Constant Individual Regret in General Games
一般博弈中的恒定个体遗憾
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 针对完全信息反馈下的有限N玩家标准型博弈，提出确定性完全非耦合的ECHO-OFTRL算法，消除个体遗憾与时间跨度的多对数依赖，保证各玩家遗憾上界为O(poly(N, log m_max))。
高校专区
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
BAITBENCH: Measuring Agent Reward Hacking with Optional Shortcuts Planted in ML Tasks
BAITBENCH：通过植入ML任务中的可选捷径测量智能体的奖励黑客行为
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Arb Research（Arb研究机构）
AI总结 BAITBENCH是含三个合成表格型ML任务的基准，用于测量智能体利用可选捷径获得虚高分的奖励黑客行为，实验显示57.1%的运行存在该行为，发布相关资源作为缓解措施评估测试平台。
Using Prosody to Predict Syntactic Structure
用韵律预测句法结构
机构 * Georgetown University（乔治城大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； MIT（麻省理工学院） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 该研究从信息论视角提出通用框架，利用多模态语言模型量化韵律与句法的互信息，发现韵律可降低自然对话中10.2%的句法不确定性，为相关理论提供实证支持。
Comments 15 pages, 4 figures. EMNLP 2026 camera-ready
AutoCRAT: Within-trajectory Joint Control of Stochasticity and Compute for LLM Reasoning
AutoCRAT：针对大语言模型推理的轨迹内随机性与计算量联合控制
机构 * New York University（纽约大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； University of Washington Seattle（华盛顿大学西雅图分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
AI总结 AutoCRAT是针对大语言模型推理的轨迹内随机性与计算量联合控制方法，仅在语义边界更新决策，在6个基准上减少推理令牌并提升准确率，且跨主干迁移性强。
Comments EMNLP 2026 Findings
SkillForge: Compositional Skill Synthesis with Verification-in-the-Loop for Generating Formally Verified Dafny Programs
SkillForge：结合验证循环的组合技能合成方法，用于生成形式化验证的 Dafny 程序
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Southeast University（东南大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Weixin AI Lab（微信AI实验室） ； Renmin University（中国人民大学）
AI总结 SKILLFORGE 是将形式化代码合成分解为原子技能库并结合验证循环协调的框架，在自然语言转 Dafny 程序任务上性能优于现有方法。
Comments Accepted by EMNLP 2026
GHOST in the Robots: Real-Time Exocentric Dual-Robot VR Teleoperation from Onboard Cameras
机器人中的GHOST：基于机载摄像头的实时异中心双机器人VR遥操作
机构 * Brown University（布朗大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 本文提出开源VR遥操作系统GHOST，可让单操作员通过机载传感以直接低级命令控制两台移动操作机器人，其在多机器人遥操作任务上的成功率和速度均优于商用平板界面。
Nested Convex-Body Chasing for Online Optimization with Evolving Feasible Sets
针对可行集不断演化的在线优化的嵌套凸体追踪
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Purdue University（普渡大学）
AI总结 该研究针对两类在线优化问题，提出嵌套凸体追踪算法，将损失控制与几何运动分离，在降低维度依赖的同时保证了遗憾和约束违反的理论边界，还证明了二维场景下的最优时间范围依赖性。
Text-Driven Artistic Staging: Pose, Lighting, and Camera References from Paintings
文本驱动的艺术舞台布置：来自绘画的姿态、光照与相机参考
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 该研究针对现有生成方法独立建模舞台布置元素的问题，提出文本驱动的可编辑3D舞台布置任务，构建相关数据集并训练流匹配Transformer模型，在情感描述的舞台布置检索任务上性能优于CLIP方法，验证了生成3D舞台布置参考的可行性。
Denoising as Projection: Constrained Optimization with Gradient-Guided Diffusion
去噪即投影：带梯度引导扩散的约束优化
机构 * MIT（麻省理工学院） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
AI总结 本文提出一种将目标梯度融入去噪步骤的投影梯度引导扩散更新方法，用于结构化可行集上的约束优化，在三类设置中保证收敛，实验验证其平衡目标下降与几何保留的有效性。
