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

ALLUDE: A Unified Evaluation System for Configurable Attacks in Differentiable Environments

ALLUDE：可微环境中可配置攻击的统一评估系统

Mansi Phute, Alexander Greenhalgh, Matthew Hull, Haoran Wang, Alec Helbling, ShengYun Peng, Elliott Faa, Willian Lunardi, Martin Andreoni, Wenke Lee, Duen Horng Chau

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Technological Innovation Institute（技术创新研究所） 纠错

AI总结 针对视觉模型对抗攻击评估条件有限的问题，ALLUDE提供统一评估系统，通过拉丁超立方抽样和压力测试现有攻击展示评估广度，利用端到端可微渲染针对实际部署优化攻击，且跨平台代码开源。

DS@GT ARC at eRisk 2026: Hybrid Multi-Agent LLM System with Structured Algorithmic Guidance for Conversational Depression Screening

DS@GT在eRisk 2026的ARC：用于对话式抑郁症筛查的具有结构化算法指导的混合多智能体大语言模型系统

Victor Gong, David Guecha

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

AI总结 介绍DS@GT参加eRisk 2026对话式抑郁症筛查挑战赛，其系统历经三个阶段，最终采用混合配置并添加算法组件。提交三次运行结果，混合运行3表现出色，以低成本超付费基线，验证较弱开源模型经算法监督可与专有模型竞争。

Comments Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF), 19 pages, 5 figures

HARP: Harmonic-Aware Residual Partitioning for Neural Audio Codecs

HARP：用于神经音频编解码器的谐波感知残差划分

Qiaoyu Yang, Lixing He, Binyue Deng, Weifeng Zhao

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent Music Entertainment（腾讯音乐娱乐集团） 纠错

AI总结 研究针对神经音频编解码器中码本频谱纠缠等问题，提出HARP训练策略，将RVQ阶段分组，在解码器能访问低频时各小组细化目标频带，重建泛音保留连贯性，该策略无需架构改变，性能优于标准RVQ和并行分解。

Comments Accepted to Interspeech 2026

DS@GT ARC at AnimalCLEF 2026: Species-Aware Graph Construction for Multi-Species Animal Re-Identification

DS@GT ARC参加2026年动物CLEF：用于多物种动物重新识别的物种感知图构建

Evan Sinclair Smith, Anthony Miyaguchi, Snigdha Palamari, Danté Evangelista

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

AI总结 该研究针对多物种动物重新识别问题，提出将其作为物种感知图构建，通过整合预处理、检索、验证、评分、边缘接纳和社区检测等流程，提升识别效果，所选提交在230个团队中排名第五，凸显视觉表示与多种约束校准整合的重要性。

Comments 18 pages, 8 figures. Accepted to the CLEF 2026 Working Notes. Code: https://github.com/dsgt-arc/animalclef-2026

Scaling Limits of Constant-Stepsize SGD at Flat Minima

常步长随机梯度下降在平坦极小值处的缩放极限

Jingyi Zhang, Cheng Mao, Debankur Mukherjee

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

AI总结 研究常步长随机梯度下降在平坦极小值处的缩放极限，通过分析由压缩驱动链生成马尔可夫噪声的SGD，证明其在特定距离下的收敛性，给出不同平坦指数下的收缩因子及小步长缩放极限，揭示了与强凸情况不同的行为。

Comments 52 pages, 3 figures, 1 table

ChemFusion: A Multimodal Cross-Attention Network for Reaction Yield Prediction

ChemFusion：用于反应产率预测的多模态交叉注意力网络

Qiwei Han, Chi Zhou

机构 * Duke University（杜克大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 研究过渡金属催化反应产率预测难题，提出ChemFusion多模态交叉注意力网络，融合电子特征与3D原子坐标，用交叉注意力机制，在交叉偶联库基准测试中性能出色，还能自主学习识别和惩罚空间位阻，提供物理可解释性。

Comments 10 pages, 4 figures, 2 tables