Harvard University（哈佛大学）

An Asymptotic Theory of Chain-of-Thought in In-Context Learning

上下文学习中思维链的渐近理论

Kaito Takanami, Cengiz Pehlevan

机构 * Department of Physics, Graduate School of Science, The University of Tokyo（东京大学物理系研究生院） ； John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保罗森工程与应用科学学院） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学凯普勒人工智能研究 institute） ； Center for Brain Science, Harvard University（哈佛大学脑科学中心） 纠错

AI总结 通过高维随机矩阵理论，推导了线性回归中上下文学习思维链的泛化误差精确公式，揭示了推理深度、预训练数据量和上下文长度之间的相变现象。

VLESA: Vision-Language Embodied Safety Agent for Human Activity Monitoring

VLESA: 用于人类活动监测的视觉语言具身安全智能体

Hanjiang Hu, Yiyuan Pan, Jiaxing Li, Xusheng Luo, Alexander Robey, Na Li, Yebin Wang, Changliu Liu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 提出VLESA框架，通过自我中心视频监测人类活动，利用GRPO训练的目标条件安全Q过滤器进行实时安全干预，在ASIMOV-2.0基准上实现更高干预精度。

Comments 18 pages, 5 tables, 5 figures

Contrastive Neural Algorithmic Reasoning for Graph Coloring

对比神经算法推理用于图着色

Thien Le, Tianyu Zhao, Melanie Weber

机构 * Harvard University SEAS（哈佛大学SEAS） ； Harvard University T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学T.H. Chan公共卫生学院） 纠错

AI总结 提出对比学习框架学习可迁移的着色几何结构，通过图神经网络编码器实现低冲突着色，并推广到不同规模的图。

Comments 52 pages, 5 figures, 45 tables

Low-Frequency Shortcuts in Texture-Driven Visual Learning

纹理驱动视觉学习中的低频捷径

Utku Şirin, Cathy Hou, David Alvarez-Melis, Stratos Idreos

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Kempner Institute（凯姆纳研究所） 纠错

AI总结 本文分析了纹理驱动领域中神经网络依赖低频成分作为捷径的现象，提出通过裁剪低频成分来消除捷径，从而提升分布内准确率和鲁棒性。

HARVE: Hacking-Aware Reward-Head Vector Editing for Robust Reward Models

HARVE：面向鲁棒奖励模型的感知黑客奖励头向量编辑

Shuang Liu, Yuxuan Bo, Qiuyang Zhao, Caiyue Huang, Xiaorong Chen, Yanguang Liu, Mengnan Du

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 针对奖励模型易受奖励黑客攻击的问题，提出无需训练的奖励头编辑方法HARVE，通过移除与黑客相关子空间对齐的奖励头向量分量，提升鲁棒性并保持通用能力。

Economy of Minds: Emerging Multi-Agent Intelligence with Economic Interactions

思维经济：具有经济交互的涌现多智能体智能

Zhenting Qi, Huangyuan Su, Ao Qu, Chenyu Wang, Yu Yao, Han Zheng, Kushal Chattopadhyay, Guowei Xu, Zihan Wang, Weirui Ye, Vijay Janapa Reddi, Ju Li, Paul Pu Liang, Himabindu Lakkaraju, Sham Kakade, Yilun Du

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 受哈耶克经济理论启发，通过拍卖和财富积累的简单经济信号实现去中心化信用分配，使弱智能体群体涌现出多步推理策略，在五个智能体任务中超越强单体基线。

Neutrino Fingerprints: Image-Based Encodings of IceCube Events for CNN Direction Reconstruction

中微子指纹：基于图像的 IceCube 事件编码用于 CNN 方向重建

Floriano Tori, Brecht Verbeken, Vincent Ginis

机构 * Data Analytics Lab, Vrije Universiteit Brussel（自由大学布鲁塞尔数据分析实验室） ； imec-SMIT, Vrije Universiteit Brussel（imec-SMIT，自由大学布鲁塞尔） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） 纠错

AI总结 提出将 IceCube 中微子事件编码为紧凑的 72×72×3 图像（中微子指纹），利用 ResNet18 卷积网络实现方向重建，平均角误差为 1.10 rad，性能媲美更复杂架构。

Comments 6 pages, 1 figure

On the Generalization Gap in Self-Evolving Language Model Reasoning

自进化语言模型推理中的泛化差距

Zhenting Qi, Susanna Maria Baby, Stefanie Anna Baby, Kan Yuan, Andrew Tomkins, Tu Vu, Da-Cheng Juan, Cyrus Rashtchian

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Harvard University（哈佛大学） ； Google（谷歌） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

AI总结 本文研究严格闭环设置下自进化算法与完美监督之间的差距，发现多轮批评-修正策略可接近完美监督性能，但自进化仍存在非平凡差距。

Comments Published at ICML 2026

Act Like a Pathologist: Tissue-Aware Whole Slide Image Reasoning

像病理学家一样：组织感知的全切片图像推理

Wentao Huang, Weimin Lyu, Peiliang Lou, Qingqiao Hu, Xiaoling Hu, Shahira Abousamra, Wenchao Han, Ruifeng Guo, Jiawei Zhou, Chao Chen, Chen Wang

机构 * Stony Brook University（石英溪大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出一种问题引导、组织感知的粗到细检索框架HistoSelect，通过识别相关组织区域并选择最具信息量的补丁，在减少70%视觉标记的同时提升病理问答准确性。

Comments 14 pages, 8 figures. Accepted by CVPR'26

Tokenizing Loops of Antibodies

抗体环的标记化

Ada Fang, Robert G. Alberstein, Simon Kelow, Frédéric A. Dreyer

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Prescient Design, Genentech（Prescient Design，基因泰克） 纠错

AI总结 提出Igloo多模态抗体环标记器，通过对比学习编码主链二面角和序列，高效检索相似环结构，提升H3环识别性能5.9%，并集成到蛋白质语言模型中改善抗体设计。

Comments 21 pages, 7 figures, 10 tables, code available at https://github.com/prescient-design/igloo

AlphaEval: A Comprehensive and Efficient Evaluation Framework for Formula Alpha Mining

AlphaEval：一个全面高效的公式化Alpha挖掘评估框架

Hongjun Ding, Binqi Chen, Jinsheng Huang, Taian Guo, Zhengyang Mao, Guoyi Shao, Lutong Zou, Luchen Liu, Ming Zhang

机构 * CUNY Baruch College（CUNY 巴纳特学院） ； Peking University（北京大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Zhengren Research（正人研究所） ； Zhengren Quant（正人量化） 纠错

AI总结 提出AlphaEval框架，通过五个维度（预测能力、稳定性、鲁棒性、金融逻辑、多样性）对自动Alpha挖掘模型进行统一、可并行化且无需回测的评估，实现与回测相当的评估一致性并提高效率。

Comments Accepted by KDD2026