University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

VBVR-Pro: A Scalable and Verifiable Suite for Native Visual Reasoning

VBVR-Pro：用于原生视觉推理的可扩展且可验证工具套件

Junxiang Xu, Ruisi Wang, Fanyi Pu, Maijunxian Wang, Ran Ji, Tongxi Zhou, Chenyang Gu, Jing Zuo, Hongcan Xiao, Yimeng Geng, Wanqi Yin, Wei Chen, Oscar Qian, Zhengan Yan, Ziqi Huang, Haiwen Diao, Liang Pan, Bo Li, Xiangyu Fan, Dezhi Luo, Fengyuan Yu, Zehong Zhao, Qingying Gao, Tinghui Zhu, Yilan Zhang, Jingqi Tong, Pinyuan Feng, Zhengze Jiang, Letian Wang, Ziyu Guo, Renrui Zhang, Jieneng Chen, Sonia Joseph, Constantin Venhoff, Saman Motamed, Mengyue Yang, Chandra Sripada, Alan Yuille, Philip Torr, Lvmin Zhang, Vikash Kumar, Daniel Khashabi, Nikolaus Kriegeskorte, Raphaël Millière, Vincent C. Müller, Anyi Rao, Quan Wang, Ziwei Liu, Dahua Lin, Lei Yang, Hokin Deng, Zhongang Cai

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The University of Tokyo（东京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本研究提出VBVR-Pro，一个可扩展可验证的原生视觉推理闭环测试平台，含300个生成任务、确定性评分器及多生成器机制研究，训练模型在多视觉推理基准上迁移性强，发布全部相关资源。

Comments Homepage: this https URL (https://video-reason.com/)

MyoMechanix: Biomechanically-Grounded Compositional Skilled Activity Understanding and Coaching

MyoMechanix：基于生物力学的可组合技能活动理解与指导

Hao Yin, Paritosh Parmar, Lijun Gu, Lin Xu, Tianxiao Guo, Xiujin Liu, Tianyou Zheng, Yang Zhang, Weiwei Fu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院苏州生物医学工程技术研究所） ； Arexeni Research and Technologies Inc.（Arexeni研究与技术公司） ； Beijing Sports University（北京体育大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 本文提出MyoMechanix多模态生态系统，构建FKG与CUBIST，建立三类任务，多模态方法提升AQA性能与可解释性，为物理AI提供生物力学基础的技能理解方案。

A General-Purpose Molecular Foundation Model Transfers Across Diverse Olfactory Tasks

可跨多种嗅觉任务迁移的通用分子基础模型

Yikun Han, Yi Wang, Neil Mankodi, Stephen Yang, Ambuj Tewari

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 本文研究在单一嗅觉任务上微调的Uni-Mol2能否跨多种机器嗅觉任务迁移，发现其性能与专用基线相当且可稳定迁移，三维表征能区分镜像分子，支持机器嗅觉的跨任务迁移范式。

Comments 18 pages, 6 figures. Supplementary information included

LLM-Driven, Datasheet-Aware Automated Hardware Compatibility Verification for Early-Stage, Pre-Schematic Embedded System Design

面向早期原理图前嵌入式系统设计的、由大语言模型（LLM）驱动且支持数据手册感知的自动化硬件兼容性验证

Haotian Qiao, Robert P. Dick

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 该研究提出一种LLM驱动的支持数据手册感知的自动化硬件兼容性验证框架，在早期嵌入式系统设计中实现97.5%的验证准确率，较“上传并查询”工作流减少8.6倍输入上下文大小，验证了模块化任务分解等方法的益处。

Learning Mixtures of Plackett-Luce Models for Multi-Objective Alignment

学习用于多目标对齐的Plackett-Luce模型混合

Dongyue Li, Ziniu Zhang, Lu Wang, Hongyang R. Zhang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 该研究针对异质偏好下多向排序的模型混合问题，提出MoPLEx算法，通过扩充排序并结合梯度估计与期望最大化，在偏好优化任务上显著优于基线方法。

Comments 19 pages; To appear in EMNLP 2026