Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

Recent Advances in mm-Wave and Sub-THz/THz Oscillators for FutureG Technologies

毫米波和亚太赫兹/太赫兹振荡器的最新进展用于未来G技术

Baktash Behmanesh, Ahmad Rezvanitabar

机构 * Department of Electrical and Information Technology, Lund University（吕斯特大学电子与信息技术系） ； School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院电子与计算机工程学院） 纠错

AI总结 本文综述了毫米波和亚太赫兹振荡器在下一代计算和通信系统中的最新进展，包括5G、6G及未来技术，探讨了CMOS、SiGe等半导体技术在相位噪声、输出功率等性能指标上的设计方法及挑战。

Unifying Sparse Attention with Hierarchical Memory for Scalable Long-Context LLM Serving

统一稀疏注意力与分层记忆以实现可扩展的长上下文LLM服务

Zihan Zhao, Baotong Lu, Shengjie Lin, Yizou Chen, Jing Liu, Yanqi Zhang, Ziming Miao, Ming-Chang Yang, Haiying Shen, Qi Chen, Fan Yang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出SPIN框架，通过统一分区抽象、局部性感知的KV缓存管理器和两级元数据布局，提升稀疏注意力与分层KV存储的协同效率，实现更高的吞吐量和更低的响应时间。

Comments 15 pages

Tree-of-Evidence: Efficient "System 2" Search for Faithful Multimodal Grounding

证据树：高效的'系统2'搜索用于忠实的多模态接地

Micky C. Nnamdi, Benoit L. Marteau, Yishan Zhong, J. Ben Tamo, May D. Wang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出Tree-of-Evidence算法，通过离散优化问题实现多模态模型的可解释性，通过证据瓶颈和束搜索生成可审计的证据集，保留高预测性能并提升决策一致性。

Journal ref ACL 2026 Findings

STAR-Filter: Efficient Convex Free-Space Approximation via Starshaped Set Filtering in Noisy Environments

STAR-Filter：通过星形集过滤实现噪声环境中的高效凸自由空间近似

Yuwei Wu, Yichen Zhao, Dexter Ong, Vijay Kumar

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出STAR-Filter框架，利用星形集构造快速过滤凸区域生成，减少冗余计算并提升鲁棒性，实验证明其在噪声和大规模数据下的高效性。