Columbia University（哥伦比亚大学）

MindfulAgents: Personalizing Mindfulness Meditation via an Expert-Aligned Multi-Agent System

MindfulAgents: 通过专家对齐的多智能体系统实现正念冥想的个性化

Mengyuan Millie Wu, Zhihan Jiang, Yuang Fan, Richard Feng, Sahiti Dharmavaram, Mathew Polowitz, Shawn Fallon, Bashima Islam, Lizbeth Benson, Irene Tung, David Creswell, Xuhai Xu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； St. Margaret’s Episcopal School（圣玛格丽特教区学校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） ； Institute for Social Research, University of Michigan（密歇根大学社会研究所） ； California State University Dominguez Hills（加州大学 Dominguez Hills 分校） 纠错

AI总结 本文提出MindfulAgents系统，利用大语言模型生成个性化正念冥想指导脚本，提升用户参与度和自我意识，减少压力，并通过实验验证其在长期冥想实践中的有效性。

Comments Accepted by CHI 2026; Zhihan Jiang and Yuang Fan contributed equally as second authors

NeuCo-Bench: A Novel Benchmark Framework for Neural Embeddings in Earth Observation

NeuCo-Bench：一种新的神经嵌入地球观测基准框架

Rikard Vinge, Isabelle Wittmann, Jannik Schneider, Michael Marszalek, Luis Gilch, Thomas Brunschwiler, Conrad M Albrecht

机构 * German Aerospace Center（德国航空航天中心） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Juelich Supercomputing Center（尤利希超级计算机中心） ； IBM ； IBM Research – Europe（IBM欧洲研究院） 纠错

AI总结 NeuCo-Bench提出了一种评估地球观测中神经压缩与表示学习的新框架，包含评估流程、挑战模式和评分系统，通过公开挑战和消融实验验证其有效性。

AutoClimDS: Climate Data Science Agentic AI -- A Knowledge Graph is All You Need

AutoClimDS：气候数据科学代理AI——一个知识图谱足矣

Ahmed Jaber, Wangshu Zhu, Ayon Roy, Karthick Jayavelu, Justin Downes, Sameer Mohamed, Candace Agonafir, Linnia Hawkins, Tian Zheng

机构 * NSF STC Learning the Earth with AI and Physics (LEAP), Columbia University（NSF STC 学习地球与人工智能和物理（LEAP），哥伦比亚大学） ； AWS Generative AI Innovation Center（AWS 生成式人工智能创新中心） ； Department of Statistics, Columbia University（哥伦比亚大学统计系） 纠错

AI总结 AutoClimDS通过整合 curated 的气候知识图谱与代理AI工作流，解决数据碎片化、格式异质性和技术门槛高的问题，实现端到端的气候分析，展示知识图谱作为自主气候数据科学的基础结构。

Comments Accepted to IEEE CAI 2026

Evidence from fMRI Supports a Two-Phase Abstraction Process in Language Models

fMRI证据支持语言模型中的两阶段抽象过程

Emily Cheng, Richard J. Antonello

机构 * Universitat Pompeu Fabra Barcelona（巴塞罗那庞培乌法布拉大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究通过fMRI数据表明，语言模型中存在两阶段抽象过程，中间层在预测自然语言刺激脑响应方面表现更优，且抽象过程随训练进行自然形成，与表示的内在维度性有关。

Comments Equal contribution from both authors. Submitted to NeurIPS NeuroAI workshop 2024

Journal ref Best abstract at NeurIPS UniReps 2024