University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

On the feasibility of dependency parsing of non-human sequences without a gold standard. Is evaluation possible in other species?

关于无黄金标准的非人类序列依存句法分析的可行性。在其他物种中是否可以进行评估？

Ramon Ferrer-i-Cancho, Catherine Hobaiter, Thore Bergman, Morgan Gustison

机构 * Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学） ； University of St Andrews（圣安德鲁斯大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Western University（韦仕敦大学） 纠错

AI总结 探讨无黄金标准下非人类序列依存句法分析的可行性，应用网络科学进展，发现非人类灵长类动物发声或手势序列因序列长度分布快速衰减，解析器检索正确边比例高，可无黄金标准评估，人类语言序列则不然。

Comments typos corrected

Triple-Phase Multimodal Knowledge Aggregation Framework for Microbial Keratitis Subtype Diagnosis on Slit-Lamp Photography

基于裂隙灯摄影的微生物性角膜炎亚型诊断三相多模态知识聚合框架

Yiqing Wang, Maria A. Woodward, Ziyun Yang, N. Venkatesh Prajna, Chunming He, Leslie M. Niziol, Mercy Pawar, Ming-Chen Lu, Guillermo Amescua, Rachel Wozniak, Sejal Amin, Abinaya Krishnan, Prabhleen Kochar, Sina Farsiu

机构 * Department of Biomedical Engineering, Duke University（杜克大学生物医学工程系） ； Kellogg Eye Center, Department of Ophthalmology and Visual Sciences, University of Michigan（密歇根大学凯洛格眼科中心，眼科学与视觉科学系） ； Department of Cornea and Refractive Surgery Services, Aravind Eye Care System（阿瓦因眼科医疗系统角膜与屈光手术部） ； Bascom Palmer Eye Institute, Department of Ophthalmology, University of Miami Miller School of Medicine（迈阿密大学米勒医学院巴斯科姆·帕勒眼科研究所，眼科学系） ； Flaum Eye Institute, Department of Ophthalmology, University of Rochester Medical Center（罗切斯特大学医学中心弗劳姆眼科研究所，眼科学系） ； Department of Ophthalmology, Henry Ford Hospital（亨利福特医院眼科部） ； Duke Eye Center, Duke University School of Medicine（杜克大学医学院杜克眼科中心） 纠错

AI总结 针对传统微生物性角膜炎病原体鉴定慢、成本高的问题，提出融合多模态信息的三相框架实现角膜炎亚型分类，经多中心验证性能优异，跨站点泛化评估更具参考性。

An Overview of Low-Rank Structures in the Training and Adaptation of Large Models

大型模型训练与适应中低秩结构的综述

Laura Balzano, Tianjiao Ding, Benjamin D. Haeffele, Soo Min Kwon, Qing Qu, Peng Wang, Zhangyang Wang, Can Yaras

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Macau（澳门大学） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文综述了大型模型训练与适应中低秩结构的识别与利用，探讨了梯度下降动态和隐含正则化对低秩性的影响，并介绍了LoRA等技术的理论基础与应用。

Comments Authors are listed alphabetically; 37 pages, 15 figures; minor revision at IEEE Signal Processing Magazine

LiveOIBench: Can Large Language Models Outperform Human Contestants in Informatics Olympiads?

LiveOIBench：大语言模型在信息学奥林匹克竞赛中能超越人类参赛者吗？

Kaijian Zou, Aaron Xiong, Yunxiang Zhang, Frederick Zhang, Yueqi Ren, Jirong Yang, Ayoung Lee, Shitanshu Bhushan, Lu Wang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型在信息学奥林匹克竞赛中的表现，引入含403个专家策划问题的LiveOIBench基准，通过四个关键特性评估34个模型，发现GPT - 5等不及顶级人类参赛者，还表明强大推理模型特点及基准数据污染少。

Comments ICML 2026 Camera Ready

Rapidly Learning Soft Robot Control via Implicit Time-Stepping

通过隐式时间步长快速学习软机器人控制

Andrew Choi, Dezhong Tong, Xiaonan Huang

机构 * Horizon Robotics ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 研究针对软机器人模拟框架稀缺及策略学习难的问题，采用隐式时间步长，以DisMech模拟器及增量自然曲率控制方法，经与Elastica对比实验，证明该方法能在不牺牲准确性的情况下显著加速软机器人策略学习。

Comments Accepted to IROS 2026. Code: https://github.com/QuantuMope/dismech-rl

Zero-Human Demonstration End-to-end Autonomous Driving with Trajectory Scorer

基于轨迹评分器的零人类示范端到端自动驾驶

Zhenxin Li, Nadine Chang, Wenhao Yao, Xinglong Sun, Zi Wang, Maying Shen, Jingde Chen, Jingyu Song, Kailin Li, Zuxuan Wu, Shiyi Lan, Jose M. Alvarez

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究所） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） ； NVIDIA ； University of Michigan（密歇根大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 研究提出ZTRS，一种基于强化学习的端到端自动驾驶规划范式，仅依靠真实世界图像和规则奖励训练，无需人类示范。通过详尽策略优化，能更好推广到长尾驾驶场景，在相关数据集上展现出优于模仿学习方法的性能。