Zero-Shot Imagined Speech Decoding via Imagined-to-Listened MEG Mapping
通过想象到聆听的MEG映射实现零样本想象语音解码
机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学学院市）
AI总结 本文提出利用聆听语音记录提高想象语音解码的可靠性，通过三阶段流程揭示神经活动与语音刺激的关系，证明想象语音可显著高于随机水平解码。
高校专区
University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）
Rollback-Free Stable Brick Structures Generation
无需回滚的稳定砖块结构生成
机构 * University of Buffalo（布法罗大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； Microsoft（微软） ； University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校）
AI总结 本文提出一种强化学习方法，通过训练时的策略优化而非测试时的纠正，实现稳定砖块结构的高效生成，提升生成质量和推理速度。
Gradient Extrapolation-Based Policy Optimization
基于梯度外推的策略优化
机构 * Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） ； University of Central Florida（佛罗里达中央大学）
AI总结 本文提出GXPO算法，通过三步反向传播模拟多步前瞻，提升强化学习中大语言模型的推理能力，实验显示在数学推理任务中性能优于GRPO和SFPO。
Comments 26 pages, 9 figures
TSRBench: A Comprehensive Multi-task Multi-modal Time Series Reasoning Benchmark for Generalist Models
TSRBench: 一个全面的多任务多模态时间序列推理基准，用于通用模型
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Illinois at Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
AI总结 TSRBench通过4125个问题和15个任务评估通用模型的时间序列推理能力，揭示了感知和推理中的缩放定律失效以及多模态融合的不足。
Comments Accepted to ICML 2026
