Northeastern University（东北大学）

Deep Unfolding: Recent Developments, Theory, and Design Guidelines

深度展开：近期发展、理论与设计指南

Nir Shlezinger, Santiago Segarra, Yi Zhang, Dvir Avrahami, Zohar Davidov, Tirza Routtenberg, Yonina C. Eldar

机构 * Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学） ； Rice University（莱斯大学） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文探讨深度展开框架，结合优化方法与机器学习，提供统一视角，分析其在推理与学习中的基础、设计范式及训练方案，讨论收敛性和泛化保证。

Comments under review for publication in the IEEE

Balancing Efficiency and Empathy: Healthcare Providers' Perspectives on AI-Supported Workflows for Serious Illness Conversations in the Emergency Department

平衡效率与同理心：急诊部门医护人员对AI支持的严重疾病对话工作流的视角

Menglin Zhao, Zhuorui Yong, Ruijia Guan, Kai-Wei Chang, Adrian Haimovich, Kei Ouchi, Timothy Bickmore, Zhan Zhang, Bingsheng Yao, Dakuo Wang, Smit Desai

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Beth Israel Deaconess Medical Center（贝斯以色列女执事医疗中心） ； Harvard Medical School, Dana-Farber Cancer Institute, Brigham and Women’s Hospital（哈佛医学院、丹娜-法伯癌症研究所、布里格姆妇女医院） ； Pace University（佩斯大学） 纠错

AI总结 研究探讨急诊医护人员在严重疾病对话中使用AI技术的挑战与机遇，提出四阶段工作流及设计指南，强调效率与人文关怀的平衡。

Comments To appear at ACM CHI'26

An Experimental Study on Data Augmentation Techniques for Named Entity Recognition on Low-Resource Domains

关于低资源领域命名实体识别中数据增强技术的实验研究

Arthur Elwing Torres, Edleno Silva de Moura, Altigran Soares da Silva, Mario A. Nascimento, Filipe Mesquita

机构 * Universidade Federal do Amazonas（亚马孙联邦大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Diffbot Technologies Corp.（Diffbot 技术公司） 纠错

AI总结 本研究评估了两种文本增强技术在低资源领域命名实体识别中的效果，发现数据增强对小数据集尤其有益，但无统一最佳增强数量。

Comments 21 pages, 2 figures

Journal ref Nat. lang. process. 32 (2026) 184-203

EgoReasoner: Learning Egocentric 4D Reasoning via Task-Adaptive Structured Thinking

EgoReasoner：通过任务自适应结构化思维学习视角4D推理

Fangrui Zhu, Yunfeng Xi, Jianmo Ni, Mu Cai, Boqing Gong, Long Zhao, Chen Qu, Ian Miao, Yi Li, Cheng Zhong, Huaizu Jiang, Shwetak Patel

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Google Research（谷歌研究院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文提出EgoReasoner框架，通过任务自适应结构化思维解决视角4D推理任务，提升空间锚定、时间跟踪和持续推理能力，模型在HD-EPIC基准上取得37.5%准确率。

Comments preprint