▲41 ★233 ❝0 2026-10-06
WorldSonus: Bringing Sound to Worlds
WorldSonus 为世界模型实时生成与画面和相机运动对齐的立体声,并支持中途指令控制。
NoizAI · Pengjun Fang, Jingyi Fa, Kam Man Wu +9
ARCHIVE · 2026-10 · 198 PAPERS · PAGE 4/4
2026-10 在 arXiv 首发的论文,按日期倒序。要按主题、学科或机构筛选,请用归档检索。
智能体 83视觉生成 50高效训练与推理 45评测与数据 40强化学习 31多模态 28机器人与具身 26大语言模型 20推理 18代码与软件工程 15视觉理解与 3D 14AI for Science 9安全与可解释 7对齐 2
机构前 5:alibaba (5) · Tencent Hunyuan (5) · NVIDIA (4) · Nanyang Technological University (4) · Qwen (4)
▲41 ★233 ❝0 2026-10-06
WorldSonus 为世界模型实时生成与画面和相机运动对齐的立体声,并支持中途指令控制。
NoizAI · Pengjun Fang, Jingyi Fa, Kam Man Wu +9
▲32 ★945 ❝0 2026-10-06
循环 Transformer 新结构 RLT 让计算深度随序列增长,奇偶校验等任务可泛化到远超训练长度。
Princeton University · Yifan Zhang, Jichen Feng, Shihan Qin +2
▲30 ★2.1k ❝0 2026-10-06
NeMo-DCR 只传输每步变化的约 1% 权重并保证比特级一致,加速万亿参数 Agent RL 的权重同步。
NVIDIA · Songlin Jiang, Zhiyu Li, Terry Kong +5
▲30 ★11 ❝1 2026-10-06
斯坦福“无状态语言智能体”把研究状态放到外部,解决长程自动化科研中重复劳动和停滞的问题。
Stanford University · Qizheng Zhang, Changxiu Ji, Isaac Sun +15
▲27 ★187 ❝1 2026-10-06
KLPO 把 KL 正则锚定在采样策略上,处理异步强化学习中策略过期和推理/训练概率不一致的问题。
math-ai · Yifan Zhang
▲22 ★9 ❝0 2026-10-06
提出无需数据和教师采样的扩散蒸馏方法,单个学生网络同时生成样本和估计分数,一步生成即达很低 FID。
Vector Institute · Yuxiang Fu, Qi Yan, Zike Wu +4
▲152 ❝0 2026-10-05
LoGRA 用低秩梯度草图压缩 RL 后训练的显存,并按预测 KL 控制步长保持稳定。
NVIDIA · Shaokun Zhang, Yifan Zhang, Jian Hu +5
▲145 ❝0 2026-10-05
VepAgent 把因果转移推理与工具增强强化学习结合,用于预测视频中接下来会发生的事件。
UCSC-VLAA · Qiutong Chen, Yuchan Guo, Zhenlong Yuan +10
▲119 ★75 ❝0 2026-10-05
Trace2Env 不重建真实系统,而是用历史交互轨迹让一个“世界模型 Agent”扮演环境供其他 Agent 训练评测。
Nanyang Technological University Singapore · Quanyu Long, Xiao Chen, Jianda Chen +4
▲46 ★46 ❝0 2026-10-05
MC-Sparse 免训练地逐个挑选 KV token 并缓存补偿,缩小扩散 Transformer 稀疏与稠密注意力的质量差。
Tencent Hunyuan · Jiarui Chen, Zeqiang Lai, Jiangshan Wang +5
▲35 ★49 ❝3 2026-10-05
循环语言模型的状态越接近不动点,训练、解码和强化学习都能走捷径,从而大幅省算力。
Institute of Foundation Models · Benhao Huang, Chufan Shi, Junlin Chen +4
▲28 ★6 ❝0 2026-10-05
MemPilot 用强化学习训练策略,按性能、成本和延迟偏好按需整理多模态记忆,决定检索还是交给不同模型处理。
Nanyang Technological University · Haozhen Zhang, Haodong Yue, Quanyu Long +6
▲24 ★4 ❝0 2026-10-05
让语言模型 Agent 改写分子几何优化器,找到比现有最快开源方法更省力的算法。
机构待核实 · Artem Tsypin, Vladimir Deshchenya, Kuzma Khrabrov +4
▲23 ★2.9k ❝0 2026-10-05
RealtimeWAM 一步生成动作并异步推理,让世界-动作模型满足实时控制需求。
