University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

Mobile Pedipulation for Object Sliding via Hierarchical Control on a Wheeled Bipedal Robot

基于轮式双足机器人分层控制的移动式腿部操作物体滑动

Yue Qin, Yulun Zhuang, Zelin Shen, Yanran Ding

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

AI总结 提出一种分层控制框架，使轮式双足机器人能用腿部滑动平面物体，通过简化三刚体动力学模型和轨迹优化运动规划器，在实验中成功实现1kg物体取回和4kg物体滑动。

Comments 8 pages, 7 figures

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 8, pp. 9787-9794, Aug. 2026

The Wrong Kind of Right: Quantifying and Localizing Misfired Alignment in LLMs

错误的正确：量化和定位大语言模型中的失调对齐

Naihao Deng, Yiming Feng, Chimaobi Okite, Kaijian Zou, Lu Wang, Rada Mihalcea, Yulong Chen

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） 纠错

AI总结 本文提出VETO基准和失调对齐率（MAR）指标，发现所有LLM在刻板印象相关问题上均存在非平凡的失调对齐，且人类为0%，机制分析表明对齐诱导的线索会放大该现象。

Possible or Definite? A Benchmark for Evaluating Diagnostic Uncertainty Preservation in Clinical Text

可能还是确定？评估临床文本中诊断不确定性保留的基准

Hongbo Du, Zixin Lu, Jiaming Qu

机构 * Trine University（特里尼大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 构建包含9184个不确定性标注的基准，评估LLM在临床文本中保留诊断不确定性的能力，发现LLM保留原始不确定性线索不足一半，且难以区分相邻级别。

Sequential Hiring of Contingent Workers Through Learning-Based Optimization

基于学习优化的临时工顺序雇佣

Chris Lee, Xiuli Chao, Izak Duenyas

机构 * Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan（工业与运营工程系，密歇根大学） ； Ross School of Business, University of Michigan（罗斯商学院，密歇根大学） 纠错

AI总结 针对临时工场景中工人产能和劳动力供给的不确定性，提出DR-UCB策略，通过学习周期顺序决策替换与雇佣，实现累积利润最大化，并证明其遗憾下界匹配。

Formalizing and Mitigating Structural Distortion in LLM Attention for Graph Reasoning

形式化并缓解大语言模型注意力中的结构失真以实现零样本图推理

Donald Loveland, Puja Trivedi, Ari Weinstein, Edward W Huang, Danai Koutra

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 本文形式化了大语言模型处理文本属性图时因图线性化导致的结构失真机制，并提出轻量级推理时修改方法GaLA，通过校正注意力偏差提升零样本图推理性能。

Comments Accepted to KDD 2026