Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

PULSE: A Unified Multi-Task Architecture for Cardiac Segmentation, Diagnosis, and Few-Shot Cross-Modality Clinical Adaptation

PULSE：一种用于心脏分割、诊断和少样本跨模态临床适应的统一多任务架构

Hania Ghouse, Maryam Alsharqi, Farhad R. Nezami, Muzammil Behzad

机构 * King Fahd University of Petroleum ； Institute for Medical Engineering \& Science, Massachusetts Institute of Technology, US ； Harvard Medical School, Harvard University, US ； KFUPM–SDAIA Joint Research Centre for Artificial Intelligence, Saudi Arabia 纠错

AI总结 PULSE是一种统一多任务框架，通过自监督表示和综合监督策略，实现心脏分割、诊断和跨模态临床适应的统一处理。

TripOptimizer: Generative 3D Shape Optimization and Drag Prediction using Triplane VAE Networks

TripOptimizer: 基于三平面VAE网络的生成3D形状优化与阻力预测

Parsa Vatani, Mohamed Elrefaie, Farhad Nazarpour, Faez Ahmed

机构 * Department of concepts and methods development in virtual fields, AUDI AG（虚拟领域概念与方法发展系，奥迪公司） ； Technology and Bionics Faculty, Rhine-Waal University of Applied Sciences（技术与生物科学系，莱茵-瓦尔大学） ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（机械工程系，麻省理工学院） ； Schwarzman College of Computing, Massachusetts Institute of Technology（施瓦茨曼计算学院，麻省理工学院） 纠错

AI总结 TripOptimizer利用三平面VAE网络实现基于点云数据的3D形状优化与阻力预测，通过高保真重建和高效优化策略减少对传统CFD模拟的依赖。

BlendedNet: A Blended Wing Body Aircraft Dataset and Surrogate Model for Aerodynamic Predictions

BlendedNet：一种混合翼身比飞机数据集及气动预测替代模型

Nicholas Sung, Steven Spreizer, Mohamed Elrefaie, Kaira Samuel, Matthew C. Jones, Faez Ahmed

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； MIT Lincoln Laboratory（MIT林肯实验室） ； Center for Computational Science & Engineering（计算科学与工程中心） 纠错

AI总结 BlendedNet 提供了一个混合翼身比飞机数据集和端到端替代模型，用于高精度气动预测和设计研究。

Comments Accepted at ASME IDETC/CIE 2025 (DETC2025-168977). Dataset availability: BlendedNet dataset is openly available at Harvard Dataverse (https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/VJT9EP)

AI Agents in Engineering Design: A Multi-Agent Framework for Aesthetic and Aerodynamic Car Design

工程设计中的AI代理：一种用于汽车外观和空气动力学设计的多代理框架

Mohamed Elrefaie, Janet Qian, Raina Wu, Qian Chen, Angela Dai, Faez Ahmed

机构 * Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA（麻省理工学院机械工程系） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA（麻省理工学院电气工程与计算机科学系） ； Department of Computer Science, Technical University of Munich, Munich, Germany（慕尼黑技术大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本研究提出了一种多代理框架，利用AI代理提升汽车设计的美学和空气动力学性能，通过自动化任务加速设计流程。

EnCompass: Enhancing Agent Programming with Search Over Program Execution Paths

EnCompass：通过程序执行路径搜索增强智能体编程

Zhening Li, Armando Solar-Lezama, Yisong Yue, Stephan Zheng

机构 * Asari AI ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Caltech CMS（加州理工学院 CMS） 纠错

AI总结 EnCompass通过解耦智能体工作流逻辑与推理策略，提供一种基于Python的框架，允许快速提升智能体可靠性并灵活切换推理策略。

Comments 65 pages, 2 figures, published in NeurIPS 2025

GalaxyDiT: Efficient Video Generation with Guidance Alignment and Adaptive Proxy in Diffusion Transformers

GalaxyDiT：通过引导对齐和自适应代理实现高效的视频生成

Zhiye Song, Steve Dai, Ben Keller, Brucek Khailany

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 GalaxyDiT通过引导对齐和自适应代理选择，提升视频生成效率，实现高达2.37倍的速度提升并保持高质量输出

Full-Stack Alignment: Co-Aligning AI and Institutions with Thick Models of Value

全栈对齐：通过厚价值模型对齐人工智能与机构

Joe Edelman, Tan Zhi-Xuan, Ryan Lowe, Oliver Klingefjord, Vincent Wang-Mascianica, Matija Franklin, Ryan Othniel Kearns, Ellie Hain, Atrisha Sarkar, Michiel Bakker, Fazl Barez, David Duvenaud, Jakob Foerster, Iason Gabriel, Joseph Gubbels, Bryce Goodman, Andreas Haupt, Jobst Heitzig, Julian Jara-Ettinger, Atoosa Kasirzadeh, James Ravi Kirkpatrick, Andrew Koh, W. Bradley Knox, Philipp Koralus, Joel Lehman, Sydney Levine, Samuele Marro, Manon Revel, Toby Shorin, Morgan Sutherland, Michael Henry Tessler, Ivan Vendrov, James Wilken-Smith

机构 * Meaning Alignment Institute（意义对齐研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Western University（西方大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Potsdam Institute for Climate Impact Research（波茨坦气候影响研究所） ； Yale University（耶鲁大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； New York University（纽约大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Midjourney Core contributor（Midjourney核心贡献者） 纠错

