Stanford University（斯坦福大学）

AgentFold: Closed-Loop Agentic Search for Protein Folding Model Design

AgentFold：用于蛋白质折叠模型设计的闭环智能体搜索

Mingquan Liu, Jiangyu Chen, Hanqun Cao, Xujun Zhang, Pengsen Ma, Xiangru Tang, Shuting Jin, Zhuo Yang, Annie Zheng, Tianfan Fu, Fang Wu, Xiangxiang Zeng

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 AgentFold是将蛋白质折叠模型开发转化为闭环搜索的多智能体框架，以ESMFold为起点，通过MCTS策略分配计算资源，在匹配预算下较Codex提案提升lDDT 7.5%，优于随机搜索。

Trust the Mass: Forced Weights in KV-Cache Eviction

信任海量：KV缓存驱逐中的强制权重

Jack Shi, Jerry Gu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 该研究针对KV缓存驱逐规则，通过分析168192个注意力行的最优子集情况，提出无需训练的分配器ContourKV，其在配对比较中表现优于多数现有技术，且与最强基线持平。

Comments 18 pages; revised wording in 2.3 for increased accuracy (main results unchanged)

The Discrete-Log Clock: How a Transformer Learns Modular Multiplication

离散对数时钟：Transformer如何学习模乘法

Huu Danh Nguyen

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 通过乘法特征变换分析，发现Transformer在模乘法任务中学习到稀疏的傅里叶谱，其嵌入和MLP神经元主要编码少数乘法频率，表明模型实现了离散对数空间中的加法运算，即“离散对数时钟”算法。

Comments 5 pages, 5 figures. Accepted to the Mechanistic Interpretability Workshop at ICML 2026

Learned Relay Representations for Forward-Thinking Discrete Diffusion Models

学习的中继表示用于前向思考的离散扩散模型

Benjamin Rozonoyer, Jacopo Minniti, Dhruvesh Patel, Neil Band, Avishek Joey Bose, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Mila ； Vijil 纠错

AI总结 提出Learned Relay Representations (Relay)方法，通过可微通道传递潜在信息，使掩码扩散模型在去噪步骤间前向思考，减少推理延迟并提升性能。

Comments 16 pages, 3 figures. Equal contribution: Benjamin Rozonoyer, Jacopo Minniti, and Dhruvesh Patel. Code: this https URL (https://github.com/jacopo-minniti/relay)

ABC: Any-Subset Autoregression via Non-Markovian Diffusion Bridges in Continuous Time and Space

ABC：通过非马尔可夫扩散桥实现连续时间和空间中的任意子集自回归

Gabe Guo, Thanawat Sornwanee, Lutong Hao, Elon Litman, Stefano Ermon, Jose Blanchet

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出ABC模型，通过非马尔可夫扩散桥在连续时间和空间中实现任意子集的自回归，解决了传统方法在结构相似性捕捉、噪声注入和条件化任意子集方面的不足。

SemEnrich: Self-Supervised Semantic Enrichment of Radiology Reports for Vision-Language Learning

SemEnrich：用于视觉-语言学习的医学报告语义增强

Halil Ibrahim Gulluk, Olivier Gevaert

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Stanford Center For Biomedical Informatics Research（斯坦福生物医学信息学研究中心） 纠错

AI总结 本文提出一种自监督的医学报告语义增强方法，通过句子语义聚类来丰富训练集中的阳性/中性发现，从而提升视觉-语言学习性能。

When the City Teaches the Car: Label-Free 3D Perception from Infrastructure

当城市教导汽车：从基础设施实现无标签的3D感知

Zhen Xu, Jinsu Yoo, Cristian Bautista, Zanming Huang, Tai-Yu Pan, Zhenzhen Liu, Katie Z Luo, Mark Campbell, Bharath Hariharan, Wei-Lun Chao

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Google（谷歌） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

AI总结 本文提出一种无标签的3D感知方法，利用道路设施作为无监督教师，通过固定视角和重复观测学习局部3D检测器，并广播预测作为伪标签监督，无需基础设施即可训练独立的车辆检测器。

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