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

Selective State-Space Adaptation and Retrieval for Language Model Reasoning

用于语言模型推理的选择性状态空间适应与检索

Atahan Dokme, Larry Heck

机构 * AI Virtual Assistant (AVA) Lab（人工智能虚拟助手（AVA）实验室） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 研究针对语言模型推理，提出一类含MaLoRA和MaRA的适配器，通过在令牌和上下文级别引入选择性状态空间递归实现适应，在多个冻结主干和推理基准上提升了推理准确性。

Bayesian Retraction Optimization for Tissue Attachment Mapping in Surgical Dissection

用于手术解剖中组织附着映射的贝叶斯回缩优化

Shing-Hei Ho, Bao Thach, Toan Vo, James M. Ferguson, Alan Kuntz

机构 * The Robotics Center and the Kahlert School of Computing at the University of Utah（美国犹他大学机器人中心和卡尔特计算学院） ； School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology（美国佐治亚理工学院计算科学与工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering and Department of Computer Science, Vanderbilt University（美国范德堡大学电气与计算机工程系和计算机科学系） 纠错

AI总结 针对外科医生短缺，该研究将组织附着识别视为概率问题，提出基于顺序贝叶斯希尔伯特地图和贝叶斯回缩优化的方法，避免显式组织建模，在模拟中验证并实现向实际机器人解剖实验的零样本转移，为自动化手术解剖提供新途径。

Comments IEEE IROS 2026 preprint

Decoupled Pipeline with Proposal Reranking and Score Fusion for Positive-Unlabeled Marine Species Detection

用于正未标记海洋物种检测的具有提议重排和分数融合的解耦管道

Robert James Brock, Sebastian Maximilian Krupa, Jason Kahei Tam

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

AI总结 FathomNetCLEF 2026竞赛面临训练标签稀疏等问题，DS@GT ARC团队开发多阶段系统，用冻结检测器生成提议，经推理、分类和分数融合排序，在102个团队中排第12，实验表明特定策略比微调检测器等更有效。

LP-SFT: Local-Preserving Supervised Fine-Tuning via Multimodal Entropy Structure

LP-SFT：通过多模态熵结构进行局部保持监督微调

Yueyang Wang, Baolong Bi, Shuo Lu, Jingyuan Zhang, Jiajun Shi

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； College of Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算学院） 纠错

AI总结 研究监督微调中存在的问题，利用香农和雷尼熵分析揭示预训练模型的多模态熵结构，提出LP-SFT目标，在多领域实验中提升性能，平衡准确率和k准确率。

Comments 20 pages, 3 figures. Code is available at https://github.com/Wakaka161/LP-SFT

FormGym: Doing Paperwork with Agents

FormGym：用智能体完成文书工作

Matthew Toles, Rattandeep Singh, Isaac Song, Zhou Yu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 FormGym提出一个表格填写基准测试，通过FieldFinder工具提升智能体在表格定位和填写任务中的性能