AI总结 本文提出通过厚价值模型实现全栈对齐，以解决AI与机构目标不一致导致的不良后果，涵盖价值表示、规范推理和集体利益建模。

Evaluating Generalization Capabilities of LLM-Based Agents in Mixed-Motive Scenarios Using Concordia

利用Concordia评估基于LLM的智能体在混合动机场景中的泛化能力

Chandler Smith, Marwa Abdulhai, Manfred Diaz, Marko Tesic, Rakshit S. Trivedi, Alexander Sasha Vezhnevets, Lewis Hammond, Jesse Clifton, Minsuk Chang, Edgar A. Duéñez-Guzmán, John P. Agapiou, Jayd Matyas, Danny Karmon, Akash Kundu, Aliaksei Korshuk, Ananya Ananya, Arrasy Rahman, Avinaash Anand Kulandaivel, Bain McHale, Beining Zhang, Buyantuev Alexander, Carlos Saith Rodriguez Rojas, Caroline Wang, Chetan Talele, Chenao Liu, Chichen Lin, Diana Riazi, Di Yang Shi, Emanuel Tewolde, Elizaveta Tennant, Fangwei Zhong, Fuyang Cui, Gang Zhao, Gema Parreño Piqueras, Hyeonggeun Yun, Ilya Makarov, Jiaxun Cui, Jebish Purbey, Jim Dilkes, Jord Nguyen, Lingyun Xiao, Luis Felipe Giraldo, Manuela Chacon-Chamorro, Manuel Sebastian Rios Beltran, Marta Emili García Segura, Mengmeng Wang, Mogtaba Alim, Nicanor Quijano, Nico Schiavone, Olivia Macmillan-Scott, Oswaldo Peña, Peter Stone, Ram Mohan Rao Kadiyala, Rolando Fernandez, Ruben Manrique, Sunjia Lu, Sheila A. McIlraith, Shamika Dhuri, Shuqing Shi, Siddhant Gupta, Sneheel Sarangi, Sriram Ganapathi Subramanian, Taehun Cha, Toryn Q. Klassen, Wenming Tu, Weijian Fan, Wu Ruiyang, Xue Feng, Yali Du, Yang Liu, Yiding Wang, Yipeng Kang, Yoonchang Sung, Yuxuan Chen, Zhaowei Zhang, Zhihan Wang, Zhiqiang Wu, Ziang Chen, Zilong Zheng, Zixia Jia, Ziyan Wang, Dylan Hadfield-Menell, Natasha Jaques, Tim Baarslag, Jose Hernandez-Orallo, Joel Z. Leibo

机构 * Cooperative AI Foundation（合作人工智能基金会） ； University of Oxford（牛津大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Quebec Artificial Intelligence Institute（魁北克人工智能研究所） ； Leverhulme Centre for the Future of Intelligence, University of Cambridge（未来智能研究中心，剑桥大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Center on Long-Term Risk（长期风险中心） ； Google Research（谷歌研究） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Centrum Wiskunde & Informatica（数学与信息研究所） ； Utrecht University（乌得勒支大学） ； Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学） ； Concordia Contest Participants with Notable Contributions（康科德比赛有显著贡献的参与者） 纠错

AI总结 本文提出利用Concordia评估LLM智能体在混合动机场景中的合作能力，揭示了当前智能体在泛化能力上的不足。

Comments Published at NeurIPS Datasets and Benchmarks 2025, 10 pages

Economies of Open Intelligence: Tracing Power & Participation in the Model Ecosystem

开源智能的经济效应：追踪模型生态系统中的权力与参与

Shayne Longpre, Christopher Akiki, Campbell Lund, Atharva Kulkarni, Emily Chen, Irene Solaiman, Avijit Ghosh, Yacine Jernite, Lucie-Aimée Kaffee

机构 * MIT Data Provenance Initiative（MIT数据溯源计划） ； Data Provenance Initiative（数据溯源计划） ； ScaDS.AI Leipzig（ScaDS.AI莱比锡） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； UNC at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Hugging Face 纠错

AI总结 研究分析了开放模型经济中权力和参与的变化，揭示了开发者中介者的作用及市场权力的重新分配。

A Definition of AGI

AGI 的定义

Dan Hendrycks, Dawn Song, Christian Szegedy, Honglak Lee, Yarin Gal, Erik Brynjolfsson, Sharon Li, Andy Zou, Lionel Levine, Bo Han, Jie Fu, Ziwei Liu, Jinwoo Shin, Kimin Lee, Mantas Mazeika, Long Phan, George Ingebretsen, Adam Khoja, Cihang Xie, Olawale Salaudeen, Matthias Hein, Kevin Zhao, Alexander Pan, David Duvenaud, Bo Li, Steve Omohundro, Gabriel Alfour, Max Tegmark, Kevin McGrew, Gary Marcus, Jaan Tallinn, Eric Schmidt, Yoshua Bengio

机构 * Center for AI Safety（AI安全中心） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Virtue AI ； Morph Labs（Morph实验室） ； University of Michigan（密歇根大学） ； LG AI Research（LG人工智能研究） ； University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Gray Swan AI ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Beneficial AI Research（有益AI研究） ； Conjecture ； Institute for Applied Psychometrics（应用心理测量研究所） ； New York University（纽约大学） ； CSER ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； LawZero 纠错

AI总结 本文提出了一种基于卡特尔-霍恩-卡罗尔理论的可量化框架，定义AGI为与受过良好教育的成年人认知能力相匹配，并通过心理测量电池评估AI系统，揭示当前AI在基础认知机制上的不足。