Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

Plug-and-Steer: Decoupling Separation and Selection in Audio-Visual Target Speaker Extraction

Plug-and-Steer：解耦分离与选择的音视频目标说话人提取

Doyeop Kwak, Suyeon Lee, Joon Son Chung

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 提出Plug-and-Steer方法，通过解耦分离与目标选择，利用冻结的纯音频骨干网络和潜引导矩阵实现高保真音视频目标说话人提取。

Comments Accepted by Interspeech 2026; demo available https://plugandsteer.github.io

PACE-RAG: Patient-Aware Contextual and Evidence-Constrained RAG for Clinical Drug Recommendation

PACE-RAG：面向临床药物推荐的患者感知上下文与证据约束RAG

Chaeyoung Huh, Hyunmin Hwang, Jung Hwan Shin, Sungyang Jo, Jinse Park, Jong Chul Ye

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Department of Neurology, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院神经科） ； Asan Medical Center, University of Ulsan, College of Medicine（釜山大学医学院阿桑医院） ； Haeundae Paik Hospital, Inje University（庆尚大学医院海undae医院） 纠错

AI总结 提出PACE-RAG框架，通过提取患者特定临床特征、检索相关病例并结合当前症状与用药史，实现个性化药物推荐，在帕金森病和MIMIC-IV数据集上取得最优性能。

Comments 32 pages, 18 figures

Provably Efficient Regularized Online RLHF with Generalized Bilinear Preferences

具有广义双线性偏好的可证明高效正则化在线RLHF

Junghyun Lee, Minju Hong, Kwang-Sung Jun, Chulhee Yun, Se-Young Yun

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； KAIST EE（韩国科学技术院电子工程系） ； POSTECH CSE/AI（POSTECH 计算科学与人工智能系） 纠错

AI总结 研究在线RLHF中正则化最佳响应最大遗憾最小化问题，通过广义双线性偏好模型证明强凸性可导出多对数遗憾，表明快速遗憾不限于KL散度。

Comments 48 pages, 3 figures (ver3: major revisions; ver2: more colorful boxes, fixed some typos)

FeedEval: Pedagogically Aligned Evaluation of LLM-Generated Essay Feedback

FeedEval: 面向教学法的LLM生成作文反馈评估

Seongyeub Chu, Jongwoo Kim, Munyong Yi

机构 * Graduate School of Data Science, KAIST（数据科学研究生院，韩国科学技术院） ； Department of Industrial & Systems Engineering, KAIST（工业与系统工程系，韩国科学技术院） 纠错

AI总结 提出FeedEval框架，沿特异性、帮助性和有效性三个教学维度评估LLM生成的作文反馈，通过专用评估器筛选高质量反馈，提升下游评分和修订效果。