 14 pages, 6 tables, 2 figures, and 1 listing. Includes supplementary material

TRON: Tracing Rays to Orchestrate a Neural Renderer for 3D Gaussian Reconstructions

TRON：追踪光线以编排用于3D高斯重建的神经渲染器

Or Perel, Hassan Abu Alhaija, Zian Wang, Jacob Munkberg, Matan Atzmon, Sanja Fidler, Masha Shugrina

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 提出TRON框架，结合3D高斯光线追踪与神经渲染，实现真实世界3D场景在新光照、动态物体运动、物体插入和材质编辑下的逼真可控渲染，通过内在分解先验和光线追踪辐射引导，弥合物理渲染与神经渲染的差距。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/tron/

ActionMap: Robot Policy Learning via Voxel Action Heatmap

ActionMap: 基于体素动作热图的机器人策略学习

Pei Yang, Hai Ci, Yanzhe Chen, Qi Lv, Han Cai, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出ActionMap，一种将动作空间建模为体素热图的动作解码器，替代现有VLA模型中的单点预测器，在LIBERO仿真和真实Franka操作中提升性能和数据效率。

MPK: A Compiler and Runtime for Mega-Kernelizing Tensor Programs

MPK：一种用于将张量程序转化为巨型内核的编译器和运行时系统

Xinhao Cheng, Zhihao Zhang, Yu Zhou, Jianan Ji, Jinchen Jiang, Zepeng Zhao, Ziruo Xiao, Zihao Ye, Yingyi Huang, Ruihang Lai, Hongyi Jin, Bohan Hou, Mengdi Wu, Yixin Dong, Anthony Yip, Zihao Ye, Songting Wang, Wenqin Yang, Xupeng Miao, Tianqi Chen, Zhihao Jia

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； NVIDIA ； University of Michigan（密歇根大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出MPK，首个自动将多GPU模型推理转化为单个高性能巨型内核的编译器和运行时系统，通过SM级图表示实现跨算子软件流水线和细粒度计算通信重叠，显著降低推理延迟。

Comments 14 pages