Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

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

Reeling It In: Flexible Needle Pick Up via Thread Manipulation for Autonomous Suturing

收线：通过线操作实现自主缝合的柔性缝针拾取

Emma Huang, Zih-Yun Chiu, Neelay Joglekar, Shanglei Liu, Michael C. Yip

机构 * University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UC San Diego Health（加州大学圣迭戈分校健康中心） 纠错

AI总结 本研究提出一种基于缝合线辅助的自主缝针拾取框架，通过线操作实现间接拾取，可应对缝针被遮挡或不可接近等场景，提升了自主缝合的鲁棒性。

Comments Accepted to IROS 2026

On the Rademacher Complexity of Graph Neural Networks: Unifying Expressivity and Geometry

图神经网络的拉德马赫复杂度：统一表达性与几何

Martin Carrasco, Caio F. Deberaldini Netto, Vahan A. Martirosyan, Ehimare Okoyomon, Caterina Graziani

机构 * University of Fribourg（弗里堡大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学） ； University of Ferrara（费拉拉大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Siena（锡耶纳大学） 纠错

AI总结 该研究针对图神经网络（GNNs）泛化与表达性的权衡，采用依赖数据的经验拉德马赫复杂度，推导结合GNN表达力与输入空间几何的紧泛化界，扩展至任意GNN架构，助力GNN泛化统一理论构建。

Wonder: Video World Model Done Better

Wonder：改进的视频世界模型

Jiacong Xu, Hanwen Jiang, Zhixin Shu, Kalyan Sunkavalli, Vishal M. Patel, Yiqun Mei

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） 纠错

AI总结 Wonder是用于实时相机可控世界探索的通用视频世界模型，通过系统级协同设计，包括新型相机条件设定、高效内存机制等，能合成多样视频，支持视频条件生成，保持长时间的连贯视觉效果。

Comments Project Page: https://wonder-world-model.github.io/

Generalization from Low- to Moderate-Resolution Spectra with Neural Networks for Stellar Parameter Estimation: A Case Study with DESI

利用神经网络从低分辨率到中等分辨率光谱进行泛化：恒星参数估计的案例研究

Xiaosheng Zhao, Yuan-Sen Ting, Rosemary F. G. Wyse, Alexander S. Szalay, Yang Huang, László Dobos, Tamás Budavári, Viska Wei

机构 * Department of Physics \& Astronomy, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218, USA ； Department of Astronomy, The Ohio State University, 140 West 18th Avenue, Columbus, OH 43210, USA ； Center for Cosmology ； AstroParticle Physics (CCAPP), The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA ； Department of Computer Science, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218, USA ； School of Astronomy ； Space Science, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, People's Republic of China ； National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100012, People's Republic of China ； Department of Information Systems, E\"otv\"os Lor\' ； University, Budapest 1117, Hungary ； Department of Applied Mathematics \& Statistics, Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218, USA 纠错

AI总结 本研究利用神经网络从低分辨率到中等分辨率光谱进行泛化，通过预训练和微调策略提升恒星参数估计的准确性。

Comments 22 pages, 13 figures, 4 tables. Accepted for publication in ApJ. Comments welcome

StanceBench: A Benchmark for Audio LLM-Based Interpersonal Stance Evaluation from Speech

StanceBench：一个基于音频大语言模型的语音人际立场评估基准

Yuzhe Wang, Thomas Thebaud, Jennifer Hu, Jesús Villalba-Lopez, Venkatesh Ravichandran, Georgi Tinchev, Najim Dehak, Laureano Moro-Velázquez

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Amazon AGI（亚马逊通用人工智能公司） ； Amazon Research（亚马逊研究院） 纠错

AI总结 研究基于音频大语言模型的语音人际立场评估，引入StanceBench基准，通过Seamless Interaction语料库规范评估，明确9个立场维度，报告大语言模型评判的多项指标，指出不同立场的判断难易及特点。

Comments Accepted to Interspeech 2026

PTStore (Prefix Tensor Store): Distributed Prefix Caching and Replication for High Throughput Inference Serving

