Northeastern University（东北大学）

Beyond Text Following: Repairable Arbitration Reversals in Audio-Language Models

超越文本跟随：音频-语言模型中的可修复仲裁反转

Yichen Gao, Yiqun Zhang, Zijing Wang, Yujia Li, Heng Guo, Xi Wu, Xiaocui Yang, Shi Feng, Yifei Zhang, Daling Wang

机构 * Northeastern University, China（东北大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, China（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文通过同音频反事实实验发现，音频-语言模型在冲突任务中常因文本主导而忽略音频证据，并提出无训练解码规则GACL，通过插值联合分数与同音频分数来修复仲裁反转，显著提升忠实度。

MemoryDocDataSet: A Benchmark for Joint Conversational Memory and Long Document Reasoning

MemoryDocDataSet: 联合对话记忆与长文档推理的基准测试

Qiyang Xie, Jialun Wu, Xinjie He, Su Liu, Shuai Xiao, Zhiyuan Lin, Weikai Zhou

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 提出MemoryDocDataSet合成基准，包含50个微世界和1000个QA对，评估系统同时处理多轮对话历史和长文档阅读理解的能力，其中75.1%的问题需要混合推理（先导航对话历史再提取文档答案），实验显示联合检索存在明显差距。

Comments 17 pages, 2 figures, 8 tables. Submitted for peer review

XSSR: Cross-Domain Self-Supervised Representative Selection for Efficient Annotation in Medical Image Segmentation

XSSR: 跨域自监督代表性选择用于医学图像分割中的高效标注

Byunghyun Ko, Aleksei Anisimov, Kobe Ke, Suhas Bharthepude, Jeongkyu Lee

机构 * Northeastern University, San Jose, CA 95113, USA（东北大学，旧金山，CA 95113，美国） ； Northeastern University, New York, NY 10021, USA（东北大学，纽约，NY 10021，美国） 纠错

AI总结 提出XSSR框架，通过自监督学习在目标域中自动选择代表性样本进行标注，在仅使用5%标注预算时达到接近全数据性能。

Comments Accepted to the Third International Conference on AI in Healthcare (AIiH 2026). This is the preprint version of the paper

CR-Seg: Attention-Guided and CoT-Enhanced Coarse-to-Refined Reasoning Segmentation

CR-Seg：注意力引导与CoT增强的由粗到精推理分割

Yifan Cao, Xiaocui Yang, Faxian Wan, Shi Feng, Daling Wang, Yifei Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 提出CR-Seg两阶段框架，通过注意力图提取和全局到局部思维链，实现由粗到精的推理分割，解决跨模态对齐和推理-答案不一致问题。

Adaptive Auto-Harness: Sustained Self-Improvement for Agentic System Deployment on Open-Ended Task Streams

自适应自动框架：面向开放式任务流的智能体系统部署的持续自我改进

Zewen Liu, Zhan Shi, Yisi Sang, Bing He, Minhua Lin, Tianxin Wei, Dakuo Wang, Benoit Dumoulin, Wei Jin, Hanqing Lu

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Amazon（亚马逊） ； The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 提出自适应自动框架（Adaptive Auto-Harness），通过状态化多智能体进化器、带求解时路由的框架树和人工引导机制，解决开放式任务流中自动框架性能退化问题，在多个流上超越现有基线。

Numerical Approaches for Linear Left-invariant Diffusions on SE(2), their Comparison to Exact Solutions, and their Applications in Retinal Imaging

在SE(2)上的线性左不变扩散的数值方法，其与精确解的比较及其在视网膜成像中的应用

Jiong Zhang, Remco Duits, Gonzalo Sanguinetti, Bart M. ter Haar Romeny

机构 * Department of Biomedical Engineering, Biomedical Image Analysis (BMIA)（生物医学工程系，生物医学影像分析（BMIA）） ； Department of Mathematics and Computer Science, Image Science and Technology (IST/e)（数学与计算机科学系，图像科学与技术（IST/e）） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文比较了SE(2)上左不变扩散的多种数值方法，并提供了精确解的分析，展示了傅里叶方法在精度上的优势，并在视网膜成像中应用了结合左不变PDE演化的可逆方向分数。

Comments A final and corrected version of the manuscript is Published in Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications (NM-TMA), vol. (9), p.1-50, 2016

Journal ref Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications (NM-TMA), vol. (9), p.1-50, 2016