Nanyang Technological University · Chengtao Lv, Jinyang Du, Shuyi Feng +7
▲174 ★364 ❝0 2026-10-04
Kandinsky 6.0 Video 能同步生成 5 秒视频和 44kHz 音频(含口型),分 3B 和 29B 两个版本。
Kandinsky Lab · Team Kandinsky, Julia Agafonova, Bulat Akhmatov +85
▲76 ★34 ❝1 2026-10-04
SearchJev 是快速且校准良好的 System 1 模型,专门替搜索 Agent 做相关性和下一步动作的判断。
机构待核实 · Congfeng Cao, Lipeng Zuo, Konstantinos Papakostas +6
▲62 ★30 ❝0 2026-10-04
Memadapter 用反事实适配缓解长期记忆引发的谄媚,即使记忆本身正确也会让 Agent 迎合用户。
DEEP Group at Jilin University · Ruqing Ning, Haibo Meng, Zhishang Xiang +4
▲55 ★28 ❝0 2026-10-04
EVISKILL 把智能体技能演化建立在可回放的行为证据上,判断每次修改是否该保留。
DEEP Group at Jilin University · Yan Zhou, Yili Wang, Yiwei Dai +2
▲21 ★619 ❝1 2026-10-04
Prism 动态稀疏注意力聚焦发声区域,用于原生 2K 音视频联合生成模型的训练。
Tencent Hunyuan · Shuyuan Tu, Qi Tian, Yinming Huang +8
▲85 ❝0 2026-10-03
分析自进化推理模型为何会崩溃(无效题和重复题变多),并提出维持自进化的出题质量控制。
Huang's INTelligence lab · Jinyuan Li, Chengsong Huang, Langlin Huang +4
▲80 ★49 ❝0 2026-10-03
ALoDLM 在扩散语言模型中按 token 难度自适应循环计算,缩小与自回归模型的质量差距。
Amazon · Liancheng Fang, Zhuowei Li, Youngeun Kim +10
▲26 ❝0 2026-10-03
主张在冻结的视觉基础模型特征空间里做超分辨率,比在重建型潜空间或像素空间更合适。
RTP-LLM · Wanzhou Lei, Cuifeng Shen, Yanjin He +6
▲105 ❝3 2026-10-02
递归自我重写:在各种专用框架下找到成功解,再改写成通用框架下可用的训练轨迹。
Tencent Hunyuan · Zongxia Li, Yucheng Shi, Zhongzhi Li +7
▲101 ★56 ❝1 2026-10-02
DuoMatching 同时匹配联合分布和逐帧边缘分布,提升少步视频生成的画质和语义对齐。
ByteDance · Jiahao Zhan, Yan Wang, Yongrui Ma +5
▲88 ❝0 2026-10-02
NAVA-WAM 直接用无动作标注的视频预训练动作策略,降低世界-动作模型对机器人标注数据的依赖。
Meta · Zhaochong An, Fei Zhang, Menglin Jia +10
▲47 ❝0 2026-10-02
发现 12 个 Agent 模型在购物、订酒店、引文献时都会偏好某些来源,并提出缓解方法。
Seoul National University · Jonghyun Song, Haewon Park, Jeonghoon Shim +2
▲34 ★178 ❝4 2026-10-02
4DCodeBench 要求 Agent 把动态视频重建为可执行的图形程序,考察 4D 逆向图形能力。
4DCodeBench · Ruihong Shen, Žiga Kovačič, Peter Kulits +6
▲287 ❝0 2026-10-01
RealCompanion 公开 10 段长达 120 天、共 27218 条的真实 AI 陪伴对话,检验模型对人的长期理解。
Quis Lab · Arman Behnam, Sunglyoung Kim, Jiayi Yu +2
▲238 ★228 ❝3 2026-10-01
OneStreamer 让流式视频模型边看边记分层字幕记忆,并在证据足够时主动回应。
Nanjing University · Xiangyu Zeng, Yuandong Yang, Zhiqiu Zhang +21
▲111 ★30 ❝0 2026-10-01
发现 RL 后训练在 Agent 任务上有“锐化税”:预训练模型配轻量框架,多次尝试的覆盖率反而更高。
Meta · Changdae Oh, Qi Zeng, Qi Qi +7
▲107 ❝1 2026-10-01
SALD 让扩散模型在两个噪声等级下自我对照打分,不需要教师模型就能获得训练信号。
