Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

Adapting Self-Supervised Speech Representations for Cross-lingual Dysarthria Detection in Parkinson's Disease

自适应自监督语音表示用于帕金森病跨语言构音障碍检测

Abner Hernandez, Eunjung Yeo, Kwanghee Choi, Chin-Jou Li, Zhengjun Yue, Rohan Kumar Das, Jan Rusz, Mathew Magimai Doss, Juan Rafael Orozco-Arroyave, Tomás Arias-Vergara, Andreas Maier, Elmar Nöth, David R. Mortensen, David Harwath, Paula Andrea Perez-Toro

机构 * FAU Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） ； UT Austin（奥斯汀大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Czech Technical University in Prague（布拉格技术大学） ； Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； Universidad de Antioquia（安提奥基亚大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Fortemedia（Fortemedia公司） 纠错

AI总结 针对构音障碍数据稀缺导致跨语言检测困难，提出基于质心的表示级语言迁移方法，对齐自监督语音表示，在捷克语、德语和西班牙语帕金森病语音数据集上显著提升跨语言检测敏感性和F1值。

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Tinker Tales: A Tangible Dialogue System for Child-AI Co-Creative Storytelling

Tinker Tales：一个用于儿童与AI共同创意故事讲述的有形对话系统

Nayoung Choi, Jiseung Hong, Peace Cyebukayire, Ikseon Choi, Jinho D. Choi

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学系） ； School of Nursing, Emory University（埃默里大学护理学院） 纠错

AI总结 提出Tinker Tales有形对话系统，通过结合物理故事板、NFC玩具和移动应用，支持儿童与AI在四个叙事阶段进行协作故事创作，并发现提示框架影响儿童叙事贡献的形式和一致性。

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Reinforcement Learning Improves Traversal of Parametric Knowledge in LLMs

强化学习改善LLM中参数化知识的遍历

Renfei Zhang, Manasa Kaniselvan, Rylan Schaeffer abd Niloofar Mireshghallah

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文发现强化学习提升LLM知识回忆能力，原因在于改进了模型对参数化知识层次结构的遍历技能，而非获取新知识。

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