Columbia University（哥伦比亚大学）

G2LoRA: Gradient Orthogonal Low-Rank Adaptation Framework for Graph Continual Learning on Text-Attributed Graphs

G2LoRA: 面向文本属性图的梯度正交低秩自适应框架用于图持续学习

Yuhan Wang, Yibo Ding, Yutong Ye, Mufan Zhao, Wenbo Zhang, Ruijie Wang, Jianxin Li

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； Department of Statistics, Columbia University（哥伦比亚大学统计系） ； College of Computer Science, Beijing University of Technology（北京理工大学计算机学院） 纠错

AI总结 针对LLM-as-Aligner模型在文本属性图持续学习中的灾难性遗忘问题，提出G2LoRA框架，通过统一图-文本对齐目标、类别感知梯度投影和梯度幅度调制，实现任务间正向迁移并缓解模态漂移。

Comments Accepted by KDD 2026

Two-Fidelity Best-Action Identification for Stochastic Minimax Tree

随机极小极大树的双保真度最优动作识别

Peter Chen, Xi Chen

机构 * Department of Mathematics, Columbia University（哥伦比亚大学数学系） ； Stern School of Business, New York University（纽约大学斯特恩商学院） 纠错

AI总结 针对随机极小极大树中的固定置信度最优动作识别问题，提出双保真度树搜索算法2FFS，结合极小极大快速扩展与MCTS随机采样，自适应选择廉价有偏评估或昂贵精确评估，理论证明固定置信度正确性、有限停止及多项式深度成本上界，实验表明比现有BAI-MCTS基线显著减少样本和计算。

Comments 36 pages

MINTS: Minimalist Thompson Sampling

MINTS: 极简汤普森采样

Kaizheng Wang

机构 * Department of IEOR and Data Science Institute, Columbia University（工业工程与数据科学学院，哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 针对贝叶斯方法在复杂结构约束下的局限性，提出一种仅对最优位置设置先验、通过轮廓似然消除冗余参数的极简贝叶斯框架，并实例化为MINTS算法，在均值约束多臂老虎机中实现近最优非渐近遗憾保证和精确几乎必然渐近遗憾刻画。

Comments 29 pages

Efficient Exploration for Iterative Nash Preference Optimization

迭代纳什偏好优化的高效探索

Tianlong Nan, Xiaopeng Li, Christian Kroer, Tianyi Lin

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

AI总结 针对通用偏好模型下的迭代NLHF，提出显式探索算法，结合SFT正则化与对抗性策略探索，实现O(√T)遗憾界，避免对KL正则化参数的指数依赖。

Comments 49 pages

OPD+: Rethinking the Advantage Design for On-Policy Distillation

OPD+: 重新思考在线策略蒸馏中的优势设计

Hanyang Zhao, Haoxian Chen, Han Lin, Genta Indra Winata, David Yao, Wenpin Tang

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Amazon（亚马逊） ； Meta ； Capital One 纠错

AI总结 本文提出OPD+，通过修正在线策略蒸馏中因停止梯度操作导致的奖励目标偏差，并支持多种f-散度，在数学推理和工具使用基准上提升了性能。

Sympatheia: Emotionally Adaptive Voice Assistant with Continuous Affect Conditioning

Sympatheia: 具有连续情感调节的情感自适应语音助手

Sukru Samet Dindar, Riki Shimizu, Xilin Jiang, Nima Mesgarani

机构 * Department of Electrical Engineering, Columbia University（电气工程系，哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 提出Sympatheia语音对话框架，通过从用户语音推断情感并结合连续效价-唤醒度控制信号，实现情感自适应响应，优于基线模型。

Cluster Analysis with Resampling for Validation and Exploration (CARVE)

基于重采样的聚类验证与探索分析（CARVE）

Kai R. Wycik, Tiffany M. Tang, Tarek M. Zikry, Genevera I. Allen

机构 * Department of Statistics, Columbia University, New York, NY, USA（哥伦比亚大学统计学系） ； Center for Theoretical Neuroscience, Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Columbia University, New York, NY, USA（哥伦比亚大学理论神经科学中心、Zuckerman思维-大脑-行为研究所） ； Department of Applied and Computational Mathematics and Statistics, University of Notre Dame, Notre Dame, IN, USA（诺丁汉大学应用与计算数学与统计学系） ； School of Data and Information Sciences, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA（北卡罗来纳大学夏洛特分校数据与信息科学学院） ； Irving Institute for Cancer Dynamics, Columbia University, New York, NY, USA（哥伦比亚大学癌症动力学伊万·里弗斯研究所） 纠错