PTStore（前缀张量存储）：用于高吞吐量推理服务的分布式前缀缓存与复制

Meghana Maghyastha, Robert Underwood, Randal Burns, Bogdan Nicolae

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Argonne National Laboraotory（阿贡国家实验室） 纠错

AI总结 PTStore 受 CDN 客户端缓存设计启发，通过分发和复制流行张量形成可重用 KV 缓存前缀来加速推理，减少缓存访问延迟与负载不平衡，能大幅扩大 KV 缓存大小，使长文本问答推理效率比基线高 5 至 6 倍。

Journal ref Euro-Par 2026: 32nd International European Conference on Parallel and Distributed Computing

Bounding the Causal Impact of ML-assisted Decision-Making via Counterfactual Correctness

通过反事实正确性界定机器学习辅助决策的因果影响

Jonathan Zhang, Erik Skalnes, Jacob Chen, Michael Oberst

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

AI总结 研究如何评估机器学习辅助决策对下游结果的因果影响，提出利用先前RCT数据构建新模型因果效应界限的部分识别方法，通过两个单调性假设，经模拟研究表明该方法能产生更具信息量的界限。

Comments 45 pages. In proceedings of the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence

Cross-Model LLM Code Review: Should you use Claude to review Codex or vice versa?

跨模型大语言模型代码审查：应该用Claude审查Codex还是相反？

Zuodong Xiang, Yike Zhang, YueMing Zhang, Hailu Xu

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； California State University, Long Beach（长滩加州州立大学） 纠错

AI总结 研究开发者同时使用Claude和Codex进行代码审查的成本、时间及配对顺序问题，通过对116个任务的六种条件实验发现，Claude审查Codex草稿效果好，反向则不佳，有用的配对是不对称的，应Claude审查Codex。

Comments This paper had been accepted by Agentic SE @ KDD'26

Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents

智能体真实到模拟：使用视觉语言智能体进行基于物理的世界建模

Guanxiong Chen, Qianjun Xia, Jiawei Peng, Heng Zhang, Bole Ma, Justin Qian, Ziyi Jiao, Bingyang Zhou, Luoxin Ye, Kaifeng Zhang, Kunyi Wang, Weijia Zeng, Yunuo Chen, Pengzhi Yang, Ziqiu Zeng, Siyuan Luo, Huamin Wang, Chao Liu, Alan Yuille, Fan Shi, Changxi Zheng, Yunzhu Li, Chenfanfu Jiang, Peter Yichen Chen

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Style3D（无合适对应中文名） 纠错

AI总结 研究针对机器人与物体交互的真实到模拟转换难题，提出智能体真实到模拟框架，利用视觉语言智能体进行广义物理世界建模，能转换真实记录为可模拟孪生体，在多场景评估效果良好，成本低，可用于下游机器人任务。

Comments Authorship change

Operator-Informed Gaussian Processes for Complex Helmholtz Wavefields: From Synthetic Benchmarks to In Vivo Brain Elastography

用于复杂亥姆霍兹波场的算子引导高斯过程：从综合基准测试到体内脑弹性成像

Boyuan Deng, Kshitiz Upadhyay, Michael Shields

机构 * Department of Civil and Systems Engineering, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学土木与系统工程系） ； Department of Aerospace Engineering and Mechanics, University of Minnesota（明尼苏达大学航空航天工程与力学系） 纠错

AI总结 研究将算子引导高斯过程回归扩展到复值亥姆霍兹问题，通过转化复算子用实值GP条件推断。在基准问题和脑弹性成像中表现良好，能返回波场后验，确定了精度上限与未校准的不确定性，校准不确定性是后续核心步骤。

Comments 26 pages, 7 figures

AXIS: A Growable Community-Driven Data Engine for Scalable Robot Manipulation

AXIS：用于可扩展机器人操作的可增长社区驱动数据引擎

Mengfei Zhao, Dihong Huang, Yikai Tang, Peihao Li, Mingxuan Yan, Ruiqi Zhuang, Yanjia Huang, Jie Wang, Hai Zhai, Tony Zhou, Rui Zhang, Zhexi Luo, Yuchen Huang, Jianfei Yang, Jiachen Li

