University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

FASTer: Toward Efficient Autoregressive Vision Language Action Modeling via Neural Action Tokenization

FASTer：通过神经动作分词实现高效的自回归视觉语言动作建模

Yicheng Liu, Shiduo Zhang, Zibin Dong, Baijun Ye, Tianyuan Yuan, Xiaopeng Yu, Linqi Yin, Chenhao Lu, Junhao Shi, Luca Jiang-Tao Yu, Liangtao Zheng, Tao Jiang, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Hang Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Galaxea AI ； Tianjin University（天津大学） ； Hong Kong University（香港大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 FASTer通过神经动作分词实现高效自回归视觉语言动作建模，提升机器人学习的推理效率和任务性能。

A Systematic Assessment of Language Models with Linguistic Minimal Pairs in Chinese

对中文语言模型进行系统评估：基于语言最小配对的基准测试

Yikang Liu, Yeting Shen, Hongao Zhu, Lilong Xu, Zhiheng Qian, Siyuan Song, Kejia Zhang, Jialong Tang, Pei Zhang, Baosong Yang, Rui Wang, Hai Hu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文提出ZhoBLiMP中文最小配对基准测试，并通过SLLN-LP度量标准评估不同中文语言模型在处理指代、量词和省略等任务上的性能。

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Hankel-FNO: Fast Underwater Acoustic Charting Via Physics-Encoded Fourier Neural Operator

Hankel-FNO：通过物理编码的傅里叶神经算子实现快速水下声学制图

Yifan Sun, Lei Cheng, Jianlong Li, Peter Gerstoft

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China（信息科学与电子工程学院，浙江大学，杭州，中国） ； Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego, La Jolla, California 92093, USA（Scripps 海洋研究所，加州大学圣地亚哥分校，La Jolla，加利福尼亚州 92093，美国） 纠错

AI总结 Hankel-FNO通过物理编码的傅里叶神经算子实现高效准确的水下声学制图，优于传统求解器和数据驱动方法。

BeLLA: End-to-End Birds Eye View Large Language Assistant for Autonomous Driving

BeLLA：端到端的鸟瞰图大语言助手用于自动驾驶

Karthik Mohan, Sonam Singh, Amit Arvind Kale

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Robert Bosch Corporate Research India（博世印度公司研究） 纠错

AI总结 BeLLA通过端到端架构连接统一的360°鸟瞰图表示与大语言模型，提升自动驾驶中的空间推理和问答能力。

Gaussian Swaying: Surface-Based Framework for Aerodynamic Simulation with 3D Gaussians

高斯摆动：基于表面的使用3D高斯的气动模拟框架

Hongru Yan, Xiang Zhang, Zeyuan Chen, Fangyin Wei, Zhuowen Tu

机构 * UC San Diego（UC圣迭戈大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 本文提出Gaussian Swaying框架，通过3D高斯连续建模表面，实现高效且细致的气动模拟，适用于视觉和图形中的真实感渲染。

Comments Accepted to WACV 2026

A Practitioner's Guide to Multi-turn Agentic Reinforcement Learning

多轮代理强化学习实践指南

Ruiyi Wang, Prithviraj Ammanabrolu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 本文提出多轮代理强化学习的训练方法，通过分析环境、奖励和策略三个支柱，总结出训练LLM代理的实践指南。