University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Geometric Backstepping Control of Omnidirectional Tiltrotors Incorporating Servo-Rotor Dynamics for Robustness against Sudden Disturbances

面向 omnidirectional 倾转旋翼的几何反推控制：结合伺服旋翼动力学以提高对突发干扰的鲁棒性

Jaewoo Lee, Dongjae Lee, Jinwoo Lee, Hyungyu Lee, Yeonjoon Kim, H. Jin Kim

机构 * Department of Aerospace Engineering, Seoul National University (SNU)（航空航天工程系，首尔国立大学） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（机器人研究所，卡内基梅隆大学） ； Department of Mechanical Science and Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（机械科学与工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出了一种结合伺服旋翼动力学的几何反推控制器，用于提高 omnidirectional 多旋翼在突发干扰下的鲁棒性和跟踪性能。

Comments Accepted to ICRA 2026

Influence-Preserving Proxies for Gradient-Based Data Selection in LLM Fine-tuning

保留影响的梯度基数据选择代理

Sirui Chen, Yunzhe Qi, Mengting Ai, Yifan Sun, Ruizhong Qiu, Jiaru Zou, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 Iprox通过两阶段框架直接从目标模型生成保留影响的代理，有效提升LLM微调中基于梯度的数据选择效率。

Neural Synchrony Between Socially Interacting Language Models

社会交互语言模型间的神经同步

Zhining Zhang, Wentao Zhu, Chi Han, Yizhou Wang, Heng Ji

机构 * Peking University（北京大学） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究通过分析社会交互语言模型间的神经同步，探讨其社会行为表现与神经同步的关联性，揭示了人类与语言模型社会互动的内在相似性。

Comments Accepted at ICLR 2026

Structure-Augmented Reasoning Generation

结构增强的推理生成

Jash Rajesh Parekh, Pengcheng Jiang, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 结构增强的推理生成通过显式推理结构提升多跳查询的准确性和连贯性，兼容现有RAG流程，无需定制检索器或微调。

AstroMLab 4: Benchmark-Topping Performance in Astronomy Q&A with a 70B-Parameter Domain-Specialized Reasoning Model

AstroMLab 4: 在天文学问答中通过700亿参数领域专用模型实现基准顶级性能

Tijmen de Haan, Yuan-Sen Ting, Tirthankar Ghosal, Tuan Dung Nguyen, Alberto Accomazzi, Emily Herron, Vanessa Lama, Rui Pan, Azton Wells, Nesar Ramachandra

机构 * Institute of Particle ； Nuclear Studies (IPNS), High Energy Accelerator Research Organization (KEK), Tsukuba, Ibaraki 305-0801, Japan ； International Center for Quantum-field Measurement Systems for Studies of the Universe ； Particles (QUP-WPI), High Energy Accelerator Research Organization (KEK), Tsukuba, Ibaraki 305-0801, Japan ； Department of Astronomy, The Ohio State University, Columbus, OH, USA ； Center for Cosmology ； AstroParticle Physics (CCAPP), The Ohio State University, Columbus, OH, USA ； National Center for Computational Sciences, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA ； Department of Computer ； Information Science, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA ； Center for Astrophysics, Harvard \& Smithsonian, Cambridge, MA, USA ； Siebel School of Computing ； Data Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana-Champaign, IL, USA ； Computational Science Division, Argonne National Laboratory, Lemont, IL, USA 纠错

AI总结 AstroSage-Llama-3.1-70B通过700亿参数领域专用模型在天文学问答中实现顶级性能，优于GPT-5.2等通用模型。