机构 * Axis Robotics（轴机器人公司） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Texas A&M University（德州农工大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究针对机器人操作策略学习中数据管道难扩展的问题，提出AXIS这一可增长社区驱动数据引擎，它能收集、处理数据并组织成任务快照，通过实验表明其能提升模型性能且随数据量增加有一致扩展性。

Comments Project Website: https://axisaiorg.github.io/AXIS-V1/

Memory-Computation Tradeoffs in Semi Amortized Parametric Optimization

半摊销参数优化中的内存-计算权衡

Shijie Pan, Agustin Castellano, Zeyu Shen, Enrique Mallada

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

AI总结 研究在固定在线计算预算下，半摊销参数优化中离线信息与精度的关系。通过构建非参数预测器分析，给出强凸和满足特定条件凸目标的内存上下界及证明框架，实验验证了内存-计算-精度权衡。

FlowEdit: Information-Theoretic Control of LLM Reasoning Flows for Ill-posed Problems Involving Conflicts

FlowEdit：针对涉及冲突的不适定问题的大语言模型推理流的信息论控制

Sizhe Tang, Guangyu Jiang, Yu Li, Rongqian Chen, Ioannis G. Kevrekidis, Tian Lan

机构 * The George Washington University（乔治·华盛顿大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） 纠错

AI总结 研究针对开放世界中因条件冲突等导致的不适定问题，提出FlowEdit框架利用信息论原理控制大语言模型推理流，能生成多样替代响应，实验证明其优于专有模型，提升了准确率和响应信息性。

LKValues: Aligning Large Language Models with Sri Lankan Societal Values

LKValues：使大语言模型与斯里兰卡社会价值观保持一致

Nethmi Muthugala, Supryadi, Surangika Ranathunga, Nisansa de Silva, Ruijie Tao, Ovindu Gunatunga, Pengyun Zhu, Shaowei Zhang, Jingting Zheng, Deyi Xiong

机构 * TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院TJUNLP实验室） ； School of Mathematical and Computational Sciences, Massey University（梅西大学数学与计算科学学院） ； Department of Computer Science & Engineering, University of Moratuwa（莫拉图瓦大学计算机科学与工程系） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； School of Computing, University of Colombo（科伦坡大学计算机学院） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型价值对齐存在西方文化偏见问题，以斯里兰卡为例，提出LKValues资源套件，通过调查得出社会价值观，构建语料库和评估基准，经实验发现其能改善模型表现，为低资源国家价值对齐提供可复制流程。

Comments 37 pages, 10 figures, and 15 tables. Includes appendices. Datasets are available at the project repository

Locus: Agentic Predicate Synthesis for Directed Fuzzing

Locus：面向定向模糊测试的代理谓词合成

Jie Zhu, Chihao Shen, Ziyang Li, Jiahao Yu, Yizheng Chen, Kexin Pei

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 Locus通过合成语义谓词提升定向模糊测试效率，发现多个未修补漏洞。

Journal ref ICSE '26: 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering

CGCE: Classifier-Guided Concept Erasure in Generative Models

CGCE：生成模型中的分类器引导概念擦除

Viet Nguyen, Vishal M. Patel

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

AI总结 研究针对生成模型不安全内容生成的问题，提出分类器引导概念擦除（CGCE）框架。该框架用轻量级分类器检测并细化不良概念提示，仅在推理时修改不安全嵌入，能防止有害内容生成，在安全性和性能间取得平衡，实验验证其有效性。

Comments ECCV 2026

On the Limits of Sampling-Based Reachability: Geometry, Dynamics, and Sample Complexity

论基于采样的可达性极限：几何、动力学与样本复杂度

Jixian Liu, Ihab Tabbara, Hussein Sibai, Enrique Mallada

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） 纠错

AI总结 研究基于采样的可达性极限，通过将其视为几何支持估计，确定正则属性使恢复适定，界定样本复杂度，证明相关属性不可去除，实验表明对抗采样不改变缩放比例，揭示了初始集几何、动力学和采样定律对可达性估计的影响。

