自动驾驶

UNDREAM: Bridging Differentiable Rendering and Photorealistic Simulation for End-to-end Adversarial Attacks

UNDREAM：为端到端对抗攻击弥合可微渲染与逼真模拟的差距

Mansi Phute, Matthew Hull, Haoran Wang, Alec Helbling, ShengYun Peng, Willian Lunardi, Martin Andreoni, Wenke Lee, Duen Horng Chau

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Technology Innovation Institute（技术创新研究院） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对自动驾驶等安全关键应用中深度学习模型对抗攻击测试问题，介绍UNDREAM框架，通过弥合逼真模拟器与可微渲染器差距，实现对3D物体对抗扰动的端到端优化，开启物理对抗攻击研究新途径。

A Comprehensive Survey on World Models for Embodied AI

具身AI世界模型综述

Xinqing Li, Xin He, Le Zhang, Min Wu, Xiaoli Li, Yun Liu

机构 * College of Computer Science and the Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Nankai University（南开大学计算机科学学院与前沿交叉学科研究院） ； School of Computer Science and Engineering, Tianjin University of Technology（天津理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） ； Institute for Infocomm Research (I2R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局资讯通信研究院） ； Information Systems Technology and Design (ISTD) Pillar, Singapore University of Technology and Design (SUTD)（新加坡科技设计大学信息系统科技与设计系） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文系统综述了具身AI中的世界模型，提出了功能、时间建模和空间表示的三轴分类法，并总结了数据资源、评估指标及开放挑战。

Comments https://github.com/Li-Zn-H/AwesomeWorldModels

A 3D Isovist World Model -- Revealing a City's Unseen Geometry and Its Emergent Cross-City Signature

3D 等视域世界模型——揭示城市不可见几何及其涌现的跨城市特征

Xuhui Lin, Stephen Law, Nanjiang Chen, Kunyao Li, Tao Yang

机构 * The Bartlett School of Sustainable Construction University College London, UK（可持续建设学院伦敦大学学院，英国） ； Department of Geography University College London, UK（地理系伦敦大学学院，英国） ； School of Project Management, Faculty of Engineering The University of Sydney, AU（工程学院项目管理学院悉尼大学，澳大利亚） ； School of Engineering Cardiff University, UK（工程学院卡迪夫大学，英国） ； School of Architecture Tsinghua University, Beijing, CN（建筑学院清华大学，北京，中国） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种预测3D等视域（球形可见性深度图）的具身世界模型，通过深度残差和自滚动调度采样训练，发现跨城市空间特征可从时间潜变量中线性解码。

Revisiting Outage for Edge Inference Systems

重新审视边缘推理系统的中断问题

Zhanwei Wang, Qunsong Zeng, Haotian Zheng, Kaibin Huang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与计算机工程系） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对边缘推理系统的端到端可靠性，提出推理中断概率框架，量化推理精度低于阈值的概率，并优化通信开销与推理可靠性的权衡。

Decentralized End-to-End Multi-AAV Pursuit Using Predictive Spatio-Temporal Observation via Deep Reinforcement Learning

基于深度强化学习的去中心化端到端多无人艇追捕

Yude Li, Zhexuan Zhou, Huizhe Li, Yanke Sun, Yenan Wu, Yichen Lai, Yiming Wang, Youmin Gong, Jie Mei

机构 * School of Intelligence Science and Engineering（智能科学与工程学院） ； Guangdong Key Laboratory of Intelligent Morphing Mechanisms and Adaptive Robotics（广东省智能变形机制与自适应机器人重点实验室） ； Shenzhen Key Lab for Advanced Motion Control and Modern Automation Equipments（深圳先进运动控制与现代自动化设备重点实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种去中心化端到端多智能体强化学习框架，通过预测时空观测实现自主空中群体在复杂环境中的追捕，提升捕获效率和协同成功率。

SLAC: Access-Driven CPU-to-GPU Side-channel Attacks via System-Level Cache on Apple Silicon

SLAC：基于Apple Silicon系统级缓存的访问驱动CPU到GPU侧信道攻击

Tianhong Xu, Saion K. Roy, Ruyi Ding, Aidong Adam Ding, Yunsi Fei

专题命中 端到端驾驶 ：occupancy(abstract)

AI总结 本研究针对Apple Silicon异构SoC发现GPU内存访问会在共享SLC留下可被CPU观测的集合级足迹，提出CPrime+CProbe及加速变体GPrime+CProbe侧信道技术，实现GNN图边重构与LLM隐私攻击，揭示Apple Silicon的微架构漏洞。

Comments Accepted to ACM CCS 2026. 15 pages

MatDiffract: A Material-Informed Automated Analysis Platform for X-ray Powder Diffraction

MatDiffract：用于X射线粉末衍射的材料信息自动分析平台

Hongqing Wang, Mingwei Chen, Hongjie Luo, Wen Yin, Fazhi Qi, Xuqing Chai, Miao Liu, Fengyao Hou

专题命中 端到端驾驶 ：self-driving(abstract)

AI总结 MatDiffract平台致力于解决XRPD数据自动解释问题，基于Atomly数据库，通过构建模拟衍射数据库等方法，实现了对XRPD的高通量表征，在单相和多相混合物测试中取得高准确率，能快速输出完整晶体学结果，支持新材料系统扩展。

Comments 19 pages, 7 figures

PERTINENCE: Input-based Opportunistic Neural Network Dynamic Execution

PERTINENCE: 基于输入的动态神经网络执行

Omkar Shende, Gayathri Ananthanarayanan, Marcello Traiola

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Dharwad, Karnataka, India（印度理工学院达沃德分校计算机科学与工程系） ； University of Rennes, CNRS, Inria, IRISA, Rennes, France（法国雷恩大学、CNRS、Inria、IRISA） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：occupancy(abstract)

AI总结 提出PERTINENCE运行时方法，通过ML调度器从预训练模型中选择最轻量模型处理每个输入，使用遗传算法优化精度与计算成本的帕累托前沿，在多个视觉任务上减少高达36%计算量且精度不变或提升。

Data-driven invariant set for nonlinear systems with application to command governors

非线性系统的数据驱动不变集及其在指令调节器中的应用

Ali Kashani, Claus Danielson

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 提出直接数据驱动方法合成未建模非线性系统的正不变集，用于设计约束满足的指令调节器，通过半定规划学习平方和类李雅普诺夫函数，并利用Lipschitz性质保证鲁棒性。

Journal ref Automatica, 172, 112010 (2005)