Columbia University（哥伦比亚大学）

EffiSkill: Agent Skill Based Automated Code Efficiency Optimization

EffiSkill：基于代理技能的自动代码效率优化

Zimu Wang, Yuling Shi, Mengfan Li, Zijun Liu, Jie M. Zhang, Chengcheng Wan, Xiaodong Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； King's College London（伦敦国王学院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 EffiSkill通过构建可移植的优化工具箱，利用代码效率优化机制，实现无运行反馈的代码优化，提升了优化成功率。

Investigation on the Robustness of Acoustic Foundation Models on Post Exercise Speech

对运动后语音上 acoustic 基础模型鲁棒性的研究

Xiangyuan Xue, Yuyu Wang, Ruijie Yao, Xiaoyue Ni, Xiaofan Jiang, Jingping Nie

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Auckland（奥克兰大学） ； Duke University（杜克大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文研究了运动后语音中自动语音识别的鲁棒性，比较了多种模型在不同条件下的表现，发现领域微调能显著提升CTC模型性能，但Whisper适应性不稳定，非流畅说话者表现更差。

Autonomous Agent-Orchestrated Digital Twins (AADT): Leveraging the OpenClaw Framework for State Synchronization in Rare Genetic Disorders

自主代理协调数字孪生（AADT）：利用OpenClaw框架实现罕见遗传病中的状态同步

Hongzhuo Chen, Zhanliang Wang, Quan M. Nguyen, Gongbo Zhang, Chunhua Weng, Kai Wang

机构 * Raymond G. Perelman Center for Cellular and Molecular Therapeutics, Children's Hospital of Philadelphia（费城儿童医院雷蒙德·G·佩雷尔曼细胞与分子治疗中心） ； Applied Mathematics and Computational Science Graduate Program, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学应用数学与计算科学研究生项目） ； Bioengineering Graduate Program, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物工程研究生项目） ； Department of Biomedical Informatics, Columbia University Irving Medical Center（哥伦比亚大学欧文医学中心生物医学信息学系） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院病理学与实验医学系） 纠错

AI总结 本文提出基于OpenClaw框架的自主代理协调数字孪生框架，通过持续监控数据流和自动化工作流，实现医疗数字孪生状态与纵向表型更新和进化基因组知识的同步，提升罕见病诊断和疾病进展建模的准确性。

Voice-based debate with an AI adversary is associated with increased divergent ideation

基于语音的辩论与AI对手互动与发散性思维增加相关

Neelam Modi Jain, Dan J. Wang

机构 * Management Division, Columbia Business School, Columbia University（哥伦比亚大学哥伦比亚商学院管理系） 纠错

AI总结 研究通过分析957次开放式辩论，发现语音互动在结构上与文本互动不同，语音更冗长但有助于保持连贯性，而文本更简洁但限制了概念广度。

Comments 16 pages, 1 figure, 1 table

Mean--Variance Portfolio Selection by Continuous-Time Reinforcement Learning: Algorithms, Regret Analysis, and Empirical Study

连续时间强化学习中的均值-方差投资组合选择：算法、遗憾分析与实证研究

Yilie Huang, Yanwei Jia, Xun Yu Zhou

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出一种连续时间强化学习方法，用于均值-方差投资组合选择，通过直接学习预承诺投资策略，不需估计市场系数，并在Black-Scholes市场中证明了其性能保证，实证显示其在波动市场中表现优异。

Comments 94 pages, 8 figures, 18 tables

HASS: Hierarchical Simulation of Logopenic Aphasic Speech for Scalable PPA Detection

HASS：面向可扩展PPA检测的层次化日语口语模拟

Harrison Li, Kevin Wang, Cheol Jun Cho, Jiachen Lian, Rabab Rangwala, Chenxu Guo, Emma Yang, Lynn Kurteff, Zoe Ezzes, Willa Keegan-Rodewald, Jet Vonk, Siddarth Ramkrishnan, Giada Antonicelli, Zachary Miller, Marilu Gorno Tempini, Gopala Anumanchipalli

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UCSF（加州大学旧金山分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Basque Center on Cognition, Brain and Language（巴斯克认知、大脑与语言中心） 纠错

AI总结 本文提出HASS框架，通过系统模拟lvPPA的语义、语音和时间缺陷，提升PPA检测模型的准确性和泛化能力。