Columbia University（哥伦比亚大学）

Articulated Humanoid Head for a Robot Receptionist Capable of Natural Human Interaction

用于机器人接待员的具有自然人机交互能力的关节式人形头部

Tharusha Fonseka, Charuka Bandara, Moshintha Hewavitharana, Melisa Arukgoda, Wageesha N. Manamperi, Udaya S. K. Perera Miriya Thanthrige, Peshala Jayasekara

机构 * Engineered Arts（工程艺术公司） ； Realbotix（Realbotix公司） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 针对现有人形机器人头部的局限，提出用于接待员的关节式人形机器人头部，集成21自由度机械结构与逼真皮肤，结合多种模型进行人脸识别和自然语言处理，经测试和评估，其对话、重新识别及类人等能力表现良好。

Comments This work is accepted at IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM2026)

Journal ref IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM2026)

RIMS: Preference Optimization via Smoothed Multi-pair Aggregation for Small-Scale LLM Retrieval-Augmented Generation

RIMS：通过平滑多对聚合进行偏好优化以实现小规模语言模型检索增强生成

Pei Tian, Zihan Dong, Tianci Liu, Linjun Zhang, Haoyu Wang

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Purdue University（普渡大学） ； SUNY Albany（纽约州立大学奥尔巴尼分校） 纠错

AI总结 研究针对小规模语言模型检索增强生成中对噪声证据敏感的问题，提出RIMS框架，通过合成偏好数据、软聚合机制及偏好优化，实现更好性能，在多基准测试中优于现有方法

Journal ref COLM 2026

Spatial Transport of Integration Error in Generative ODEs

生成常微分方程中积分误差的空间传输

Songheng Yin

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究生成常微分方程中积分误差的空间传输问题，通过带符号的源和传输计算，利用单步截断残差和结构破坏零值等方法分析误差，还发现训练惩罚注入变化可降误差，模型可据此训练改变。

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