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神经符号具身智能体
机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City, University of London（伦敦城市大学）
AI总结 该研究提出一种神经符号具身智能体，将长周期家庭任务分解为视觉探索与符号规划，在VirtualHome、ALFWorld基准测试中表现优异，约束与搜索结合可大幅提升任务解决率，且无需专门训练。
SurgVIL：利用开源外科视频扩展外科机器人模仿学习
机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； NVIDIA（英伟达公司）
AI总结 SurgVIL框架结合带运动学标签的体模机器人演示与开源外科视频，以弱监督补充运动学标签，在达芬奇机器人任务上提升了策略对真实组织等场景的泛化能力，为外科机器人模仿学习提供了可扩展方案。
面向异构联邦指令微调的MoE路由器引导聚类
机构 * California State University, Dominguez Hills（加州州立大学多明戈斯山分校） ； University of California, Irvine（加州大学欧文分校） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学）
AI总结 该研究提出ClientMorpher框架，通过MoE路由特征设计两种聚类策略，在Databricks Dolly-15K数据集上验证其可提升联邦指令微调的个性化性能，且通信成本与传统方法相当。
分界面的生成式学习
机构 * Johns Hopkins All Children’s Hospital（约翰斯·霍普金斯儿童全医院） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学）
AI总结 该研究提出结合监督分类与生成式建模的框架，通过神经网络分类器识别高不确定性区域作为初步分界面，再用基于分数的生成式模型采样，实现多稳态高维动力系统分界面的经验一致重构。
Comments 15 pages, 8 figures
世界中的世界：闭环世界中的世界模型
机构 * JHU（约翰·霍普金斯大学） ； PKU（北京大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Harvard（哈佛大学）
AI总结 研究人员推出首个具身场景闭环世界模型基准平台World-in-World，发现视觉质量不保障任务成功，后训练缩放比升级预训练视频生成器更有效，增加推理计算可提升闭环性能。
Comments ICLR 2026 Oral. Add acknowledgement in arxiv v2. Code is at https://github.com/World-In-World/world-in-world
视觉语言模型（VLMs）无法规划，但它们能进行形式化吗？
机构 * Drexel University（德雷塞尔大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
AI总结 本研究提出5种VLM作为形式化器的流水线，评估后发现其表现优于端到端规划生成，较弱VLMs的瓶颈为物体关系视觉grounding，较强模型已克服该限制。
WATCH：基于加权共形鞅的AI部署自适应监控
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
AI总结 该研究针对AI部署监控的现有局限，提出加权共形测试鞅（WCTMs），可在线监控数据分布变化、检测并诊断有害偏移，在真实数据集上性能优于最先进基线。
Comments Published at the International Conference on Machine Learning (ICML) 2025. v5: earlier versions (arXiv:2505.04608v1-v4 and the original ICML proceedings version) erroneously omitted an assumption (bag sufficiency) from the main theorem, which we correct here. Practical and experimental claims are unaffected. See Remark 3.5
信息满意度：面向读者的摘要评估轴
机构 * St. Edward’s University（圣爱德华大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
AI总结 本研究提出以读者的信息满意度作为摘要评估的面向读者的轴，发现主流摘要指标无法衡量该满意度，且与人工判断一致性差。
自监督视觉在线策略蒸馏
机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； UC San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）
AI总结 该研究提出S²VOPD方法，通过从学生模型减信息而非给教师加特权信息，实现无特权信息的视觉在线策略蒸馏，在6个细粒度感知基准上显著提升Qwen3.5-4B性能，表现优于多数模型。
揭秘智能体技能：为何它们有效——直至失效
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
AI总结 该研究探究 LLM 智能体技能的有效与失效原因，通过对比实验与轨迹分析揭示技能的作用机制，发现其主要靠程序锚定稳定动作，还指出检索瓶颈等问题，为智能体评估与优化提供指导。
EEG-PRISM：基于生理学的脑电基础模型预测可解释性方法
机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Boston University（波士顿大学）
AI总结 本研究提出EEG-PRISM，一种无需修改脑电基础模型的事后归因方法，可将其归因分数映射至频谱、空间域，能定位癫痫发作区、自闭症生物标志物等，提升脑电基础模型的可解释性。
算法设计与医师责任
机构 * The University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
AI总结 本文聚焦AI临床算法设计与医师责任规则，研究发现责任规则会引发AI使用差异，强制算法等准确率要求反而损害双方，为医疗AI监管提供了新视角。
Comments 65 pages, 8 figures, 5 tables; includes online appendix (pp. 51-65)
XYZFlow：用于高效生成建模的多维捷径流缩放方法
机构 * CUHK（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
AI总结 XYZFlow框架通过流匹配的多维缩放实现高效图像生成，兼具7.2-8.5倍的教师模型速度提升与竞争力FID，其下一捷径预测可实现更优的质量-延迟权衡。
Comments ICML 2026 (16 pages, 5 figures)
信息丰度悖论：长上下文训练会破坏参数化知识
机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
AI总结 该研究提出信息丰度悖论，发现长上下文训练会使模型减少参数化知识编码、增加对上下文的依赖，预训练和微调中均存在性能先升后降或鲁棒性降低的现象，表明近无穷大上下文缩放并非仅靠更多数据。
GenFAR：基于49246例多队列MRI通过深度学习得到的脑结构通用表征
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Wisconsin School of Medicine and Public Health（威斯康星大学医学与公共卫生学院） ； CSIRO Health and Biosecurity（联邦科学与工业研究组织健康与生物安全部） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） ； University of California, San Francisco（加利福尼亚大学旧金山分校） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Wake Forest School of Medicine（维克森林医学院） ； Johns Hopkins University School of Medicine（约翰霍普金斯大学医学院） ； Indiana University（印第安纳大学） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学）
AI总结 GenFAR是基于49246例多队列MRI的模块化深度学习框架，通过17类任务训练得到通用脑表征，可提升二级预测器的样本效率与准确性
用于多模态IPMN风险分层的堆叠集成的高斯元空间增强
机构 * Northwestern University（西北大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Istanbul University（伊斯坦布尔大学） ； Mayo Clinic Florida（佛罗里达州梅奥诊所）
