Northeastern University（东北大学）

RECIPE: Procedural Planning via Grounding in Instructional Video

RECIPE: 通过指令视频中的 grounding 实现过程规划

Luigi Seminara, Antonino Furnari, Lorenzo Torresani

机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University, Boston（东北大学北斯托顿学院计算机科学学院） ； Department of Mathematics and Computer Science, University of Catania, Italy（卡塔尼亚大学数学与计算机科学系） 纠错

AI总结 该研究提出RECIPE方法，通过利用指令视频中的grounding信息来改进过程规划任务，通过利用预计算的文本嵌入实现大规模视频数据的验证，从而提升规划的准确性和鲁棒性。

WinQ: Accelerating Quantization-Aware Training of Language Models Around Saddle Points

WinQ: 加速围绕鞍点的语言模型量化感知训练

Dongyue Li, Zechun Liu, Kai Yi, Zhenshuo Zhang, Changsheng Zhao, Raghuraman Krishnamoorthi, Harshit Khaitan, Hongyang R. Zhang, Steven Li

机构 * Northeastern University, MA（东北大学） ； Meta AI, CA（Meta AI） 纠错

AI总结 本文研究了量化感知训练（QAT）在低比特宽度下的收敛问题，提出WinQ算法通过重置权重和噪声注入梯度来加速训练并提升性能。

Comments 23 pages; To appear in ICML 2026

PhyWorld: Physics-Faithful World Model for Video Generation

PhyWorld: 用于视频生成的物理忠实世界模型

Pu Zhao, Juyi Lin, Timothy Rupprecht, Arash Akbari, Chence Yang, Rahul Chowdhury, Elaheh Motamedi, Arman Akbari, Yumei He, Chen Wang, Geng Yuan, Weiwei Chen, Yanzhi Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Tulane University（路易斯安那大学） ； EmbodyX 纠错

AI总结 本文提出PhyWorld，一种通过两阶段训练提升视频生成模型的物理忠实性，以改进世界模拟器的性能，从而更有效地支持物理AI系统。

CHI-Bench: Can AI Agents Automate End-to-End, Long-Horizon, Policy-Rich Healthcare Workflows?

CHI-Bench: 能否让AI代理自动化端到端、长周期、政策丰富的医疗工作流程？

Haolin Chen, Deon Metelski, Leon Qi, Tao Xia, Joonyul Lee, Steve Brown, Kevin Riley, Frank Wang, T. Y. Alvin Liu, Hank Capps MD, Zeyu Tang, Xiangchen Song, Lingjing Kong, Fan Feng, Tianyi Zeng, Zhiwei Liu, Zixian Ma, Hang Jiang, Fangli Geng, Yuan Yuan, Chenyu You, Qingsong Wen, Hua Wei, Yanjie Fu, Yue Zhao, Carl Yang, Biwei Huang, Kun Zhang, Caiming Xiong, Sanmi Koyejo, Eric P. Xing, Philip S. Yu, Weiran Yao

机构 * Johns Hopkins Medicine（约翰霍普金斯医学中心） ； Wellstar Health System（Wellstar健康系统） ； Stanford University（斯坦福大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； Yale School of Medicine（耶鲁医学院） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Brown University（布朗大学） ； Boston College（波士顿学院） ； Stony Brook University（史泰森布里克大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Emory University（埃默里大学） ； MBZUAI ； Recursive Superintelligence（递归超级智能） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 本文提出CHI-Bench基准，旨在评估AI代理在医疗工作流程中端到端、长周期和政策丰富任务中的自动化能力，揭示当前基准测试中政策密度、多角色协作和多方交互等能力的不足。

Comments Website: https://actava.ai/benchmarks Code: https://github.com/actava-ai/chi-bench Dataset: https://huggingface.co/datasets/actava/chi-bench

Adaptive Power Iteration Method for Differentially Private PCA

自适应幂迭代法用于差分隐私主成分分析

Ta Duy Nguyen, Alina Ene, Huy Le Nguyen

机构 * Department of Computer Science, Boston University（波士顿大学计算机科学系） ； Khoury College of Computer and Information Science, Northeastern University（东北大学科里学院计算机与信息科学学院） 纠错

AI总结 本文研究了在差分隐私下近似计算矩阵A的顶级奇异向量的算法，提出了一种自适应过滤技术，适用于低相干性输入矩阵，从而在保证隐私的同时提高计算效率。

Artificial Phantasia: Emergent Mental Imagery in Large Language Models

人工幻象：大语言模型中的涌现性心智 imagery

Morgan McCarty, Jorge Morales

机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学克劳利计算机科学学院） ； Department of Psychology, Northeastern University（东北大学心理学系） ； Department of Philosophy, Northeastern University（东北大学哲学系） 纠错

AI总结 本研究探讨了纯语言能否驱动视觉 imagery，发现大语言模型在视觉 imagery 任务中表现优于人类，表明可能存在非图示性的涌现性心智 imagery，挑战传统认知科学观点。

Comments 34 pages, 10 figures, 3 tables

Auditing Reasoning-Trace Memorization Claims after Unlearning with Head-Conditioned Canaries

在取消学习后使用头部条件化的候鸟审计推理轨迹记忆化声明

Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang

机构 * Northeastern University, USA（东北大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Southern Methodist University, USA（南方 Methodist 大学） 纠错

AI总结 该研究通过在DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B上使用LoRA记忆化的虚构作者和NPO取消学习，结合六token候鸟头部条件，审计推理轨迹记忆化声明，发现正向解析器拆分绕过间隙本身并不能识别隐藏的权重级记忆化，也不能排除其存在。

Metric-Gradient Projection for Stable Multi-Agent Policy Learning

基于度量梯度的稳定多智能体策略学习

Zuyuan Zhang, Sizhe Tang, Mahdi Imani, Tian Lan

机构 * The George Washington University（乔治华盛顿大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文提出HPML方法，通过将多智能体系统的联合更新场视为L²空间中的向量场，并计算其在最接近度量梯度势流上的Hodge型投影，从而提升多智能体强化学习的稳定性。