APWA: A Distributed Architecture for Parallelizable Agentic Workflows
APWA: 一种用于可并行化代理工作流的分布式架构
机构 * Northeastern University（东北大学）
AI总结 本文提出APWA架构，通过分解任务为非干扰子问题，提升多代理系统处理高并行任务的效率和扩展性。
Comments 25 pages, 2 figures, 14 tables
高校专区
Northeastern University（东北大学）
Sat3DGen: Comprehensive Street-Level 3D Scene Generation from Single Satellite Image
Sat3DGen：从单张卫星图像生成全面的街景3D场景
机构 * LIESMARS & School of Artificial Intelligence, Wuhan University（珞珈实验室与武汉大学人工智能学院） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； HKUST（香港科技大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Amap, Alibaba Group（高德地图，阿里巴巴集团）
AI总结 本文提出Sat3DGen，通过几何优先方法提升从单张卫星图像生成高精度3D场景的性能，改进几何精度和真实感，并在新基准上验证其效果。
Comments ICLR 2026; code: https://github.com/qianmingduowan/Sat3DGen demo: https://huggingface.co/spaces/qian43/Sat3DGen project page: https://qianmingduowan.github.io/Sat3DGen_project_page/
Collaborative Yet Personalized Policy Training: Single-Timescale Federated Actor-Critic
协同 yet 个性化策略训练：单时间尺度联邦Actor-Critic
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文提出一种联邦Actor-Critic框架，在保持个性化局部策略的同时共享公共线性子空间表示，并通过新颖的联合线性近似框架证明了有限时间收敛性，展示了线性加速效果。
Randomized Atomic Feature Models for Physics-Informed Identification of Dynamic Systems
基于随机原子特征的随机化原子特征模型用于物理引导的动力系统识别
机构 * The MathWorks Inc.（MathWorks公司） ； ECE Dept., Northeastern University（东北大学电子工程系）
AI总结 本文提出基于随机稳定原子特征的物理引导系统识别框架，通过将脉冲响应表示为随机叠加的稳定原子，结合凸正则化最小二乘问题，实现对动态系统的识别，保留模态可解释性并保证计算效率。
Comments Extended version of the conference paper submitted for IFAC World Congress, 2026
Dynamics of the Transformer Residual Stream: Coupling Spectral Geometry to Network Topology
Transformer残差流的动力学：将谱几何与网络拓扑耦合
机构 * Network Science Institute, Northeastern University（网络科学研究所，东北大学） ； Flagship Pioneering（先锋计划）
AI总结 研究Transformer残差流的传播机制，揭示训练过程中谱几何与网络拓扑的耦合关系，发现残差流在深度方向上呈现单调的谱梯度变化，并存在低秩瓶颈导致维度压缩。
Chinese Short-Form Creative Content Generation via Explanation-Oriented Multi-Objective Optimization
通过解释导向的多目标优化生成中文短文本创意内容
机构 * Tongji University（同济大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Northeastern University（东北大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）
AI总结 本文提出MAGIC-HMO框架，通过多目标优化解决中文短文本生成中个性化约束与解释可靠性问题，在中文婴儿命名任务中优于六个基线模型。
Comments 19 pages,10 figures. Submitted to ACM for possible publication
Modeling Bounded Rationality in Drug Shortage Pharmacists Using Attention-Guided Dynamic Decomposition
在药物短缺情况下，利用注意力引导的动态分解建模有限理性药剂师
机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学科里学院计算机科学系，波士顿，马萨诸塞州，美国） ； Department of Mechanical and Industrial Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学机械与工业工程系，波士顿，马萨诸塞州，美国） ； Department of Psychology, Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学心理学系，波士顿，马萨诸塞州，美国）
AI总结 本文提出一种有限理性注意力引导决策框架，通过动态分解药物为高成本推理子集和低成本监控子集，模拟不同场景显示注意力引导规划能稳定决策而不需完全状态推理。
Comments Accepted at CogSci 2026. 6 pages plus references, 1 figure, 2 tables
Learning Multimodal Embeddings for Traffic Accident Prediction and Causal Estimation
学习多模态嵌入用于交通事故预测和因果估计
机构 * Northeastern University（东北大学）
AI总结 本文通过结合道路网络数据与卫星图像，提出多模态学习方法，提升交通事故预测精度，并发现降水、高速道路和季节因素对事故率的影响。
Comments 17 pages. Appeared in KDD 2026
ACE: A Security Architecture for LLM-Integrated App Systems
ACE：用于集成大语言模型的应用系统的安全架构
机构 * Northeastern University（东北大学）
AI总结 本文提出ACE架构，通过分离规划阶段提升LLM集成应用系统的安全性和可用性，验证其在对抗性攻击中的有效性。
Comments 25 pages, 13 figures, 8 tables; accepted by Network and Distributed System Security Symposium (NDSS) 2026
Journal ref Network and Distributed System Security (NDSS) Symposium 2026