AI总结 提出CARVE开源软件包，通过重采样评估聚类稳定性和泛化性，在全局、簇和样本级别提供诊断，优于传统聚类验证指标。

Variable Clustering via Distributionally Robust Nodewise Regression

基于分布鲁棒节点回归的变量聚类

Kaizheng Wang, Xiao Xu, Xun Yu Zhou

机构 * Department of Industrial Engineering and Operations Research & The Data Science Institute, Columbia University（工业工程与运筹学系及数据科学研究院，哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出一种分布鲁棒节点回归方法，通过凸松弛、数据驱动鲁棒区域选择和ADMM算法，实现多因子块模型下的变量聚类，并在数值实验中展示其优越性能。

Comments ICML 2026

Herculean: An Agentic Benchmark for Financial Intelligence

Herculean: 面向金融智能的智能体基准测试

Xueqing Peng, Zhuohan Xie, Yupeng Cao, Haohang Li, Lingfei Qian, Yan Wang, Vincent Jim Zhang, Huan He, Xuguang Ai, Linhai Ma, Ruoyu Xiang, Yueru He, Yi Han, Shuyao Wang, Yuqing Guo, Mingyang Jiang, Yilun Zhao, Youzhong Dong, Xiaoyu Wang, Yankai Chen, Ye Yuan, Qiyuan Zhang, Fuyuan Lyu, Haolun Wu, Yonghan Yang, Zichen Zhao, Yuyang Dai, Fan Zhang, Rania Elbadry, Ayesha Gull, Muhammad Usman Safder, Nuo Chen, Fengbin Zhu, Tianshi Cai, Zimu Wang, Polydoros Giannouris, Yuechen Jiang, Zhiwei Liu, Mohsinul Kabir, Yuyan Wang, Yixiang Zheng, Yangyang Yu, Weijin Liu, Wenbo Cao, Anke Xu, Peng Lu, Jerry Huang, Mingquan Lin, Prayag Tiwari, Yijia Zhao, Víctor Gutiérrez-Basulto, Xiao-Yang Liu, Kaleb E Smith, Jiahuan Pei, Arman Cohan, Jimin Huang, Yuehua Tang, Alejandro Lopez-Lira, Xi Chen, Xue Liu, Junichi Tsujii, Jian-Yun Nie, Sophia Ananiadou

机构 * The Fin AI ； Yale University（耶鲁大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； New York University（纽约大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； MBZUAI ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； University of Massachusetts Boston（马萨诸塞大学波士顿分校） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology（国家先进工业科学与技术研究院） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Halmstad University（哈尔姆斯塔德大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

AI总结 本文提出Herculean，首个覆盖交易、对冲、市场洞察和审计四个代表性工作流的智能体金融智能基准测试，通过标准化MCP技能环境评估异构智能体系统，发现智能体在交易和市场洞察上表现较好，但在对冲和审计等需要长期协调、状态一致性和结构化验证的任务上存在显著不足。

Adaptive Querying with AI Persona Priors

基于AI人格先验的自适应查询

Kaizheng Wang, Yuhang Wu, Assaf Zeevi

机构 * Department of Industrial Engineering and Operations Research and Data Science Institute, Columbia University（工业工程与运筹学系及数据科学研究所，哥伦比亚大学） ； Decision, Risk, and Operations Division, Columbia Business School（决策、风险与运营部门，哥伦比亚商学院） 纠错

AI总结 提出一种基于AI人格诱导的潜变量模型，利用大语言模型生成响应分布，实现高效贝叶斯设计，用于在有限查询预算下学习用户相关量。

Comments ICML 2026

Vision-Language Models Mistake Head Orientation for Gaze Direction: Nonverbal Conversation Cues

视觉-语言模型将头部方向误认为注视方向：非语言对话线索

Zory Zhang, Pinyuan Feng, Bingyang Wang, Tianwei Zhao, Suyang Yu, Qingying Gao, Hokin Deng, Ziqiao Ma, Yijiang Li, Dezhi Luo

机构 * Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） 纠错

AI总结 本研究通过控制头部方向的实验发现，视觉-语言模型（VLMs）在推断注视目标时主要依赖头部方向而非眼睛外观，导致与人类存在显著性能差距，并指出数据偏差是主要原因。

Comments Accepted by ACL 2026. Project page at https://zoryzhang.github.io/gaze/

Hallucination is a Consequence of Space-Optimality: A Rate-Distortion Theorem for Membership Testing

幻觉是空间最优性的结果：成员测试的率失真定理

Anxin Guo, Jingwei Li

机构 * Computer Science Department, Northwestern University（西北大学计算机科学系） ； Department of IEOR, Columbia University（哥伦比亚大学工业工程与运筹学系） 纠错

