Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

Planning in 8 Tokens: A Compact Discrete Tokenizer for Latent World Model

8个标记的规划：一种用于潜在世界模型的紧凑离散标记器

Dongwon Kim, Gawon Seo, Jinsung Lee, Minsu Cho, Suha Kwak

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； POSTECH（POSTECH大学） ； RLWRLD 纠错

AI总结 本文提出CompACT，一种将观测压缩为8个标记的离散标记器，显著降低计算成本并提升规划效率，为潜在世界模型的实际应用提供可行方案。

Comments CVPR 2026

SLICE: Speech Enhancement via Layer-wise Injection of Conditioning Embeddings

通过分层注入条件嵌入进行语音增强

Seokhoon Moon, Kyudan Jung, Jaegul Choo

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本文提出通过分层注入条件嵌入来提升语音增强效果，有效应对多种退化干扰。

Comments 5 pages, 1 figure, 4 tables, submitted to INTERSPEECH 2026

Distributional Reinforcement Learning with Information Bottleneck for Uncertainty-Aware DRAM Equalization

具有信息瓶颈的分布式强化学习用于不确定性感知的DRAM均衡

Muhammad Usama, Dong Eui Chang

机构 * Control Laboratory, School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电气工程学院控制实验室） 纠错

AI总结 本文提出了一种结合信息瓶颈与条件价值-at-风险优化的分布式强化学习框架，用于具有不确定性感知的DRAM均衡优化，实现了显著的性能提升和可靠性改进。

DMD-augmented Unpaired Neural Schrödinger Bridge for Ultra-Low Field MRI Enhancement

DMD增强的无配对神经施罗德桥用于超低场MRI增强

Youngmin Kim, Jaeyun Shin, Jeongchan Kim, Taehoon Lee, Jaemin Kim, Peter Hsu, Jelle Veraart, Jong Chul Ye

机构 * Korea University（韩国大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； NYU Langone Health（纽约大学朗格one健康） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于DMD增强的无配对神经施罗德桥方法，用于提升超低场MRI图像质量，通过结合分布匹配与解剖结构保持正则化器，实现现实感与结构保真的平衡。