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针对世界模型以破坏机器人学习流程
机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
AI总结 本文提出针对世界模型的新型数据投毒攻击方法，通过注入恶意提示或转换动态，在看似安全的数据中生成危险训练轨迹，导致下游策略不安全。
Comments 8 Pages, CoRL Preprint
用于低空无人机视频语义分割的零参数几何门控以实现时间稳定性
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northeastern University（东北大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
AI总结 提出零参数几何门控，利用RANSAC单应性内点比率在16x16网格上路由区域，结合语义相似性传播实现时间稳定分割，在合成UAVid上提升mIoU达4.91%。
ATM：用于诊断和改进潜在世界模型的动作一致性转移矩阵
机构 * School of Software, Northeastern University（东北大学软件学院）
AI总结 提出ATM矩阵，通过轻量级探针比较真实与预测潜在转移中的动作信息，无需模拟器即可诊断世界模型质量，并引入AITS利用动作可识别性作为训练信号提升下游规划。
Comments 13 pages, 3 figures, 6 tables
通过上下文对比元强化学习的自主空中操控
机构 * National Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（东北大学机器人科学与工程学院） ； National Key Lab of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自主智能无人系统国家重点实验室）
AI总结 提出Aco2方法，通过上下文对比元强化学习，使四旋翼无人机在无需人工干预下自主完成不同载荷的抓取、运输和投递，并直接迁移到真实世界。
重回正轨：在扩散大语言模型中对齐奖励与状态以进行推理
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 针对扩散大语言模型强化学习中过程奖励与状态轨迹的双重错位问题，提出PAPO框架，通过步骤感知过程奖励和熵引导历史重演实现对齐，在四个基准上取得显著提升。
GIFT: 基于LLM引导的状态-奖励接口用于金融强化学习
机构 * East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Northeastern University（东北大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出GIFT框架，利用大语言模型引导PPO强化学习中的状态增强和奖励塑造，提升金融交易策略的样本外风险调整收益。
Comments 25 pages, 7 figures. Code and data are available at https://github.com/KAG778/GIFT . Equal contribution: Yanyan Wu and Boyi Zhang. Corresponding author: Youhua Li
PRISM：世界模型中基于先验引导的想象采样
机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Qiyuan Lab（启元实验室） ； University of Florida（佛罗里达大学）
AI总结 提出PRISM框架，通过从世界模型编码器提取状态条件高斯先验，并利用精度加权高斯乘积更新规划器的采样分布，在不增加架构复杂度的情况下显著提升基于模型的连续控制性能。
MatMind：面向材料科学的结构-活性知识驱动生成基础模型
机构 * State Key Laboratory of High Performance Ceramics（高性能陶瓷国家重点实验室） ； Shanghai Institute of Ceramics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海陶瓷研究所） ； Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学材料科学与光电子工程中心） ； School of Chemistry and Materials Science, Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州先进研究所化学与材料科学学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beijing Wenge Technology Co., Ltd.（北京文格科技有限公司） ； College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University（东北大学医学与生物信息工程学院）
AI总结 提出MatMind，一种基于大语言模型的晶体材料生成基础模型，通过结构-活性知识注入、双头架构和物理信息强化学习，在性质预测、无条件生成和条件生成任务上超越专用模型。
Comments 29 pages, 5 figures, including references
尾部的捷径：通过微调更新的后验谱压缩进行去偏
机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 提出对微调权重更新进行SVD截断尾部，无需重训练或组标签即可减少虚假关联，在多个模型和基准上以<2%的准确率损失将差距降低最多5倍。
Comments ICML Weight Space Symmetries Workshop 2026
CollabSim: 一种基于CSCW的方法，通过受控多智能体实验研究LLM智能体的协作能力
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
AI总结 提出CollabSim框架，结合CSCW理论定义协作能力、控制交互条件并探测智能体内部状态，以系统分析LLM多智能体系统的协作能力。
人类的ALMANAC：用于智能体协作的动作级心智模型标注的人类协作数据集
机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Notre Dame（Notre Dame 大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Adobe（Adobe公司） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
AI总结 为解决当前LLM智能体缺乏协作中心智模型能力的问题，构建了基于Map Task的ALMANAC数据集，包含2987个协作动作及其心智模型标注，并评估了六种LLM在预测人类行为和心智模型上的表现。
FRWKV+: 基于周期感知的自适应门控用于频率域线性时间序列预测
机构 * College of Information Science and Engineering, Northeastern University（信息科学与工程学院，东北大学） ； Foshan Graduate School of Innovation, Northeastern University（创新研究生学院，东北大学） ； National Frontiers Science Center for Industrial Intelligence and Systems Optimization（工业智能与系统优化国家级前沿科学中心）
AI总结 本文提出FRWKV-Plus模型，通过引入跨分支频谱门和信任门控残差修正，提升频率域时间序列预测的准确性与效率，实验表明其在多个基准数据集上表现优异。
AlphaOPT: 利用自改进LLM经验库构建优化问题
机构 * Singapore-MIT Alliance for Research and Technology（新加坡-麻省理工联合研究技术联盟） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院）
AI总结 提出AlphaOPT，一种自改进经验库，使LLM能从有限监督中学习优化建模知识，通过库学习和库演化两阶段循环，逐步提升性能，在多个基准上超越基线方法。
超越哈达玛流形的去中心化在线黎曼优化
机构 * Department of Mechanical & Industrial Engineering at Northeastern University（东北大学机械与工业工程系）
AI总结 针对可能具有正曲率的流形，提出曲率感知的黎曼共识步骤，实现去中心化在线黎曼梯度下降算法，并证明O(√T)遗憾界。
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