NVIDIA（英伟达）

The First Drop of Ink: Nonlinear Impact of Distracting Information in Long-Context Reasoning

第一滴墨水：误导信息在长上下文推理中的非线性影响

Muhan Gao, Zih-Ching Chen, Kuan-Hao Huang

机构 * Department of Computer Science ； Engineering, Texas A\&M University, College Station, TX, USA ； NVIDIA AI Technology Center, NVIDIA Corporation, Santa Clara, CA, USA 纠错

AI总结 研究探讨了误导信息在长上下文推理中的非线性影响，发现误导信息比例增加时，性能在初期急剧下降，后续变化较小。通过理论和实证分析，揭示了误导信息对注意力的 disproportionate 影响，并指出过滤收益主要来自减少上下文长度而非去除误导信息。

DiffDef: A Diffusion Model for Generating Multimodal Goal Shapes From Demonstrations for Deformable Object Manipulation

DiffDef：一种用于从演示中生成可变形物体操纵的多模态目标形状的扩散模型

Bao Thach, Tanner Watts, Siyeon Kim, Britton Jordan, Mohanraj Shanthi, Shing-Hei Ho, James M. Ferguson, Tucker Hermans, Alan Kuntz

机构 * Robotics Center and Kahlert School of Computing, University of Utah（大学计算机学院和机器人中心，犹他大学） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

AI总结 针对现有可变形物体操纵方法依赖不切实际的目标获取方式、无法处理多模态目标的问题，提出DiffDef扩散模型，学习可行目标形状分布，在仿真和两种物理机器人平台上验证其可提升任务性能。

Comments Published and presented at ICRA 2026. 8 pages, 20 figures