Indian Institute of Technology, Kanpur · Aryan Das, Surjo Dey, Koushik Biswas +4
▲98 ❝1 2026-10-01
ProWAM 预测动作和一串稀疏的视觉子目标,比生成整段视频更高效地引导长程操作。
Meta · Fei Zhang, Zhaochong An, Duncan Frost +5
▲92 ★62 ❝0 2026-10-01
分层连续扩散语言模型在连续状态去噪的同时约束到合法 token,改善并行解码的一致性。
University of Illinois at Urbana-Champaign · Hui Ren, Zihan Li, Chang Liu +2
▲92 ★32 ❝1 2026-10-01
PoS 让 Agent 显式维护“信念状态”,记录对世界的估计和未完成的需求,避免长任务中陷入错误信念。
alibaba · Yu Luo, Jiamin Jiang, Yimin Zuo +9
▲89 ★34 ❝0 2026-10-01
World Observer 在行动者视角之外同时生成全景“观察者”画面,让离开视野的物体也持续演化。
KAIST AI · Hyunwook Choi, Dahyun Chung, Hyunsung Kim +4
▲86 ❝0 2026-10-01
微软 ActiveSaddler 让训练场景随智能体外壳一起自适应调整,实现自动课程式的外壳优化。
Microsoft · Sungho Park, Wonjoong Kim, Jue Zhang +8
▲83 ★131 ❝3 2026-10-01
UniWAM 把物理推理、世界生成和动作预测统一到一个模型里,用于机器人控制。
HKUSTGZ · Wenxuan Song, Jiayi Chen, Jingbo Wang +13
▲74 ★49 ❝3 2026-10-01
PROWBench 检验视频模型是否按程序指定的世界事件准确渲染,面向下一代游戏引擎。
Alaya Lab · Zheng-Hui Huang, Guixu Lin, Yu-Ju Tsai +6
▲72 ★104 ❝0 2026-10-01
ViGAR 把长程操作拆成“视觉子目标规划 + 子目标执行”,提升组合式和上下文学习式机器人操作。
DAGroup-PKU · Shukai Gong, Xuanran Zhai, Yintianrun Zhang +16
▲63 ★11 ❝0 2026-10-01
AutoGUIWorld 用图像生成模型充当 GUI 的视觉世界模型,合成多样的界面交互轨迹。
Tencent Hunyuan · Cheng Yang, Yifan Wu, Yutao Huang +18
▲63 ★75 ❝0 2026-10-01
VeriHarness 把基础模型变成验证 Agent,利用多次采样间的分歧找出可信结论,无需参考答案。
Google · Caiqi Zhang, Rujun Han, Zifeng Wang +4
▲60 ★24 ❝0 2026-10-01
用多模态大模型的空间理解来管理长期记忆,让世界模型在长视频生成中保持空间一致。
机构待核实 · Ying Yang, Guiyu Zhang, Lianghua Huang +5
▲60 ★26 ❝0 2026-10-01
EditHero 是首个长程、部件级 3D 编辑基准,检验连续多次修改时能否只改指定部分。
机构待核实 · Ruihan Yu, Yu-Ju Tsai, Muyao Niu +9
▲56 ★21 ❝0 2026-10-01
SimuVerity 用 101 个任务检验智能体生成的 Simulink 模型是否满足工程需求,而不只是能运行。
Xi'an Jiaotong University · Ruiqi Zhang, Jiahao Wang, Mingxuan Li +9
▲52 ★51 ❝5 2026-10-01
让机器人 Agent 把动作原语组合成可本地重试的 Python 代码块,成功率更高、token 用量更少。
DAGroup-PKU · Ruiyang Si, Jianxin Bi, Shunyu Yang +12
▲47 ★164 ❝0 2026-10-01
SciUtopia 用大模型 Agent 闭环模拟学术生态:选题、合作、投稿、评审、引用和资助。
Georgia Institute of Technology · Yiqiao Jin, Yiyang Wang, Lucheng Fu +8
▲39 ★28 ❝1 2026-10-01
Stability AI 的 4Director 用刚体网格加逐帧变换的 4D 场景,精确控制视频世界模型的镜头与物体运动。
Stability AI · Wei Cao, Hao Zhang, Vikram Voleti +5
▲38 ★10 ❝0 2026-10-01
SSR 让小模型从预设推理候选中“选择”而不是自由生成,降低多模态搜索 Agent 的推理成本。
Carnegie Mellon University · Feiyu Gavin Zhu, Xiaoyu Zhu, Jiqi Yang +9
数据更新于:最新 AI 论文(北京时间)