University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

Particle-Based Conformal Prediction for Contact-Aware Uncertainty Calibration in Stratified Configuration Spaces

分层构型空间中接触感知不确定性校准的基于粒子的保形预测

Luís Marques, Kristian Popov, Dmitry Berenson

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 针对机器人接触障碍物时运动模型不准确、未来构型分布异常的问题，提出CaPTURe算法，实现了接触与非接触场景下的指定覆盖率要求，任务成功率较最佳基线提升30%。

Comments 31 pages, 10 figures, 5 tables. Accepted at COPA 2026 (Conformal and Probabilistic Prediction with Applications). Project page: https://um-arm-lab.github.io/capture/

LLMVisor: A Real-Time Latency Attribution Model for Multi-Tenant LLM Serving

LLMVisor：面向多租户大语言模型（LLM）服务的实时延迟归因模型

Shuowei Jin, Xueshen Liu, Jiaxin Shan, Le Xu, Tieying Zhang, Liguang Xie, Z. Morley Mao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 针对多租户LLM服务中联合批处理导致的延迟归因难题，提出基于屋顶线模型的LLMVisor实时延迟归因模型，在微秒级高效运行，相比基线方法大幅降低预填充和解码阶段的相对误差

VOICE: A Vision-Omics Foundation Model Integrating Direct and Retrieval-Based Prediction of In-situ Single-Cell Gene Expression

VOICE：一种融合原位单细胞基因表达直接预测与基于检索预测的视觉-组学基础模型

Xin Luo, Yicheng Tao, Haoxuan Zeng, Suyuan Wang, Chenzi Ouyang, Meiqi Zhu, Kai Liu, Shuibing Chen, Jie Liu

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Weill Cornell Medicine（威尔康奈尔医学院） 纠错

AI总结 该研究提出多模态基础模型 VOICE，通过对比学习对齐 H&E 形态与单细胞表达嵌入，融合直接回归与参考检索分支，泛化性良好且在七项指标上优于现有方法，可从 H&E 图像预测单细胞基因表达。

PE-Mamba: Bidirectional Selective Layer Aggregation for AI-Generated Image Detection

PE-Mamba：用于AI生成图像检测的双向选择性层聚合

Kutub Uddin, Nusrat Tasnim, Khalid Malik

机构 * College of Innovation & Technology, University of Michigan-Flint（密歇根大学弗林特分校创新与技术学院） ； School of Electronics and Information Engineering, Korea Aerospace University（韩国航空大学电子与信息工程学院） 纠错

AI总结 本研究针对AI生成图像检测的挑战，提出基于PE-Core视觉Transformer的PE-Mamba框架，通过双向选择性聚合器等三个组件实现跨层特征聚合，在两个数据集上优于18种检测器且仅训练少量参数。