University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

FreqKD: Frequency-Decoupled Cross-Modal Knowledge Distillation for Infrared Object Detection

FreqKD: 面向红外目标检测的频率解耦跨模态知识蒸馏

Keval Thaker, Venkatraman Narayanan, Abdalmalek Aburaddaha, Samir A. Rawashdeh

机构 * University of Michigan-Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校） 纠错

AI总结 针对RGB与红外图像模态差异，提出频率解耦蒸馏框架FreqKD，对低频和高频成分分别施加严格MSE和松弛log-MSE损失，在KAIST数据集上提升DINOv2基线2.4 mAP50。

SceneMiner: Identity-Preserving Multi-Task Fine-Tuning for Unified BEV Scene Mining

SceneMiner: 保持身份的多任务微调用于统一BEV场景挖掘

Abdalmalek Aburaddaha, Venkatraman Narayanan, Keval Thaker, Samir A. Rawashdeh

机构 * University of Michigan-Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校） 纠错

AI总结 提出SceneMiner，一种统一的仅相机鸟瞰图管道，通过冻结视觉语言骨干网络在单次前向传播中发出互补的挖掘信号，并发现跨任务干扰问题，通过零初始化新子模块和冻结共享流参数的身份保持多任务微调解决。

PLUME: Probabilistic Latent Unified World Modeling and Parameter Estimation for Multi-Finger Manipulation

PLUME: 多指操作的概率潜在统一世界建模与参数估计

Abhinav Kumar, Soshi Iba, Rana Soltani Zarrin, Dmitry Berenson

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Honda Research Institute USA（本田美国研究所） 纠错

AI总结 提出PLUME世界模型，联合学习参数信念演化与条件动力学，通过在线参数推断实现零样本迁移，在螺丝刀旋转等任务中优于现有方法。

Comments 16 pages, 5 figures

Every Act Has Its Price: Compressed Moral Composition in Frontier LLMs

每个行为都有代价：前沿大语言模型中的压缩道德组合

Weijia Zhang, Ruiqi Chen, Yunze Xiao, Weihao Xuan

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

AI总结 针对现有道德基准仅评估孤立行为偏好的不足，提出Moral Trolley Arena两阶段盲ELO基准，通过校准个体道德行为并组合为双行为项，发现前沿LLM的道德判断呈压缩而非简单加性关系。