University of Toronto（多伦多大学）

Perception-Aware Time-Optimal Planning for Quadrotor Waypoint Flight

四旋翼航点飞行的感知感知时间最优规划

Chao Qin, Jiaxu Xing, Rudolf Reiter, Angel Romero, Yifan Lin, Hugh H. -T. Liu, Davide Scaramuzza

机构 * University of Toronto Institute for Aerospace Studies (UTIAS)（多伦多大学航空航天研究所在加拿大） ； Robotics and Perception Group（机器人与感知组） 纠错

AI总结 本文提出了一种感知意识时间最优轨迹优化框架，结合动力学、视觉约束和环境几何，提升四旋翼飞行的感知可靠性与效率。

When Do Language Models Endorse Limitations on Human Rights Principles?

语言模型何时会支持人权原则的限制？

Keenan Samway, Nicole Miu Takagi, Rada Mihalcea, Bernhard Schölkopf, Ilias Chalkidis, Daniel Hershcovich, Zhijing Jin

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Jinesis AI Lab, University of Toronto & Vector Institute（Jinesis AI实验室，多伦多大学及向量研究所） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； EuroSafeAI 纠错

AI总结 本文研究了语言模型在人权原则限制上的偏见，发现模型在不同语言和提示下表现出系统性差异，揭示了AI在高风险互动中的伦理挑战。

Comments EACL Findings 2026

H-WM: Robotic Task and Motion Planning Guided by Hierarchical World Model

H-WM：由分层世界模型引导的机器人任务和运动规划

Jinbang Huang, Wenyuan Chen, Zhiyuan Li, Oscar Pang, Xiao Hu, Lingfeng Zhang, Yuanzhao Hu, Zhanguang Zhang, Mark Coates, Tongtong Cao, Xingyue Quan, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

AI总结 H-WM通过结合逻辑和视觉世界模型，实现机器人任务和运动规划中的鲁棒长视界推理与稳定引导。

Comments 8 pages, 4 figures

FlowCLAS: Enhancing Normalizing Flow Via Contrastive Learning For Anomaly Segmentation

通过对比学习增强归一化流用于异常分割

Chang Won Lee, Selina Leveugle, Svetlana Stolpner, Chris Langley, Paul Grouchy, Jonathan Kelly, Steven L. Waslander

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； MDA Space（MDA空间） 纠错

AI总结 FlowCLAS通过对比学习增强归一化流，有效提升异常分割性能，达到多个机器人异常分割基准的最先进水平。

Comments WACV 2026 Camera Ready

Scaling Laws For Diffusion Transformers

扩散变换器的扩展定律

Zhengyang Liang, Hao He, Ceyuan Yang, Bo Dai

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文研究了扩散变换器的扩展定律，通过实验验证了模型大小、数据需求与计算预算之间的幂律关系，并展示了预训练损失与生成性能的一致性，为模型性能和数据质量评估提供了可预测的基准。

CAD-Tokenizer: Towards Text-based CAD Prototyping via Modality-Specific Tokenization

CAD-Tokenizer: 向基于文本的CAD原型设计迈进：通过模态特定的分词

Ruiyu Wang, Shizhao Sun, Weijian Ma, Jiang Bian

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 CAD-Tokenizer通过模态特定的分词策略，提升文本引导的CAD原型设计效率与生成质量。

Comments ICLR2026 Camera-ready version