AI总结 该研究针对IPMN风险分层问题，提出cUPMI方法并结合多模态信息融合，构建RF堆叠模型，在多中心分析中取得优于基线的性能。
Comments Accepted at the International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI 2026), held in conjunction with MICCAI 2026. This is the authors' accepted manuscript; the final version will appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS). 11 pages, 3 figures
更好、更快、更强：程序化技能学习最能降低智能体成本
机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
AI总结 该研究提出程序化技能学习的SpeedRunner编码智能体，通过分析轨迹重构技能，在三个具身环境中实现最优学习与成本降低，且对分布偏移和环境随机性能保持鲁棒性。
用于学习多输入多输出算子的核方法
机构 * University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
AI总结 针对科学机器学习中无限维对象映射学习难题，提出基于核的编码器-解码器框架，开发KernelMO核方法，在五类参数化偏微分方程上实现高精度且高效的算子学习，性能优于相关深度学习模型。
BiomedSQL: 文本到SQL用于生物医学知识库上的科学推理
机构 * Center for Alzheimer’s and Related Dementias, NIA, NIH（阿尔茨海默病及相关痴呆症研究中心，国家老龄化研究所，国立卫生研究院） ； DataTecnica LLC（DataTecnica公司） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Laboratory of Neurogenetics, NIA, NIH（神经遗传学实验室，国家老龄化研究所，国立卫生研究院）
AI总结 BiomedSQL通过评估文本到SQL生成中的科学推理能力，针对生物医学知识库设计了首个基准测试，展示了不同模型在复杂查询任务中的性能差异。
Comments Published as a conference paper at COLM 2026
机构 * Center for Language and Speech Processing（语言与语音处理中心） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
Comments Added generalizability experiment and examples on non-medical free-form answer. Added ablation study for MedCorp verification corpus and MedScore decomposition prompt
Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 14149-14180, San Diego, California, United States. Association for Computational Linguistics
CASE框架：用于管控企业智能体AI的多学科控制架构
机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； AI71
AI总结 针对企业智能体AI管控的“涌现缺口”问题，提出含四层架构的CASE框架，经实证验证可提升治理有效性，满足欧盟AI法案要求。
Comments 34 pages in total, 4 figures, 2 tables, code at https://github.com/srinivastelukunta/case_framework_arxiv_codes
基于N最佳教师轨迹选择的在线策略蒸馏
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； TikTok ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 本文提出BRTS框架，通过选择更准确且与学生行为一致的教师轨迹提升在线策略蒸馏效果，在AIME和AMC基准测试中取得显著改进。
Comments 10 pages, 5 figures
双温度的故事：从扩散语言模型中实现简单、高效且多样的采样
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； UvA-Bosch Delta Lab, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学UvA-Bosch Delta实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）
AI总结 本文提出通过温和的温度化方法提升扩散语言模型采样多样性，实现高效且多样化的样本生成，优于现有方法。
Comments V2: accepted as a full conference paper at COLM
从相关性到执行效用：面向基于技能的大语言模型智能体的奖励感知动态执行门控
机构 * Tongji University（同济大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nankai University（南开大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Surrey（萨里大学）
AI总结 针对基于技能的LLM智能体执行决策难题，提出RADEG轻量型决策层，通过学习代理模型预测执行效用，在288个rollout的评估中减少不必要执行并优于基线方法
ChronoState：用于冻结骨干语言模型中时间-状态动作选择的隐式流逝时间条件
机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
AI总结 该研究提出 ChronoState 基准，证实冻结骨干语言模型可在直接监督下将隐式流逝时间与符号状态组合，但其泛化性有限，且性能不及提示注入时间戳基线。
Comments Submitted to SPIE Defense and Commercial Sensing 2027
全带宽Transformer
机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Microsoft（微软公司）
AI总结 该研究提出全带宽Transformer，通过潜在反馈拓宽解码步骤间的垂直反馈通道，经训练验证其在多项任务上性能提升，且解码开销可忽略。
ROM：通过流式检测和干预实时抑制过度思考
机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
AI总结 ROM通过流式检测和干预框架减少大推理模型的过度思考，提升准确率并缩短响应长度，在多个数据集上均取得显著效果。
Comments Code is available at https://github.com/SaFo-Lab/ROM
校准大语言模型推理的置信度边际过程监督
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
AI总结 本文提出RLCM框架，通过增强的边际过程奖励优化正确性和置信度可靠性，提升模型校准性能并保持准确性，同时实现更高效的置信度加权聚合。
SciTaRC：基于科学表格数据的问答基准测试，需语言推理与复杂计算
机构 * Center for Language and Speech Processing（语言与语音处理中心） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
AI总结 SciTaRC是一个针对科学表格数据的问答基准测试，揭示了现有AI模型在语言推理和复杂计算任务上的不足。
Comments COLM 2026 (Conference on Language Modeling). Camera-ready version
在大型音频-语言模型中发现并因果验证情绪敏感神经元
机构 * Center for Language and Speech Processing (CLSP)（语言与语音处理中心） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Group on Language, Audio & Music (GLAM)（语言、音频与音乐小组） ； Imperial College London（伦敦帝国学院）
AI总结 本研究通过神经元层面的干预验证了大型音频-语言模型中情绪敏感神经元的存在，并揭示了情绪识别的因果机制。
Comments Accepted to ACL 2026
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