NVIDIA（英伟达）

PhysCaP: Grounding Code-as-Policy Agent with Physics-Informed Exploration

PhysCaP：基于物理引导探索的代码即策略智能体

Chen-Yu Lin, Jing-Wen Chen, Hsueh-En Chang, Hung-An Chen, Sheng-Hsun Chang, Chi-Pin Huang, Fu-En Yang, Min-Hung Chen, Yi-Ting Chen, Yu-Chiang Frank Wang, Shao-Hua Sun

机构 * National Taiwan University（台湾大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

AI总结 PhysCaP是一种带物理引导探索层的代码即策略智能体，采用双智能体设计，可高效估算物体物理属性，在桌面操纵及LIBERO模拟任务中性能优于基线方法。

Evaluating Skills, Not Just Agents: Agentic Continuous Evaluation of Skills

评估技能，而非仅评估智能体：智能体驱动的技能持续评估

Christopher Kevin, Narendran Raghavan, Jean-Francois Puget, Roshni Malani, Meghana Puvvadi, Moshe Abramovitch, Mohit Gupta, Rama Akkiraju, Subodh Prabhu, Yogesh Dangi, Wei Luo, Seong Hee Lee

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 该研究提出ACES框架，通过配对实际 trials等方式评估技能附加价值，实验表明其能发现扫描式审核无法观测的信号，开源实现已在NVIDIA SkillEvaluator中提供。

Comments 15 pages. Extended preprint incorporating versions accepted at Agent Skills '26 (ACM CAIS 2026) and the KDD 2026 Workshop on Enterprise AI Agents: From Prototypes to Production (oral presentation). Open-source implementation: this https URL (https://github.com/NVIDIA/SkillEvaluator)

Grounded-Exo2Ego: Structured Semantic Grounding for Robust Exocentric-to-Egocentric Video Generation

Grounded-Exo2Ego：用于鲁棒外部视角到自我视角视频生成的结构化语义 grounding

Shengze Wang, Michael Stengel, Tianye Li, Seonwook Park, Amrita Mazumdar, Koki Nagano, Alex Trevithick, Shalini De Mello

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 本文提出Grounded-Exo2Ego框架，通过双分支视频扩散模型、相机重定位算法和自动合成数据引擎，在EgoExo4D数据集上大幅提升了外部视角到自我视角视频生成的性能。

Comments website url: this https URL (https://research.nvidia.com/labs/amri/projects/grounded-exo2ego/)

LiLiCorr: Lightweight Likelihood Correlation of Parallel Drafts for Speculative Decoding

LiLiCorr：用于推测解码的并行草稿轻量级似然关联模型

Matan Rusanovsky, Yoav Miron, Roy Uziel, Omer Belhasin, Ran Zilberstein, Maor Ashkenazi, Michael Elad

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 LiLiCorr是关联并行草稿边际分布的轻量级模型，联合训练草稿生成器后，在多数设置下提升了推测解码的接受长度与吞吐量，且对长输入仍保持性能优势。