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

Grounding latent algorithm routing in transformer reasoning

在变压器推理中为潜在算法路由建立基础

Xiangbo Zhang, Xiaoxu Ma

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

AI总结 研究变压器能否围绕不同归纳偏差族组织情节级适应，通过潜在算法路由及ROUTEBENCH基准实验，发现从零训练的密集仅解码器变压器能开发类似路由的内部变量，缩小最优路由差距，但未建立通用路由。

Comments Accepted by COLM 2026

DeVA: Decoupled Video-Action Model with physical guidance for robot policy learning

DeVA：用于机器人策略学习的具有物理引导的解耦视频-动作模型

Mengqi Zhang, Sahil Khose, Simar Kareer, Yuchen Song, Unnat Jain, Judy Hoffman

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 研究可泛化机器人操纵策略，提出DeVA模型，通过专门的视频和动作专家、多级特征转移及物理显著引导，实现丰富信息交换，使策略学习更易处理，在模拟和实际实验中展现良好性能。

Comments Project page with videos, code, and checkpoints: https://deva-model.github.io/

When Should Active RAG Retrieve? A Budget-Aware Evaluation of Utility, Calibration, and Cost

主动检索生成式人工智能何时应进行检索？效用、校准和成本的预算感知评估

Pin Qian, Su Wang, Chong Peng, Junxian You, Lifei Liu, Haoran Yu, Yihang Chen, Xiaochong Jiang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 研究主动检索生成式人工智能何时检索，通过将其重述为效用估计进行预算感知评估，并分离出相关三个问题，利用多种方法实现，在多数据集和模型中验证，强调评估应报告多方面指标。

Comments Accepted at the ACM SIGKDD KDD 2026 Workshop on Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI; 7 pages, 1 figure, and 4 tables

PRESTO: Prefix-Aligned Tree Drafting for Diffusion Speculative Decoding

PRESTO：用于扩散推测解码的前缀对齐树草稿生成

Zheng Wang, Zhifan Ye, Qi Cheng, Yonggan Fu, Ziyan Wang, Feng Zhu, Haozhe Zhao, Jan Kautz, Pavlo Molchanov, Humphrey Shi, Minjia Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 研究针对扩散大语言模型用于推测解码时现有方法的局限，提出PRESTO框架，通过前缀对齐评分和基于优先级的树搜索，解决扩散草稿与前缀验证不匹配问题，在多种基准测试中显著提升了端到端吞吐量。

TRACE-ROUTER: Task-Consistent and Adaptive Online Routing for Agentic AI

TRACE-ROUTER：用于智能AI的任务一致且自适应的在线路由

Ritik Raj, Souvik Kundu, Sarbartha Banerjee, Dheemanth Joshi, Ishita Vohra, Tushar Krishna

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Intel（英特尔公司） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

AI总结 研究针对企业AI中现有路由决策与智能应用任务级结果不匹配问题，提出TRACE-Router任务级路由框架，利用上下文博弈、终端奖励更新策略，在多基准测试中改善准确性-延迟权衡，取得较好效果。

Frequency-domain Event-based Imaging for Selective Surveillance

频域事件成像用于选择性监控

Megan Birch, James Rick, Adrish Kar, Jason Zutty, Joseph L. Greene

机构 * Georgia Tech Research Institute（佐治亚理工学院研究 institute） 纠错

AI总结 本文提出FRIES框架，通过频域分析事件数据，用于识别机械振动和旋转物体，结合RTS可视化技术，在室内和户外实验中验证了其在动态背景下的有效性。

Comments 14 pages, 11 figures

Journal ref Proc. SPIE 14031 (Jun 2026)

TurPy: a physics-based and differentiable optical turbulence simulator for algorithmic development and system optimization

TurPy：一种基于物理的可微光学湍流模拟器，用于算法开发和系统优化

Joseph L. Greene, Alfred Moore, Iris Ochoa, Emily Kwan, Patrick Marano, Christopher R. Valenta

机构 * Georgia Tech Research Institute（佐治亚理工学院研究所） 纠错

AI总结 TurPy通过结合子谐波相位屏幕生成、自回归时间演进和自动化屏幕放置流程，提供高保真度的可微光学湍流模拟，支持端到端光学系统设计。

Comments 19 pages, 7 figures, 1 table. Presented at 2026 SPIE DS Synthetic Data for Artificial Intelligence and Machine Learning: Tools, Techniques, and Applications IV