University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Interleaved Head Attention

交错头部注意力

Sai Surya Duvvuri, Chanakya Ekbote, Rachit Bansal, Rishabh Tiwari, Devvrit Khatri, David Brandfonbrener, Paul Liang, Inderjit Dhillon, Manzil Zaheer

机构 * Meta ； UT Austin（德克萨斯大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 交错头部注意力通过构造伪头实现跨头混合，提升多步推理效率，在多项式任务和顺序敏感任务中参数效率提高，实测在RULER和OpenThoughts上取得显著提升。

HEART: A Unified Benchmark for Assessing Humans and LLMs in Emotional Support Dialogue

HEART：一个评估人类和大语言模型在情感支持对话中能力的统一基准

Laya Iyer, Kriti Aggarwal, Sanmi Koyejo, Gail Heyman, Desmond C. Ong, Subhabrata Mukherjee

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 HEART通过多轮情感支持对话评估人类与大语言模型的能力差异，揭示两者在共情、一致性等维度上的表现及趋同趋势。

MoMaGen: Generating Demonstrations under Soft and Hard Constraints for Multi-Step Bimanual Mobile Manipulation

MoMaGen: 为多步双臂移动操作生成演示数据以满足软约束和硬约束

Chengshu Li, Mengdi Xu, Arpit Bahety, Hang Yin, Yunfan Jiang, Huang Huang, Josiah Wong, Sujay Garlanka, Cem Gokmen, Ruohan Zhang, Weiyu Liu, Jiajun Wu, Roberto Martín-Martín, Li Fei-Fei

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

AI总结 MoMaGen通过解决双臂移动操作中的可达性和可见性问题，生成多样化数据集以提升模仿学习策略的训练效果。

Comments Project website: momagen.github.io. The first four authors contribute equally. Accpeted to International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)