Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

LLM Swiss Round: Aggregating Multi-Benchmark Performance via Competitive Swiss-System Dynamics

LLM瑞士轮：通过竞争瑞士系统动态聚合多基准性能

Jiashuo Liu, Jiayun Wu, Chunjie Wu, Jingkai Liu, Zaiyuan Wang, Huan Zhou, Wenhao Huang, Hongseok Namkoong

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出CSD框架，通过竞争瑞士系统动态聚合多基准性能，提升LLM评估的准确性和风险意识。

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Decoding Predictive Inference in Visual Language Processing via Spatiotemporal Neural Coherence

通过时空神经一致性解码视觉语言处理中的预测推断

Sean C. Borneman, Julia Krebs, Ronnie B. Wilbur, Evie A. Malaia

机构 * Department of Physics（物理系） ； Carnegie-Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Department of Linguistics（语言学系） ； University of Salzburg（萨尔茨堡大学） ； Purdue University（普渡大学） ； University of Alabama（阿拉巴马大学） ； Department of Communicative Disorders（沟通障碍系） 纠错

AI总结 本研究通过时空神经一致性方法解码聋人手语使用者在动态视觉语言处理中的预测推断，揭示了语言理解中左侧半球和前额低频相干性的重要性，并展示了经验驱动的感知生成模型的多模态探测方法。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: Foundation Models for the Brain and Body

MolAct: An Agentic RL Framework for Molecular Editing and Property Optimization

MolAct：一种用于分子编辑和性质优化的代理强化学习框架

Zhuo Yang, Yeyun Chen, Jiaqing Xie, Ben Gao, Shuaike Shen, Wanhao Liu, Liujia Yang, Beilun Wang, Tianfan Fu, Yuqiang Li

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Southeast University（东南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 MolAct框架通过代理强化学习方法，实现了分子编辑和性质优化的多步骤、工具增强过程，提升了分子设计的可靠性和可解释性。

SingingSDS: A Singing-Capable Spoken Dialogue System for Conversational Roleplay Applications

SingingSDS: 一种具备歌唱能力的语音对话系统用于对话角色扮演应用

Jionghao Han, Jiatong Shi, Masao Someki, Yuxun Tang, Lan Liu, Yiwen Zhao, Wenhao Feng, Shinji Watanabe

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 SingingSDS是一种通过歌唱回应的语音对话系统，旨在通过更情感化和愉悦的交互提升角色扮演和互动娱乐体验。

SmokeSeer: 3D Gaussian Splatting for Smoke Removal and Scene Reconstruction

SmokeSeer: 多视角视频序列中烟雾去除与场景重建的3D高斯点云技术

Neham Jain, Andrew Jong, Sebastian Scherer, Ioannis Gkioulekas

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 SmokeSeer通过3D高斯点云技术实现多视角视频中烟雾去除与场景重建，支持多种烟雾密度和时间变化烟雾的处理。

Comments Project website: https://imaging.cs.cmu.edu/smokeseer

Imperative Learning: A Self-supervised Neuro-Symbolic Learning Framework for Robot Autonomy

命令式学习：一种用于机器人自主性的自监督神经符号学习框架

Chen Wang, Kaiyi Ji, Junyi Geng, Zhongqiang Ren, Taimeng Fu, Fan Yang, Yifan Guo, Haonan He, Xiangyu Chen, Zitong Zhan, Qiwei Du, Shaoshu Su, Bowen Li, Yuheng Qiu, Yi Du, Qihang Li, Yifan Yang, Xiao Lin, Zhipeng Zhao

机构 * University at Buffalo（布法罗大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

AI总结 命令式学习通过自监督神经符号框架提升机器人自主性，结合神经网络与符号推理，解决数据依赖与泛化能力不足的问题。

Journal ref The International Journal of Robotics Research (IJRR), 2025