Columbia University（哥伦比亚大学）

MorphologyFM: A Foundation Model for Morphology-Aware Representation Learning from ECG and Pulse Oximetry Waveforms

MorphologyFM：一种用于从心电图和脉搏血氧波形中进行形态感知表示学习的基础模型

Saiyang Feng, Yuanyun Zhang, Shi Li

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究针对现有生理波形方法未保留临床意义波形形态的问题，提出多模态基础模型MorphologyFM，通过形态感知自监督学习目标预训练，结合多种技术学习相关表示，在多下游任务中表现优于其他方法，证明联合建模更具可转移性。

Fixed-Protocol Amortized MPS Tomography with Conformalized Predictive Uncertainty

具有共形预测不确定性的固定协议摊销MPS层析成像

Jian Xu, Delu Zeng, John Paisley, Qibin Zhao

机构 * RIKEN iTHEMS ； RIKEN AIP ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究量子态层析成像，提出固定协议摊销MPS估计器，通过特定测量设计及规范不变保真度损失训练，能提升测量效率与保真度，并给出覆盖区间，在不同系统规模下保持质量，还在IBM硬件上实现闭环。

Geometric Causal Models

几何因果模型

Eli N. Weinstein, David M. Blei

机构 * Department of Chemistry, Technical University of Denmark（丹麦技术大学化学系） ； Departments of Statistics and Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学统计学与计算机科学系） 纠错

AI总结 针对非独立同分布结构化数据的因果推断难题，提出利用数据生成过程内在对称性的几何因果模型框架，结合群论、遍历理论与几何深度学习实现因果识别与估计。

Learning Tactile-Aware Quadrupedal Loco-Manipulation Policies

学习具备触觉感知的四足机器人运动-操作策略

Pokuang Zhou, Yuhao Zhou, Quan Khanh Luu, Seungho Han, Heng Zhang, Binghao Huang, Yunzhu Li, Arash Ajoudani, Zhengtong Xu, Yu She

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出一种具有层次结构的触觉感知运动-操作策略学习框架，通过真实世界示范训练触觉条件的视觉-触觉高层策略，并结合大规模模拟强化学习学习能追踪多样指令轨迹和触觉交互的全身控制策略，提升接触丰富场景下的协调运动与操作性能。

Sense and Sensitivity: Examining the Influence of Semantic Recall on Long Context Code Understanding

感知与敏感性：探讨语义回忆对长上下文代码推理的影响

Adam Štorek, Mukur Gupta, Samira Hajizadeh, Prashast Srivastava, Suman Jana

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文探讨了语义回忆对长上下文代码推理的影响，通过评估10种先进LLM发现，前沿模型在词汇回忆上表现优异，但语义回忆在长上下文中央位置时显著下降。引入语义回忆敏感性指标，提出SemTrace任务，展示LLM在长上下文中的位置效应。

Comments Accepted to ACL 2026 (main)

EmbedOR: Provable Cluster-Preserving Visualizations with Curvature-Based Stochastic Neighbor Embeddings

EmbedOR: 基于曲率的随机邻居嵌入的可证明聚类保持可视化

Tristan Luca Saidi, Abigail Hickok, Bastian Rieck, Andrew J. Blumberg

机构 * Department of Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） ； Department of Statistics & Data Science, Wu Tsai Institute, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系、吴氏研究所） ； Department of Machine Learning, University of Fribourg（弗里堡大学机器学习系） ； Department of Mathematics, Columbia University（哥伦比亚大学数学系） ； Irving Institute for Cancer Dynamics, Columbia University（哥伦比亚大学癌症动力学研究所） 纠错

AI总结 EmbedOR是一种结合离散图曲率的SNE算法，通过增强的距离度量有效保持数据聚类结构，减少可视化碎片化，提升高维数据的几何保持能力。

Journal ref Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 123 (28) e2509171123 (2026)

PM-KVQ: Progressive Mixed-precision KV Cache Quantization for Long-CoT LLMs

PM-KVQ：用于长思维链语言模型的渐进式混合精度键值缓存量化

Tengxuan Liu, Shiyao Li, Jiayi Yang, Tianchen Zhao, Feng Zhou, Xiaohui Song, Guohao Dai, Shengen Yan, Huazhong Yang, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Infinigence-AI ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对长思维链语言模型因键值缓存内存开销大导致性能下降的问题，提出渐进式混合精度KV缓存量化（PM-KVQ），通过渐进量化策略和逐块内存分配减少累积误差，用带位置插值的校准策略增加校准长度，提升了推理性能和吞吐量。

Comments Accepted by ICLR 2026. Code available at https://github.com/thu-nics/PM-KVQ