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

TuneJury: An Open Metric for Improving Music Generation Preference Alignment

TuneJury: 一种改进音乐生成偏好对齐的开放指标

Yonghyun Kim, Junwon Lee, Haiwen Xia, Yinghao Ma, Junghyun Koo, Koichi Saito, Yuki Mitsufuji, Chris Donahue

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Sony AI（索尼AI） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Peking University（北京大学） ； QMUL（伦敦玛丽女王大学） 纠错

AI总结 提出TuneJury，一个开放、实例级别的成对奖励模型，用于文本到音乐生成，通过预测偏好分数支持数据筛选、后处理校准，并在推理、优化和训练中提升对齐效果。

Comments 32 pages, 9 figures

pFedUL: Layer-Aware Federated Unlearning for Personalized Federated Learning

pFedUL: 面向个性化联邦学习的层感知联邦遗忘

Zhuodong Liu, Xiangyu Li, Zhihao Zhang

机构 * Saunders College of Business, Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院商学院） ； 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 针对个性化联邦学习（pFL）中共享层与个性化层分离带来的遗忘挑战，提出pFedUL框架，通过梯度贡献归因、自适应选择性遗忘和轻量级重校准协议，在保证遗忘效果的同时维持剩余客户97.3%的个性化精度。

Comments This paper has been accepted for publication in CMC-Computers, Materials & Continua

PolyMerge: Compressing 3D Gaussian Splats with Polytope Coverings for Provably Safe Resource-Constrained Navigation

PolyMerge: 用多面体覆盖压缩3D高斯泼溅以实现可证明安全的资源受限导航

Jihoon Hong, Chih-Yuan Chiu, Sara Fridovich-Keil, Glen Chou

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

AI总结 提出PolyMerge，将大规模3D高斯泼溅模型转换为凸多面体覆盖，保证覆盖原模型所有障碍物，结合控制障碍函数实现实时安全路径规划，在Crazyflie无人机上验证。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 7, pp. 8512-8519, July 2026

PACT: Privileged Trace Co-Training for Multi-Turn Tool-Use Agents

PACT: 多轮工具使用智能体的特权轨迹协同训练

Zhenbang Du, Jun Luo, Zhiwei Zheng, Xiangchi Yuan, Kejing Xia, Dachuan Shi, Qirui Jin, Qijia He, Shaofeng Zou, Yingbin Liang, Wenke Lee

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

AI总结 提出PACT框架，通过特权轨迹（专家轨迹）在训练时提供密集监督信号，结合轨迹条件RL和组件感知SFT损失，避免推理时依赖轨迹，显著提升多轮工具使用智能体的性能。

Comments Project page: https://zhenbangdu.github.io/pact-project-page/

Pixels to Proofs: Probabilistically-Safe Latent World Model Control via Parallel Conformal Robust MPC

从像素到证明：通过并行保形鲁棒MPC实现概率安全的潜在世界模型控制

Devesh Nath, Anutam Srinivasan, Haoran Yin, Ruitong Jiang, Jeffrey Fang, Glen Chou

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

AI总结 提出SLS^2框架，结合保形预测与鲁棒模型预测控制，在学习的潜在世界模型中实现基于视觉的安全运动规划，提升目标到达性能与安全性。

Hierarchical Modeling of ICD Codes in EHR Foundation Models

EHR基础模型中ICD码的分层建模

Megha Thukral, Dong Gyun Kang, Rudra Pratap Singh, Shruthi Kashinath Hiremath, Katrin Hänsel, Thomas Plötz

机构 * School of Interactive Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院交互计算学院） ； Optum AI 纠错

AI总结 研究利用ICD-10-CM层次结构作为归纳偏置，通过序列增强和图注入两种机制改进EHR表示学习，实验表明显式编码层次结构在域内和跨数据集任务中均优于扁平表示。

MNet++: Extended 2D/3D Networks for Anisotropic Medical Image Segmentation

MNet++: 用于各向异性医学图像分割的扩展2D/3D网络

Kirsten Odendaal, Rade Bajic

机构 * School of Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算学院） 纠错

AI总结 本文复现并扩展了混合2D/3D卷积网络MNet，引入自适应融合门控和VMamba状态空间模块，在保持各向异性鲁棒性的同时提升分割性能。

Exact, Efficient, and Safe Occlusion-Aware Planning Using AH-Polyhedrons

使用AH-多面体的精确、高效且安全的遮挡感知规划

Long Kiu Chung, David Isele, Toktam Mohammadnejad, Faizan M. Tariq, Sangjae Bae, Shreyas Kousik, Jovin D'sa

