University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

Emergent Outlier View Rejection in Visual Geometry Grounded Transformers

视觉几何基础变换器中涌现的异常视图拒绝

Jisang Han, Sunghwan Hong, Jaewoo Jung, Wooseok Jang, Honggyu An, Qianqian Wang, Seungryong Kim, Chen Feng

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； New York University（纽约大学） ； ETH AI Center, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； UC Berkeley（伯克利加州大学） 纠错

AI总结 本文提出通过视觉几何基础变换器中涌现的异常视图拒绝机制，无需额外训练即可提升前馈3D重建在野外条件下的鲁棒性。

Comments Project page: https://cvlab-kaist.github.io/RobustVGGT/

PCS Workflow for Veridical Data Science in the Age of AI

人工智能时代的可信数据科学流程工作流

Zachary T. Rewolinski, Bin Yu

机构 * Department of Statistics UC Berkeley（统计学系加州大学伯克利分校） ； Department of Statistics and EECS UC Berkeley（统计学系和电子工程与计算机科学系加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出了一种改进的PCS工作流，旨在解决数据科学生命周期中因选择不确定性导致的可复制性问题，并通过案例研究展示生成式AI在数据清洗中的影响。

Evaluating Generalization Capabilities of LLM-Based Agents in Mixed-Motive Scenarios Using Concordia

利用Concordia评估基于LLM的智能体在混合动机场景中的泛化能力

Chandler Smith, Marwa Abdulhai, Manfred Diaz, Marko Tesic, Rakshit S. Trivedi, Alexander Sasha Vezhnevets, Lewis Hammond, Jesse Clifton, Minsuk Chang, Edgar A. Duéñez-Guzmán, John P. Agapiou, Jayd Matyas, Danny Karmon, Akash Kundu, Aliaksei Korshuk, Ananya Ananya, Arrasy Rahman, Avinaash Anand Kulandaivel, Bain McHale, Beining Zhang, Buyantuev Alexander, Carlos Saith Rodriguez Rojas, Caroline Wang, Chetan Talele, Chenao Liu, Chichen Lin, Diana Riazi, Di Yang Shi, Emanuel Tewolde, Elizaveta Tennant, Fangwei Zhong, Fuyang Cui, Gang Zhao, Gema Parreño Piqueras, Hyeonggeun Yun, Ilya Makarov, Jiaxun Cui, Jebish Purbey, Jim Dilkes, Jord Nguyen, Lingyun Xiao, Luis Felipe Giraldo, Manuela Chacon-Chamorro, Manuel Sebastian Rios Beltran, Marta Emili García Segura, Mengmeng Wang, Mogtaba Alim, Nicanor Quijano, Nico Schiavone, Olivia Macmillan-Scott, Oswaldo Peña, Peter Stone, Ram Mohan Rao Kadiyala, Rolando Fernandez, Ruben Manrique, Sunjia Lu, Sheila A. McIlraith, Shamika Dhuri, Shuqing Shi, Siddhant Gupta, Sneheel Sarangi, Sriram Ganapathi Subramanian, Taehun Cha, Toryn Q. Klassen, Wenming Tu, Weijian Fan, Wu Ruiyang, Xue Feng, Yali Du, Yang Liu, Yiding Wang, Yipeng Kang, Yoonchang Sung, Yuxuan Chen, Zhaowei Zhang, Zhihan Wang, Zhiqiang Wu, Ziang Chen, Zilong Zheng, Zixia Jia, Ziyan Wang, Dylan Hadfield-Menell, Natasha Jaques, Tim Baarslag, Jose Hernandez-Orallo, Joel Z. Leibo

机构 * Cooperative AI Foundation（合作人工智能基金会） ； University of Oxford（牛津大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Quebec Artificial Intelligence Institute（魁北克人工智能研究所） ； Leverhulme Centre for the Future of Intelligence, University of Cambridge（未来智能研究中心，剑桥大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Center on Long-Term Risk（长期风险中心） ； Google Research（谷歌研究） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Centrum Wiskunde & Informatica（数学与信息研究所） ； Utrecht University（乌得勒支大学） ； Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学） ； Concordia Contest Participants with Notable Contributions（康科德比赛有显著贡献的参与者） 纠错

AI总结 本文提出利用Concordia评估LLM智能体在混合动机场景中的合作能力，揭示了当前智能体在泛化能力上的不足。

Comments Published at NeurIPS Datasets and Benchmarks 2025, 10 pages

A Definition of AGI

AGI 的定义

Dan Hendrycks, Dawn Song, Christian Szegedy, Honglak Lee, Yarin Gal, Erik Brynjolfsson, Sharon Li, Andy Zou, Lionel Levine, Bo Han, Jie Fu, Ziwei Liu, Jinwoo Shin, Kimin Lee, Mantas Mazeika, Long Phan, George Ingebretsen, Adam Khoja, Cihang Xie, Olawale Salaudeen, Matthias Hein, Kevin Zhao, Alexander Pan, David Duvenaud, Bo Li, Steve Omohundro, Gabriel Alfour, Max Tegmark, Kevin McGrew, Gary Marcus, Jaan Tallinn, Eric Schmidt, Yoshua Bengio

机构 * Center for AI Safety（AI安全中心） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Virtue AI ； Morph Labs（Morph实验室） ； University of Michigan（密歇根大学） ； LG AI Research（LG人工智能研究） ； University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Gray Swan AI ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Beneficial AI Research（有益AI研究） ； Conjecture ； Institute for Applied Psychometrics（应用心理测量研究所） ； New York University（纽约大学） ； CSER ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； LawZero 纠错

AI总结 本文提出了一种基于卡特尔-霍恩-卡罗尔理论的可量化框架，定义AGI为与受过良好教育的成年人认知能力相匹配，并通过心理测量电池评估AI系统，揭示当前AI在基础认知机制上的不足。

Planning without Search: Refining Frontier LLMs with Offline Goal-Conditioned RL

无需搜索的规划：通过离线目标条件强化学习精炼前沿大语言模型

Joey Hong, Anca Dragan, Sergey Levine

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

AI总结 通过目标条件价值函数引导LLM推理，实现高效多轮交互规划，优于传统RL微调和提示方法。

Comments Published at NeurIPS 2025; 18 pages, 4 figures, 2 tables