Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Smooth Reparameterizations of Functions on Simplicial Product Spaces: Applications to Probabilistic Tensor Decomposition and Functional Data Registration

单纯形乘积空间上函数的光滑重参数化：在概率张量分解与函数数据配准中的应用

Shashwat Kumar, Arafat Rahman, Anuj Srivastava, P. -A. Absil

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； UCLouvain（鲁汶大学（法语）） 纠错

AI总结 针对单纯形乘积空间上的优化问题，提出用光滑重参数化替换单纯形乘积，得到性能优于投影梯度下降的黎曼梯度下降算法，可用于概率张量分解与函数数据配准。

Comments submitted to Journal of Optimization Theory and Applications (JOTA)

Training-Free versus Training-Based Intent Classification in LLMs: Accuracy, Robustness, and Failure Modes

大语言模型中无训练与基于训练的意图分类：准确性、鲁棒性与失败模式

Nan Chen, Zhouhao Yang, Soufiane Hayou

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本研究系统对比LLMs中无训练与基于训练的意图分类方法，发现两类方法在简单基准上性能饱和，基于训练的方法在难分类任务占优，无训练方法对混合与对抗性提示更鲁棒。

Comments Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM 2026)

Learning Panorama-Aware VLA for Mobile Manipulation with Whole-Body Teleoperation

面向全身遥操作移动操作的全景感知VLA学习

Donglin Yang, Haoran Chen, Xingyu Chen, Lixing Liu, Manyi Li, Changhe Tu, Ke Xu, Xiaojian Ma, Si Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Shandong University（山东大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Delta Intelligence（delta智能公司） 纠错

AI总结 针对移动操作VLA策略的局部视野与全身演示数据收集难题，开发全身遥操作系统与PanoVLA全景感知VLA策略，基于5.5小时多模态数据集，在四项真实任务中平均阶段完成率91.3%、端到端成功率73.4%，性能优于局部视角基线。

Comments 8 pages, 4 figures

Loud or Silent? A Reusable Framework for Per-Modality Failure Analysis in Multimodal Clinical AI

大声还是沉默？一种用于多模态临床AI中模态级失败分析的可复用框架

Quang Bui, Shlok Jaiswal, Samuel Paik-Heintz, Kevin Zhou, Kaushik Madapati, Krittaphas Chaisutyakorn, Noah Dane Hebdon, Dimitrios Proios, Sebastián Andrés Cajas Ordóñez, Kacper Dobek, Boya Zhang, Aly Dhedhi, Ahram Han, Kushul Reddy Palakala, Rahul Gorijavolu, Jacques Kpodonu, Leo Anthony Celi

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； American International School Vienna（维也纳美国国际学校） ； Neuqua Valley High School（纽夸谷高中） ； North Hollywood High School（北好莱坞高中） ； Hopewell Valley Central High School（霍普韦尔谷中央高中） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Siriraj Hospital（诗里拉吉医院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of Geneva（日内瓦大学） ； Poznan University of Technology（波兹南理工大学） 纠错

AI总结 该研究提出一种模型无关的多模态临床AI模态级失败分析框架，可复用且仅用部署可观测信号，经植入真实值和MIMIC-IV队列验证，能定位失败模态、区分失败类型，为心脏基础模型部署提供参考。

MonitorVLM-v2: A Deployed Vision-Language Framework for Real-Time Safety Violation Detection

MonitorVLM-v2：用于实时安全违规检测的已部署视觉-语言框架

Jiang Wu, Sichao Wu, Yinsong Ma, Lifang Zheng, Jingliang Duan

机构 * School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学机械工程学院） ； The Laboratory for Computational Sensing and Robotics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学计算传感与机器人实验室） 纠错

AI总结 本文提出MonitorVLM-v2框架，将VLM安全评估转化为有限符号空间概率推理，结合SymPO算法与熵驱动分类机制，在地下矿部署中实现19.45倍提速，确认违规量达人工检查的2.78倍，满足实时可审计工业监控需求。

RF-HOI: Recognize Human-Object Interaction with Radio Frequency Signals

RF-HOI：利用射频信号识别人体-物体交互

Lihao Wang, Linlu Gao, Jiacan Yu, Yanyu Lin, Yifan Yin, Jianxin Wang, Tianmin Shu, Renjie Zhao

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

AI总结 该研究针对视觉HOI识别的隐私与光照问题，提出仅用射频信号的RF-HOI框架，融合毫米波雷达与RFID，结合合成RF数据提升性能，效果优于基线且接近视觉模型。

Comments Accepted by ACM IMWUT

Agent-as-Peer-Debriefer: A Multi-Agent Framework with Perspective-Based Refinement for Qualitative Analysis

Agent-as-Peer-Debriefer: 一种基于视角精炼的多智能体定性分析框架

Zhimin Lin, Kun Cheng, Zhiyao Shu, Junhua Fang, Juntao Li, Fan Bai, Jie Gao

机构 * Soochow University（苏州大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 提出一种多智能体框架，通过模拟同行汇报（peer debriefing）并引入理论驱动、数据驱动和应用三种分析视角，提升大语言模型在定性数据分析中的编码质量。

Conditional Deep Levy Models for Exotic Derivatives: History-Aware Path Generation and P-Q Payoff Diagnostics

用于奇异衍生品的条件深度Levy模型：历史感知路径生成与P-Q收益诊断

Helin Zhao, Junchi Shen

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Washington Seattle（华盛顿大学（西雅图）） 纠错

AI总结 该研究提出基于DLPMs的历史感知路径生成器，在股指路径生成任务中优于对照组，并构建P-Q收益诊断框架，用于奇异衍生品的收益分析。

Comments 39 pages, 5 figures, 15 tables