Northeastern University（东北大学）

Learning from Medical Entity Trees: An Entity-Centric Medical Data Engineering Framework for MLLMs

从医学实体树学习：一种以实体为中心的医疗数据工程框架用于多模态大语言模型

Jianghang Lin, Haihua Yang, Deli Yu, Kai Wu, Kai Ye, Jinghao Lin, Zihan Wang, Yuhang Wu, Liujuan Cao

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University, China（中国教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学，中国） ； ByteDance（字节跳动） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文提出以实体为中心的医疗数据工程框架，通过构建医学实体树，提升多模态大语言模型在医疗领域的表现，通过实体引导检索、双重过滤和知识感知数据合成等方法，增强模型处理复杂临床问题的能力。

EigentSearch-Q+: Enhancing Deep Research Agents with Structured Reasoning Tools

EigentSearch-Q+: 通过结构化推理工具增强深度研究代理

Boer Zhang, Mingyan Wu, Dongzhuoran Zhou, Yuqicheng Zhu, Wendong Fan, Puzhen Zhang, Zifeng Ding, Guohao Li, Yuan He

机构 * Meta ； Northeastern University, China（东北大学） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Mina AI ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 本文提出Q+工具，通过引导查询规划和证据提取提升深度研究代理的搜索效率，实验显示在多个基准测试中提升了模型准确性。

Enhancing Financial Report Question-Answering: A Retrieval-Augmented Generation System with Reranking Analysis

增强财务报告问答：一种带有重排序分析的检索增强生成系统

Zhiyuan Cheng, Longying Lai, Yue Liu, Kai Cheng, Xiaoxi Qi

机构 * School of Engineering Stanford University Stanford, CA, USA ； Simon Business School University of Rochester Rochester, NY, USA ； Accounting \& Information Systems Rutgers University Newark, NJ, USA ； Institute for Social ； Economic Research ； Policy Columbia University New York, NY, USA ； Department of Economics Northeastern University Boston, MA, USA 纠错

AI总结 本文提出一种检索增强生成系统，通过重排序提升财务报告问答性能，实验表明重排序显著提高答案质量，正确率提升15.5个百分点。

Comments 7 pages, 2 figures. Accepted to ICECET 2026

R3-REC: Reasoning-Driven Recommendation via Retrieval-Augmented LLMs over Multi-Granular Interest Signals

R3-REC：通过多粒度兴趣信号增强的检索增强型大语言模型推荐

Yuchen Miao, Mingxuan Cui, Yitong Zhu, Yu Wang, Siyang Xu

机构 * Sydney Smart Technology College, Northeastern University, China（悉尼智能技术学院，东北大学，中国） 纠错

AI总结 本文针对序列推荐中的证据不足和动态多维意图建模问题，提出R3-REC框架，通过多级用户意图推理、物品语义提取等模块提升推荐效果，实验显示在多个数据集上优于基线模型。

Comments 5 pages, 4 figures, 2 tables. Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2026)

Journal ref ICASSP 2026 - 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 5951-5955, 2026