AI总结 通过将幻觉形式化为成员测试问题，建立率失真定理，证明在有限容量下信息论最优策略必然导致对某些非事实的高置信度，从而产生幻觉。

Comments ICML 2026

IAG: Input-aware Backdoor Attack on VLM-based Visual Grounding

IAG: 基于输入感知的后门攻击针对VLM视觉定位

Junxian Li, Beining Xu, Simin Chen, Jiatong Li, Jingdi Lei, Haodong Zhao, Di Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出IAG方法，通过文本条件UNet动态生成输入感知的触发器，实现首个多目标后门攻击VLM视觉定位，在多个模型和基准上达到最佳攻击成功率且不影响正常性能。

Comments Accepted by CVPR 2026; Code is at https://github.com/lijunxian111/IAG

Journal ref https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2026/papers/Li_IAG_Input-aware_Backdoor_Attack_on_VLM-based_Visual_Grounding_CVPR_2026_paper.pdf

Optimal Bayesian Stopping for Efficient Inference of Consistent LLM Answers

用于高效推断一致LLM答案的最优贝叶斯停止

Jingkai Huang, Will Ma, Zhengyuan Zhou

机构 * Stern School of Business, New York University, New York, USA（纽约大学 Stern 商学院） ； Graduate School of Business, Columbia University, New York, USA（哥伦比亚大学 商学院） 纠错

AI总结 利用贝叶斯先验信息，通过L-聚合停止策略在达到足够一致性时提前停止采样，以最小化采样成本并高效识别最一致的LLM答案。

Comments Accepted to ICML 2026. Camera-ready version

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Structure Enables Effective Self-Localization of Errors in LLMs

结构使语言模型能够有效自我定位错误

Ankur Samanta, Akshayaa Magesh, Ayush Jain, Kavosh Asadi, Youliang Yu, Daniel Jiang, Boris Vidolov, Kaveh Hassani, Paul Sajda, Jalaj Bhandari, Yonathan Efroni

机构 * Meta AI ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

AI总结 本文提出结构化推理方法，通过将推理分解为离散语义步骤，使语言模型能更可靠地定位错误，并基于此设计了迭代纠正采样框架Thought-ICS，实现20-40%的自我纠正提升。

Explicit Second-Order Min-Max Optimization: Practical Algorithms and Complexity Analysis

显式二阶极小极大优化：实用算法与复杂度分析

Tianyi Lin, Panayotis Mertikopoulos, Michael I. Jordan

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences（电气工程与计算机科学系） ； Department of Statistics（统计学系） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Department of Industrial Engineering and Operations Research（工业工程与运作研究系） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Inria, Grenoble INP, LIG（格勒诺布尔阿尔卑斯大学、CNRS、Inria、格勒诺布尔INP、LIG） 纠错

AI总结 针对凸-凹无约束极小极大优化问题，提出并分析了几种不精确正则化牛顿型方法，证明其迭代在界集内且平均迭代在O(ε^{-2/3})次内收敛到ε-鞍点，并通过Schur分解和线性系统求解器高效求解子问题，在合成基准和AUC最大化实际应用中优于一阶方法。

Comments Accepted by TMLR; Adding funding information; 35 pages

Interpretable Neural ODEs for Gene Regulatory Network Discovery under Perturbations

可解释神经ODE用于扰动下基因调控网络发现

Zaikang Lin, Sei Chang, Aaron Zweig, Minseo Kang, Fabian J. Theis, Elham Azizi, David A. Knowles

机构 * Department of Computer Science, Columbia University, New York, U.S.（哥伦比亚大学计算机科学系） ； Department of Industrial Engineering and Operations Research, Columbia University, New York, U.S.（哥伦比亚大学工业工程与运筹学系） ； Department of Applied Mathematics and Applied Physics, Columbia University, New York, U.S.（哥伦比亚大学应用数学与应用物理系） ； New York Genome Center, New York, U.S.（纽约基因组中心） ； Irving Institute of Cancer Dynamics, New York, U.S.（伊万·罗伯特癌症动力学研究所） ； Institute of Computational Biology, Helmholtz Munich, Munich, Germany（海德堡医学院计算生物学研究所） ； Department of Mathematics, Technische Universität München, Munich, Germany（慕尼黑技术大学数学系） 纠错

AI总结 提出PerturbODE框架，利用可解释神经常微分方程建模扰动下的细胞状态轨迹，从ODE参数中推导因果基因调控网络，实现未见遗传干预的模拟。