Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

From Idea to Co-Creation: A Planner-Actor-Critic Framework for Agent Augmented 3D Modeling

从想法到协同创造：一种规划-执行-批评框架用于代理增强的3D建模

Jin Gao, Saichandu Juluri

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文提出一种规划-执行-批评框架，通过多代理自我反思和人类监督提升3D建模的几何精度、审美质量和任务完成率。

NC2C: Automated Convexification of Generic Non-Convex Optimization Problems

NC2C: 通用非凸优化问题的自动凸化

Xinyue Peng, Yanming Liu, Yihan Cang, Yuwei Zhang, Xinyi Wang, Songhang Deng, Jiannan Cao

机构 * Southeast University（东南大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 NC2C通过大语言模型实现通用非凸优化问题的自动凸化，提升求解效率并减少专家依赖。

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ToolGate: Contract-Grounded and Verified Tool Execution for LLMs

ToolGate: 以合同为基础并经过验证的工具执行用于LLMs

Yanming Liu, Xinyue Peng, Jiannan Cao, Xinyi Wang, Songhang Deng, Jintao Chen, Jianwei Yin, Xuhong Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Southeast University（东南大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 ToolGate通过形式化合同和验证机制，确保LLM调用工具时逻辑安全和状态演变的可验证性，提升系统可靠性与可调试性。

Comments First version of ToolGate

Users Mispredict Their Own Preferences for AI Writing Assistance

用户误判自己对AI写作辅助的偏好

Vivian Lai, Zana Buçinca, Nil-Jana Akpinar, Mo Houtti, Hyeonsu B. Kang, Kevin Chian, Namjoon Suh, Alex C. Williams

机构 * Microsoft（微软公司） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 研究发现用户自我报告的偏好与实际行为存在显著差异，基于用户自我报告的AI写作系统效果不佳，而基于行为模式的系统表现更优。

Comments 22 pages, 13 figures

Autonomous Reasoning for Spacecraft Control: A Large Language Model Framework with Group Relative Policy Optimization

自主推理的航天器控制：一种基于大语言模型的框架与群体相对策略优化

Amit Jain, Richard Linares

机构 * Department of Aeronautics \& Astronautics Massachusetts Institute of Technology Cambridge, MA 02139 纠错

AI总结 本文提出一种基于大语言模型和群体相对策略优化的自主推理航天器控制框架，通过两阶段训练方法生成可解释的控制策略，适用于复杂动态系统。

Rethinking the Text-Vision Reasoning Imbalance in MLLMs through the Lens of Training Recipes

通过训练食谱的视角重新思考MLLMs中的文本-视觉推理不平衡

Guanyu Yao, Qiucheng Wu, Yang Zhang, Zhaowen Wang, Handong Zhao, Shiyu Chang

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM Watson人工智能实验室） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 本文通过分析训练食谱，提出减少多模态大语言模型中文本与视觉推理不平衡的方法，旨在提升视觉推理能力。

QUIET-SR: Quantum Image Enhancement Transformer for Single Image Super-Resolution

QUIET-SR：用于单图像超分辨率的量子图像增强变换器

Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Khadijeh Najafi, Sadok Ben Yahia, Muhammad Shafique

机构 * College of Computing \& Data Science, Nanyang Technological University (NTU), Singapore, 639798, Singapore ； SVKM's Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering, Mumbai, India ； eBRAIN Lab, Division of Engineering, New York University Abu Dhabi (NYUAD), Abu Dhabi, UAE ； Center for Quantum ； Topological Systems (CQTS), NYUAD Research Institute, NYUAD, Abu Dhabi, UAE ； IBM Quantum, IBM T.J. Watson Research Center, Yorktown Heights, 10598, USA ； MIT-IBM Watson AI Lab, Cambridge MA, 02142, USA ； The Maersk Mc-Kinney Moller Institute, University of Southern Denmark, Sønderborg, Denmark ； Department of Software Science, Tallinn University of Technology, Tallinn, Estonia 纠错

AI总结 QUIET-SR通过结合量子注意力机制和Swin变换器，实现高效图像超分辨率，兼顾性能与量子计算的可行性。

Comments 13 Pages, 7 Figures (5 Main figures, 2 Sub-figures), 2 Tables, Under Review