University of Oxford（牛津大学）

Visual General Intelligence: A White Paper

视觉通用智能：白皮书

Hirokatsu Kataoka, Yoshihiro Fukuhara, Yonglong Tian, Shangzhe Wu, Oishi Deb, Ryousuke Yamada, Christian Rupprecht, Jianyuan Wang, Kohsuke Ide, Koichi Namekata, Xianzheng Ma, Yiming Chen, Robert Geirhos, Aditi Raghunathan, Yuki M. Asano, Deva Ramanan, David Fouhey, Andrew J. Davison, Yilun Du, Jiajun Wu, Zhuang Liu

机构 * National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（日本国立先进工业科学技术研究所（AIST）） ； Visual Geometry Group (VGG), University of Oxford（牛津大学视觉几何组（VGG）） ； CADDi（CADDi公司） ； OpenAI（OpenAI公司） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学） ； University of Tsukuba（筑波大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 本文以视觉为中心探讨通用人工智能（AGI）路径，提出视觉通用智能（VGI）概念，明确AGI时代计算机视觉的发展原则、模态、基准等关键方向。

MA-VLA: Multi-Arm Vision-Language-Action Model for Collaboration and Compositional Generalization

MA-VLA：用于协作与组合泛化的多臂视觉-语言-动作模型

Zaibin Zhang, Junlan Xiao, Zhongbo Zhang, Yifan Wang, Li Kang, Yiran Qin, Changxing Xia, Heng Zhou, Talas Fu, Enshen Zhou, Ruimao Zhang, Zhenfei Yin, Huchuan Lu, Lijun Wang

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 MA-VLA通过将协作行为分解为原子提示并引入Arm Shuffle训练方法，解决了多臂VLA模型的协作泛化问题，在未见过的协作模式下表现优于现有模型。

Comments ECCV 2026

LibriBrain100: One Hundred Hours of Broad and Deep MEG Data for Neural Speech Decoding at Scale

LibriBrain100：用于大规模神经语音解码的一百小时宽深脑磁图数据集

Francesco Mantegna, Dulhan Jayalath, Gereon Elvers, Tasha Kim, Benjamin Ballyk, Alex Fung, SungJun Cho, Teyun Kwon, Luisa Kurth, Miran Özdogan, Gilad Landau, Pratik Somaiya, Natalie Voets, Mark Woolrich, Oiwi Parker Jones

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； FMRIB ； OHBA 纠错

AI总结 本研究推出含100小时脑磁图数据的LibriBrain100数据集，通过深度受试者内数据与多受试者数据结合，验证其可提升单词分类解码性能，助力无创脑机接口发展。

Comments 10 content pages + 22 pages for references and appendices (in total: 32 pages, 16 figures, 6 tables)

The Dialect Tax: Dialectal Biases Persist throughout the Language Modeling Pipeline

方言税：方言偏见在语言建模流程中持续存在

Elle

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本研究在自然语言处理全流程追踪“方言税”，发现现代语言模型在分词、预训练等各环节均存在方言偏见，且字符级分词器无法消除相关差距，方言税由流程各环节共同累积而成。

Comments To be published at EMNLP 2026 under the full author name "Elle"