ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Nonlinear Spectral Modeling and Control of Soft-Robotic Muscles from Data

非线性频谱建模与基于数据的软机器人肌肉控制

Leonardo Bettini, Amirhossein Kazemipour, Robert K. Katzschmann, George Haller

机构 * Institute for Mechanical Systems, ETH Zurich（机械系统研究所，瑞士苏黎世联邦理工学院） ； Soft Robotics Lab, ETH Zurich（软机器人实验室，瑞士苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出基于频谱子 manifold 理论的数据驱动方法，用于高效控制软机器人肌肉和肌肉驱动关节，减少跟踪误差并避免滞后现象。

pdfQA: Diverse, Challenging, and Realistic Question Answering over PDFs

pdfQA: 多领域、具有挑战性且现实的PDF问答

Tobias Schimanski, Imene Kolli, Yu Fan, Ario Saeid Vaghefi, Jingwei Ni, Elliott Ash, Markus Leippold

机构 * University of Zurich（苏黎世大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Finance Institute (SFI)（瑞士金融研究所） 纠错

AI总结 pdfQA通过多领域、具有挑战性的PDF问答数据集，评估端到端问答流程，揭示与复杂性维度相关的挑战。

Iterative Topic Taxonomy Induction with LLMs: A Case Study of Electoral Advertising

基于大语言模型的迭代主题分类诱导：选举广告案例研究

Alexander Brady, Tunazzina Islam

机构 * Department of Computer Science, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） ； Department of Computer Science, Purdue University（普渡大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出基于大语言模型的迭代主题分类方法，通过选举广告案例验证，实现了无需预定义标签的自动主题分类，并在人类评估中表现出更一致和可解释的结果。

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ViSTA-SLAM: Visual SLAM with Symmetric Two-view Association

ViSTA-SLAM：基于对称两视图关联的视觉SLAM

Ganlin Zhang, Shenhan Qian, Xi Wang, Daniel Cremers

机构 * TU Munich（慕尼黑工业大学） ； MCML ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 ViSTA-SLAM通过轻量级对称两视图关联模型实现了高效的实时单目视觉SLAM，提升了两视图约束质量和3D重建性能。

Comments Accepted by 3DV 2026, project page: https://ganlinzhang.xyz/vista-slam/

Soft Responsive Materials Enhance Humanoid Safety

软响应材料提升人形机器人安全性

Chunzheng Wang, Yiyuan Zhang, Annan Tang, Ziqiu Zeng, Haoran Chen, Quan Gao, Zixuan Zhuang, Boyu Li, Zhilin Xiong, Aoqian Zhang, Ce Hao, Siyuan Luo, Tongyang Zhao, Cecilia Laschi, Fan Shi

机构 * College of Design and Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学设计与工程学院） ； ENGINEAI Robotics Technology Co., Ltd（ENGINEAI机器人技术有限公司） ； Institute of Robotics and Intelligent Systems, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院机器人与智能系统研究所） 纠错

AI总结 本研究通过软响应材料与结构协同设计，提升人形机器人在跌倒时的安全性与环境安全性。

Comments 40 pages, 11 figures

StableDPT: Temporal Stable Monocular Video Depth Estimation

StableDPT：时序稳定的单目视频深度估计

Ivan Sobko, Hayko Riemenschneider, Markus Gross, Christopher Schroers

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； DisneyResearch|Studios（迪士尼研究|工作室） 纠错

AI总结 StableDPT通过引入时间模块和高效的交叉注意力机制，提升单目视频深度估计的时序稳定性与处理效率。

Socially-Aware Recommender Systems Mitigate Opinion Clusterization

具有社会意识的推荐系统缓解意见聚类

Lukas Schüepp, Carmen Amo Alonso, Florian Dörfler, Giulia De Pasquale

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； TU Eindhoven（埃因霍温技术大学） 纠错

AI总结 本文提出一种考虑用户社会网络的推荐系统，以缓解过滤气泡和意见极化问题。