Columbia University（哥伦比亚大学）

Three-Pronged Spectral Control for Federated Parameter Efficient Fine Tuning

用于联邦参数高效微调的三叉戟频谱控制

Shiva Raj Pokhrel, Dipsan Bhattarai, Anwar Walid

机构 * School of IT, Deakin University（迪肯大学信息技术学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究针对联邦参数高效微调在非IID客户端异质性下的脆弱性，提出TRISHUL频谱控制框架，通过共享冻结多头低秩基、核范数近端收缩及非均匀分配适应头，提升了收敛性、稳定性和最终性能。

Comments 18 pages, 17 figures, 11 tables

FELT: Generating Tactile Signals from Vision for Visuo-Tactile Manipulation

FELT：从视觉生成触觉信号用于视觉触觉操纵

Zinan Li, Yiyang Ling, Yuming Gu, Binghao Huang, Chenhao Liang, Sharfin Islam, Hisham Bedri, John Chirikjian, Yunzhu Li, Stefanos Nikolaidis, Daniel Seita

机构 * Viterbi School of Engineering, University of Southern California（南加州大学维特比工程学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Starpilot（星航） 纠错

AI总结 研究针对触觉数据稀缺问题，提出FELT框架，利用视觉编码器和查询解码器从RGB观测合成触觉图像，通过单独分支解码左右传感器面板，实验表明该方法能提升策略成功率，潜在特征训练和部署无需真实触觉传感器。

Comments 26 pages, including supplementary material

Evaluating the Effectiveness of Persona Simulation in Opinion Prediction with GPT-4.1

用GPT-4.1评估角色模拟在观点预测中的有效性

Sarah Y. Li, Ziyu Yao

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究用GPT-4.1测试角色模拟在观点预测中的有效性，利用相关数据集进行实验，在选举结果和医学观点预测上取得一定成果，生成对话符合角色特点，解决偏差后角色模拟在多领域观点分析等应用前景广阔。

Comments ICDM 2025 Undergraduate and High School Symposium

Journal ref Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), pp. 2938-2942

Towards Disentangled Preference Optimization Dynamics: Suppress the Loser, Preserve the Winner

朝着解耦偏好优化动态：压制失败者，保留胜利者

Wei Chen, Yubing Wu, Junmei Yang, Delu Zeng, Qibin Zhao, John Paisley, Min Chen, Zhou Wang

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

AI总结 本文提出奖励校准方法，通过解耦带宽条件实现压制失败者并保留胜利者的优化动态，提升了下游性能。

Journal ref International Conference on Machine Learning(ICML) 2026