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

DeliveryBench: Can Agents Earn Profit in Real World?

DeliveryBench: 代理在现实世界中能否获利？

Lingjun Mao, Jiawei Ren, Kun Zhou, Jixuan Chen, Ziqiao Ma, Lianhui Qin

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 DeliveryBench通过模拟现实世界中的食品配送任务，评估基于VLM的具身代理在长期规划和约束管理方面的性能，发现其与人类存在显著差距。

Enhancing Diffusion Model Guidance through Calibration and Regularization

通过校准和正则化增强扩散模型引导

Seyed Alireza Javid, Amirhossein Bagheri, Nuria González-Prelcic

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） 纠错

AI总结 本文通过校准和正则化方法提升扩散模型引导效果，改进分类器校准和采样策略，提升图像生成质量。

Comments Accepted from NeurIPS 2025 Workshop on Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling. Code available at https://github.com/ajavid34/guided-info-diffusion

Advances in Feed-Forward 3D Reconstruction and View Synthesis: A Survey

反向馈送3D重建与视角合成的进展：综述

Jiahui Zhang, Yuelei Li, Anpei Chen, Muyu Xu, Kunhao Liu, Jianyuan Wang, Xiao-Xiao Long, Hanxue Liang, Zexiang Xu, Hao Su, Christian Theobalt, Christian Rupprecht, Andrea Vedaldi, Kaichen Zhou, Hanspeter Pfister, Paul Pu Liang, Shijian Lu, Fangneng Zhan

机构 * NTU（国立台湾大学） ； Caltech（加州理工学院） ； Westlake University（西湖大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Oxford（牛津大学） ； Nanjing University（南京大学） ； HKU（香港大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Hillbot ； MPI for Informatics（信息研究所） ； Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文综述了反向馈送方法在3D重建与视角合成中的进展，涵盖多种表示架构及应用，探讨了关键任务和未来研究方向。

Comments A project page associated with this survey is available at https://fnzhan.com/projects/Feed-Forward-3D

Faithful and Stable Neuron Explanations for Trustworthy Mechanistic Interpretability

可信且稳定的神经元解释用于可信的机制可解释性

Ge Yan, Tuomas Oikarinen, Tsui-Wei, Weng

机构 * CSE, UCSD（计算机科学与工程系，加州大学圣塔莫尼卡分校） ； HDSI, UCSD（人类-数字系统研究所，加州大学圣塔莫尼卡分校） 纠错

AI总结 本文提出理论分析和方法，解决神经元识别中的忠实性和稳定性问题，通过理论保证和实验验证提升机制可解释性的可信度。