Columbia University（哥伦比亚大学）

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)

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