NVIDIA（英伟达）

GaP: A Graph-as-Policy Multi-Agent Self-Learning Harness For Variational Automation Tasks

GaP：面向变分自动化任务的图即策略多智能体自学习框架

Kaiyuan Chen, Shuangyu Xie, Letian Fu, Justin Yu, William Pacini, Sandeep Bajamahal, Hudson Kim, Jaimyn Drake, Daehwa Kim, Haoru Xue, Jonathan Francis, Christian Juette, Peter Schaldenbrand, Muhammet Yunus Seker, Ruwan Wickramarachchi, Uksang Yoo, Guanzhi Wang, Adithyavairavan Murali, Balakumar Sundaralingam, S. Shankar Sastry, Spencer Huang, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Ken Goldberg

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Bosch（博世） 纠错

AI总结 针对变分自动化任务无模型策略可靠性不足问题，提出图即策略多智能体编码框架GaP，通过生成计算图并行迭代优化，在虚实8项基准上表现远超基线。

Adaptive Inference Batching using Policy Gradients

基于策略梯度的自适应推理批处理

Ruslan Sharifullin

机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

AI总结 针对突发异构负载下推理服务的调度难题，采用强化学习学习自适应批处理路由策略，在多GPU场景下消除队头阻塞，性能远超传统启发式方法。

Comments 5 pages, 5 figures, 1 table

Do Vision-Language-Action Models Mean What They Say? On the Role of Faithfulness in Embodied Reasoning

视觉语言动作模型所言即所指？论忠实性在具身推理中的作用

Matthew Foutter, Matteo Cercola, Lena Wild, Yunshan Wang, Michelle Li, Daniele Gammelli, Marco Pavone

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Italian Institute of Artificial Intelligence (AI4I)（意大利人工智能研究所） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

AI总结 研究视觉语言动作模型中具身思维链是否真实反映决策过程。区分功能推理与忠实推理，指出当前对齐策略不足，通过人类评估揭示差距，用学习的评论家操作具身忠实性的行为替代物，强化学习后训练策略提升了忠实性。

SILO: Simulation-in-the-Loop Sim-to-Real Transfer for Multi-Stage Cable Routing

SILO：用于多阶段电缆布线的回路内仿真的仿真到现实转移

Stone Tao, Jie Xu, Hesam Rabeti, Yashraj Narang, Yijie Guo, Iretiayo Akinola

机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 针对电缆等物体复杂变形导致的线性可变形操纵难题，提出基于GPU并行仿真的强化学习框架及新部署策略，实现多阶段电缆布线的仿真到现实转移，提升成功率并减少周期时间。

Comments Website: https://silo-cable-routing.github.io/

How to Build Digital Humans? From Priors to Photorealistic Avatars

如何构建数字人？从先验知识到逼真的虚拟形象

Wojciech Zielonka, Tobias Kirschstein, Timo Bolkart, Simon Giebenhain, Vanessa Sklyarova, Xiang Deng, Donglai Xiang, Shunsuke Saito, Yebin Liu, Matthias Niessner, Justus Thies

机构 * Meta ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Google（谷歌） ； Tsinghua University（清华大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； NVIDIA ； Technical University of Darmstadt（达姆施塔特技术大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 概述可控3D人类虚拟形象创建，聚焦先验学习和形象创建阶段，定义现有虚拟形象表示并分类，回顾全身和头部虚拟形象等方法，概述原则、推荐文献并讨论挑战与方向。

Comments Eurographics 2026 State-of-the-Art Report (STAR). Project page: https://wojciechzielonka.com/how-to-build-digital-humans/

Evaluating LLM Uncertainty in Long-Form Generation Using Deterministic Ground Truth

使用确定性真实数据评估长文本生成中语言模型的不确定性

Ido Amit, Ido Galil, Ran El-Yaniv

机构 * Technion（技术学院） ； Nvidia（英伟达） 纠错

AI总结 研究针对长文本生成中语言模型不确定性评估难题，引入含单一确定性长文本真值的SALT基准，通过对50多个模型分析揭示关键见解，如置信函数作用、错误驱动因素及推理影响等，为风险关键应用提供参考。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). Code available at https://github.com/IdoAmit198/SALT

Look Before You Leap: Distilling Tree Search into Action Evaluation for Frozen VLA Models

三思而后行：将树搜索提炼为冻结视觉语言动作模型的动作评估

Xinyi Xie, Zican Hu, Zhanyu Liu, Yicheng Dong, Wenhao Wu, Zhenhong Sun, Haoran Li, Chunlin Chen, Zhi Wang, Pichao Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nvidia（英伟达） 纠错

AI总结 研究发现视觉语言动作（VLA）模型泛化能力差的关键瓶颈在于动作评估。提出SVA框架，通过蒙特卡洛树搜索探索输出分布，将知识提炼到轻量级Q值模型，提升任务成功率，且保持泛化能力。

RADIO1D: Elastic Representations for Condensed Vision Modeling

RADIO1D：用于压缩视觉建模的弹性表示

Greg Heinrich, Mike Ranzinger, Collin McCarthy, Natan Bagrov, Eugene Khvedchenya, Bryan Catanzaro, Jan Kautz, Andrew Tao, Pavlo Molchanov

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 挑战视觉语言模型需固定基于补丁的2D视觉特征的假设，分析微调视觉编码器，基于发现引入RADIO1D，用多教师知识蒸馏等将图像压缩成1D令牌序列，有强分层总结能力，在多模态基准测试中有优势。

Comments Published as main conference paper at ICML 2026

Token-Based Affordance Grounding with Large Vision-Language Models

基于令牌的大型视觉语言模型的可供性基础

Seung Il Lee, Qinqian Lei, Daguang Xu, Dong Yang, Robby T. Tan, Yixin Chen, Bo Wang

机构 * University of Mississippi（密西西比大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 研究旨在解决现有视觉语言模型在行动定位上的问题，提出TokAG零样本可供性基础框架，利用令牌级语义空间信号定位相关区域，引入空间感知令牌选择机制，在多基准测试中优于先前方法。

Comments Accepted to ECCV 2026

Flex-Forcing: Towards a Unified Autoregressive and Bidirectional Video Diffusion Model

Flex-Forcing：迈向统一的自回归和双向视频扩散模型

Xinyin Ma, Julius Berner, Chao Liu, Arash Vahdat, Weili Nie, Xinchao Wang

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 研究针对现有视频生成方法推理范式僵化的问题，提出Flex-Forcing框架。核心是灵活分块机制，可依设备预算灵活分块，跨块双向推理与块内自回归生成，实验表明该框架提升了视频质量、稳定性并加快推理速度。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/genair/flex-forcing

Generative Model Proposal based Particle Filtering for Data Assimilation

基于生成模型提议的数据同化粒子滤波

Chandni Nagda, Mayank Shrivastava, Gudrun Thorkelsdottir, Gan Zhang, Morteza Mardani, Arindam Banerjee

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

AI总结 提出流提议粒子滤波（FPPF），通过学习条件生成模型作为提议分布，逼近方差最小化最优提议，结合贝叶斯更新和局部化策略，在非线性、非高斯和高维系统中优于统计基线和生成方法。