Estimating Rare Events in Language Models with Proper Evaluation

用适当评估估计语言模型中的罕见事件

Nikita Y. Parulekar, Anqi Liu

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

AI总结 研究语言模型中罕见事件概率估计难题，提出梯度激活自适应多级分裂方法及移位幂布雷格曼损失，通过实验揭示偏差 - 方差权衡，强调估计器与部署上下文匹配，确立激活空间为易处理域。

Comments 37 pages, 24 figures

One Student, Many Teachers: Multi-Task On-Policy Distillation via Soft-Prompt Privileged Context

一个学生，多个教师：通过软提示特权上下文进行多任务在线策略蒸馏

Yingzi Ma, Zichen Zhu, Ming Jiang, Chaowei Xiao

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究提出一种多任务在线策略蒸馏方法，教师与学生仅通过可学习软提示区分，在骨干冻结时训练特定任务教师。单任务变体训练参数少且效果好，多任务变体保持通用能力基准同时实现最佳总体平均水平。

Comments 10 pages, 5 figures

Beyond Post-Quantization: Native Hash Learning with a Dedicated HASH Token

超越后量化：使用专用哈希令牌的原生哈希学习

Xinze Liu, Ding Wang, Dayan Wu, Hengjie Zhu, Peng Fu, Zheng Lin, Weiping Wang

机构 * Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学应用数学与统计系） 纠错

AI总结 研究高效图像检索的紧凑表示问题，提出HashViT框架，通过专用哈希令牌及相关设计在Transformer内生成二进制表示，经统一目标优化，实验表明其性能优且保留汉明码效率。

TRIAGE: Role-Typed Credit Assignment for Agentic Reinforcement Learning

TRIAGE：面向智能体强化学习的角色类型化信用分配

Yuanda Xu, Zhengze Zhou, Hejian Sang, Xiaomin Li, Jiaxin Zhang, Xinchen Du, Sen Na, Zhipeng Wang, Alborz Geramifard

机构 * LinkedIn Corporation（领英公司） ； Harvard University（哈佛大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 提出TRIAGE框架，通过角色类型化信用分配修正GRPO仅依赖结果信用的盲点，在ALFWorld等任务中提升成功率并减少交互步数。

Let the Body Follow: Coupled Egocentric Control for Whole-Body Robot Teleoperation

让身体跟随：用于全身机器人遥操作的耦合自我中心控制

Tsung-Chi Lin, Yichen Xie, Chien-Ming Huang

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 研究全身机器人遥操作协调难题，提出耦合自我中心控制方法，通过机器人躯干和基座自动响应操作员头部及手臂动作，在用户研究中评估该方法，相比基线混合界面有诸多优势。

Comments 8 pages, 11 figures, 1 table; submitted to the 2026 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2026)

Can We Trust Item Response Theory for AI Evaluation?

我们能信任项目反应理论进行人工智能评估吗？

Han Jiang, Sunbeom Kwon, Jinwen Luo, Ziang Xiao, Susu Zhang

机构 * Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 研究探讨项目反应理论（IRT）用于人工智能评估的可靠性，利用六个大语言模型基准模拟响应矩阵，比较四种估计工具，评估IRT在多方面的表现，发现经典估计器在大型基准中可能不可行，可扩展估计器在特定模型集下可能产生不可靠推断。

Simultaneous Calibration of Noise Covariance and Kinematics for State Estimation of Legged Robots via Bi-level Optimization

通过双层优化同时校准噪声协方差和运动学参数以实现四足机器人和双足机器人的状态估计

Denglin Cheng, Jiarong Kang, Xiaobin Xiong

机构 * Legged AI Lab（足式人工智能实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Shanghai Innovation Institute (SII)（上海创新研究院） 纠错

AI总结 本文提出一种双层优化框架，通过联合校准协方差矩阵和运动学参数提升机器人状态估计的准确性与不确定性校准。

Linear representations of grammaticality in neural language models

神经语言模型中语法性的线性表示

Jane Li, Najoung Kim

机构 * Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

AI总结 探讨神经语言模型能否基于语法性区分字符串，通过质量均值探测研究语法性是否编码在其内部表示中，结果表明语法性在多种预训练模型中有力编码，为相关争论提供新证据及评估框架。