Northeastern University（东北大学）

Visually-Guided Controllable Medical Image Generation via Fine-Grained Semantic Disentanglement

通过细粒度语义解耦实现视觉引导的可控医学图像生成

Xin Huang, Junjie Liang, Qingshan Hou, Peng Cao, Jinzhu Yang, Xiaoli Liu, Osmar R. Zaiane

机构 * Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程系，中国沈阳） ； Key Laboratory of Intelligent Computing in Medical Image of Ministry of Education, Northeastern University, Shenyang, China（教育部医学图像智能计算重点实验室，东北大学，中国沈阳） ； National Frontiers Science Center for Industrial Intelligence and Systems Optimization, Shenyang, China（工业智能与系统优化国家级前沿科学中心，中国沈阳） ； AiShiWeiLai AI Research, China（艾世维来人工智能研究，中国） ； Amii, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada（阿尔伯塔大学艾米人工智能研究所，加拿大埃德蒙顿，阿尔伯塔） 纠错

AI总结 本文提出视觉引导的文本解耦框架，通过细粒度语义解耦提升医学图像生成的可控性和生成质量。

Comments 10 pages, 7 figures. Currently under review

Autoencoding-Free Context Compression for LLMs via Contextual Semantic Anchors

无需自动编码的上下文压缩用于LLM：通过上下文语义锚点

Xin Liu, Runsong Zhao, Pengcheng Huang, Xinyu Liu, Junyi Xiao, Chunyang Xiao, Tong Xiao, Shengxiang Gao, Zhengtao Yu, Jingbo Zhu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院，中国沈阳） ； NiuTrans Research, Shenyang, China（沈阳NiuTrans研究院，中国） ； Kunming University of Science and Technology, Kunming, China（昆明理工大学，中国昆明） 纠错

AI总结 SAC通过引入锚点嵌入和双向注意力修改，无需自动编码即可实现更高效的上下文压缩，提升问答和长上下文摘要任务性能。

Comments 23 pages,10 figures

One-Prompt Strikes Back: Sparse Mixture of Experts for Prompt-based Continual Learning

一次提示反击：稀疏专家混合用于基于提示的持续学习

Minh Le, Bao-Ngoc Dao, Huy Nguyen, Quyen Tran, Anh Nguyen, Nhat Ho

机构 * Trivita AI ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科学技术大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

AI总结 SMoPE通过稀疏专家混合结合任务特定和共享提示策略，有效解决持续学习中的性能与效率权衡问题。

Comments Accepted to ICLR 2026

Are you sure? Measuring models bias in content moderation through uncertainty

你确定吗？通过不确定性测量内容审核中的模型偏差

Alessandra Urbinati, Mirko Lai, Simona Frenda, Marco Antonio Stranisci

机构 * Laboratory for the Modeling of Biological and Socio-technical Systems, Northeastern University（生物与社会技术系统建模实验室，东北大学） ； Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学） ； aequa-tech（aequa-tech公司） ； Università del Piemonte Orientale（皮埃蒙特东方大学） ； Università degli Studi di Torino（托里尼大学） 纠错

AI总结 本文提出通过模型预测不确定性来衡量内容审核中模型的偏差，揭示预训练模型对少数群体的预测准确性与置信度的差异，以改进模型公平性。

Comments accepted at Findings of ACL: EMNLP 2025

LaTeXTrans: Structured LaTeX Translation with Multi-Agent Coordination

LaTeXTrans: 带多智能体协调的结构化LaTeX翻译

Ziming Zhu, Chenglong Wang, Haosong Xv, Shunjie Xing, Yifu Huo, Fengning Tian, Quan Du, Di Yang, Chunliang Zhang, Tong Xiao, Jingbo Zhu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院，中国沈阳） ； NiuTrans Research, Shenyang, China（牛译研究院，中国沈阳） 纠错

AI总结 LaTeXTrans通过多智能体协作实现结构化LaTeX文档的准确翻译，提升格式保留和术语一致性。

AgentA/B: Automated and Scalable Web A/BTesting with Interactive LLM Agents

AgentA/B: 基于交互式LLM代理的自动化和可扩展的网页A/B测试

Yuxuan Lu, Ting-Yao Hsu, Hansu Gu, Limeng Cui, Yaochen Xie, William Headden, Bingsheng Yao, Akash Veeragouni, Jiapeng Liu, Sreyashi Nag, Jessie Wang, Dakuo Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Amazon USA（亚马逊美国） 纠错

AI总结 AgentA/B通过交互式LLM代理实现自动化和可扩展的网页A/B测试，模拟用户行为以评估网页设计效果。