Northeastern University（东北大学）

CollabSim: A CSCW-Grounded Methodology for Investigating Collaborative Competence of LLM Agents through Controlled Multi-Agent Experiments

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

Jiaju Chen, Bo Sun, Yuxuan Lu, Yun Wang, Dakuo Wang, Bingsheng Yao

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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。

Humans' ALMANAC: A Human Collaboration Dataset of Action-Level Mental Model Annotations for Agent Collaboration

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

Jiaju Chen, Yuxuan Lu, Jiayi Su, Chaoran Chen, Songlin Xiao, Zheng Zhang, Yun Wang, Yunyao Li, Jian Zhao, Tongshuang Wu, Toby Jia-Jun Li, Dakuo Wang, Bingsheng Yao

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） 纠错

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+: Periodic-Aware Adaptive Gating for Frequency-Space Linear Time Series Forecasting

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

Qingyuan Yang, Dongyue Chen, Da Teng, Junhua Xiao, Jiaji Pan, Shizhuo Deng

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） 纠错

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。

Comments https://github.com/yangqingyuan-byte/FRWKV-plus

AlphaOPT: Formulating Optimization Programs with Self-Improving LLM Experience Library

AlphaOPT: 利用自改进LLM经验库构建优化问题

Minwei Kong, Ao Qu, Xiaotong Guo, Wenbin Ouyang, Chonghe Jiang, Han Zheng, Yining Ma, Dingyi Zhuang, Yuhan Tang, Junyi Li, Shenhao Wang, Haris Koutsopoulos, Hai Wang, Cathy Wu, Jinhua Zhao

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） 纠错

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。

Decentralized Online Riemannian Optimization Beyond Hadamard Manifolds

超越哈达玛流形的去中心化在线黎曼优化

Emre Sahinoglu, Shahin Shahrampour

机构 * Department of Mechanical & Industrial Engineering at Northeastern University（东北大学机械与工业工程系） 纠错

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。