NVIDIA（英伟达）

Diffusion-Proof: Recipe for Formal Theorem Proving Beyond Auto-Regressive Generation

Diffusion-Proof：超越自回归生成的正式定理证明配方

Ruida Wang, Rui Pan, Pengcheng Wang, Shizhe Diao, Tong Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出Diffusion-Proof框架，首次将扩散语言模型应用于形式定理证明，通过全证明生成和局部校正方法，在ProofNet和MiniF2F上分别提升1.61%和6.14%，并解决了一个DeepSeek-Prover-V2-7B无法解决的IMO问题。

TactSpace: Learning a Physics-enriched Shared Latent Space for Tactile Sim-to-Real Transfer

TactSpace: 学习富含物理信息的共享潜在空间以实现触觉模拟到现实的迁移

Arunim Joarder, Arjun Bhardwaj, René Zurbrügg, Mayank Mittal, Florin Püntener, Sira Bielefeldt, Cosmin Roman, Vaishakh Patil, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zürich（瑞士苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） ； Micro- and Nanosystems Lab, ETH Zürich（瑞士苏黎世联邦理工学院微纳系统实验室） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

AI总结 提出多模态表示学习框架TactSpace，通过共享潜在空间对齐异构触觉模态，实现零样本模拟到现实迁移，在力预测和形状重建任务中分别降低误差16.7%和45.8%。

Comments 9 pages, 6 figures, 4 tables, accepted into IROS 2026

Do as the Romans Do: Learning Universal Behaviors from Heterogeneous Agents

入乡随俗：从异构智能体学习通用行为

Caleb Chang, Davin Win Kyi, Natasha Jaques, Karen Leung

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出GRID方法，从追求不同目标的异构示范者中提取通用奖励，训练通用智能体以学习环境通用能力，避免模式平均偏差，提升下游任务微调效率。

MagpieTTS-LF: Inference-Time Long-Form Speech Generation Without Training on Long-Form data

MagpieTTS-LF：无需长语音数据训练的推理时长生成长语音生成

Subhankar Ghosh, Jason Li, Paarth Neekhara, Shehzeen Hussain, Ryan Langman, Xuesong Yang, Roy Fejgin

机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

AI总结 提出MagpieTTS-LF推理时方法，通过软注意力先验、有状态推理和历史感知文本编码，在不重新训练模型的情况下实现连贯的长语音生成。

Journal ref Interspeech 2026

Beyond Prediction: Tail-Aware Scheduling for LLM Inference

超越预测：面向LLM推理的尾延迟感知调度

Yueying Li, Yuanfan Chen, Jiayang Chen, Esha Choukse, Haoran Qiu, G. Edward Suh, Rodrigo Fonseca, Ziv Scully, Udit Gupta

机构 * Cornell University, Computer Science Department（康奈尔大学计算机科学系） ； Cornell University, Electrical and Computer Engineering Department（康奈尔大学电气与计算机工程系） ； Cornell University, Operations Research and Information Engineering Department（康奈尔大学运筹学与信息工程系） ； Microsoft Azure System Research（微软Azure系统研究） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

AI总结 针对LLM推理中长度预测调度在分布偏移和尾延迟控制上的脆弱性，提出无预测的分布感知调度框架，通过轻量统计信号实现软优先级提升，结合缓存感知抢占，在多种工作负载下将P99 TTLT降低35-50%，TTFT降低34-47%。

Journal ref Forty-Third International Conference on Machine Learning (2026)

A finite-element-inspired bipartite graph learned simulator for manufacturability assessment in large-deformation sheet forming

基于交叉注意力的二分图神经网络用于大变形板材成形中节点和单元场的耦合预测

Yingxue Zhao, Haoran Li, Haosu Zhou, Tobias Pfaff, Nan Li

机构 * Dyson School of Design Engineering（设计工程学院） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

AI总结 提出交叉注意力二分图神经网络（CAtt-BiGNN），通过节点-单元二分图结构和边感知交叉注意力机制，实现大变形板材成形中节点位移增量和单元减薄量的耦合预测。