机构 * Honda Research Institute (HRI)（本田研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 提出APRO框架，利用博弈论主动感知和AH-多面体可达性分析，通过线性规划实现精确安全验证，解决自动驾驶代客泊车中的遮挡问题，达到100%安全率且实时。

Comments 8 pages, 3 figures

Cordyceps: Covert Control Attacks on LLMs via Data Poisoning

Cordyceps: 通过数据投毒对LLM的隐蔽控制攻击

Zedian Shao, Charles Fleming, Teodora Baluta

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Cisco Systems（思科系统） 纠错

AI总结 提出一种数据投毒方法，通过语义关联教LLM隐藏任意恶意指令，实现隐蔽控制攻击，绕过多种防御。

Comments USENIX Security '26

SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks

SkillsBench: 基准测试智能体技能在不同任务中的有效性

Xiangyi Li, Yimin Liu, Wenbo Chen, Bingran You, Zonglin Di, Yifeng He, Shenghan Zheng, Kyoung Whan Choe, Jiankai Sun, Shuyi Wang, Chujun Tao, Binxu Li, Xuandong Zhao, Hejia Geng, Xiaojun Wu, Junwei Zhou, Xiaokun Chen, Hanwen Xing, Yubo Li, Qunhong Zeng, Di Wang, Yuanli Wang, Roey Ben Chaim, Penghao Jiang, Haotian Shen, Luyang Kong, Xinyi Liu, Runhui Wang, Xuanqing Liu, Jiachen Li, Xin Lan, Yueqian Lin, Wengao Ye, Junwei He, Songlin Li, Yue Zhang, Yipeng Gao, Yijiang Li, Ze Ma, Liqiang Jing, Tianyu Wang, Kaixin Li, Yiqi Xue, Haoran Lyu, Yizhuo He, Yuchen Tian, Shutong Wu, Bowei Wang, Yixuan Gao, Bo Chen, Litong Liu, Sikai Cheng, Jiajun Bao, Shuaicheng Tong, Shuwen Xu, Terry Yue Zhuo, Tinghan Ye, Qi Qi, Miao Li, Longtai Liao, Zelin Tan, Chang Shi, Xilin Tang, Srinath Tankasala, Boqin Yuan, Yaoyao Qian, Jianhong Tu, Chenguang Wang, Yizhou Sun, Wei Wang, Aaron Taylor, Ziyue Yang, Changkun Guan, Zhikang Dong, Xinyu Zhang, Steven Dillmann, Han-chung Lee, Dawn Song

机构 * BenchFlow ； OSU ； Amazon ； UC Berkeley ； UC Santa Cruz ； UC Davis ； Dartmouth ； RLWRLD ； Independent ； Princeton University ； Oxford University ； Stanford University ； USC ； CMU ； Foxconn ； Zenity ； UNSW ； UT Austin ； MSU ； Duke University ； ByteDance ； UT Dallas ； UC San Diego ； Columbia University ； University of Rochester ； Cornell Tech ； Georgia Tech ； Cornell University ； NEU ； UCLA ； Snap Inc. ； Fanshawe College ； University of Science and Technology of China ； HKUST(GZ) ； Anyscale 纠错

AI总结 提出SkillsBench基准，包含8领域87个任务，通过配对评估证明技能提升平均通过率16.6个百分点，小模型配备技能可匹敌大模型。

EffGen: Enabling Small Language Models as Capable Autonomous Agents

EffGen: 使小型语言模型成为能干的自主智能体

Gaurav Srivastava, Aafiya Hussain, Chi Wang, Yingyan Celine Lin, Xuan Wang

机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） ； Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA（佐治亚理工学院） ； Google DeepMind, USA（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 EffGen是一个针对小型语言模型优化的开源智能体框架，通过提示压缩、任务分解、复杂度路由和统一记忆系统，实现高效、安全的本地部署，在13个基准测试中优于LangChain等框架。

Comments Accepted to ICML 2026 Conference

DAL: A Practical Prior-Free Black-Box Framework for Piecewise Stationary Bandits

DAL：一种面向分段平稳赌博机的实用无先验黑盒框架

Argyrios Gerogiannis, Yu-Han Huang, Subhonmesh Bose, Venugopal V. Veeravalli

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出检测增强学习（DAL）框架，无需非平稳性先验知识，将任意最优静态赌博机算法与变化检测器结合，在多种非平稳场景下超越现有方法。

Comments 28 pages, 12 figures