Northeastern University（东北大学）

SPRI: SVD-Partitioned Residual Initialization for Data-Constrained MoE Upcycling

SPRI: 基于SVD分解残差初始化的数据受限MoE升级方法

Weiqiao Shan, Ruixiang Mao, Yuang Li, Yuhao Zhang, Yingfeng Luo, Tong Zheng, Chen Xu, Yucheng Qiao, Chunxiang Jin, Yi Yuan, Jingdong Chen, Tong Xiao, Jingbo Zhu

机构 * Northeastern University, China（东北大学） ； Huawei TSC, China（华为技术有限公司） ； CUHK-Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； University of Maryland, USA（马里兰大学） ； Harbin Engineering University, China（哈尔滨工程大学） ； Inclusion AI, Ant Group（蚂蚁集团Inclusion AI） ； NiuTrans Research, China（小牛翻译研究中心） 纠错

AI总结 提出SPRI方法，利用预训练FFN权重的SVD分解残差初始化MoE专家，结合两阶段训练策略，在数据受限的多语言语音翻译任务中显著提升性能。

Comments 8pages, 12 tables, 3 figures

Embedded Arena: Iterative Optimization via Hardware Feedback

嵌入式竞技场：通过硬件反馈的迭代优化

Zhihan Zhang, Alexander Le Metzger, Jiuyang Lyu, Chun-Cheng Chang, Jiayi Shao, Yujia Liu, Emmanuel Azuh Mensah, Edward Wang, Kurtis Heimerl, Gregory D. Abowd, Shwetak Patel, Natasha Jaques, Vikram Iyer

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 提出硬件在环智能体框架，通过迭代编译、烧录和测量真实硬件，实现模型与固件的闭环优化，在嵌入式设备上达到250倍压缩且精度损失<3.3%。

Comments Code: https://github.com/ubicomplab/embedded-arena

Re-feeding Is Not Replaying: Measuring Replay Noise in Counterfactual Token-Credit Estimation

重新喂食并非重放：在反事实令牌信用估计中测量重放噪声

Nils Matteson

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 通过三遍实验设计，测量了在反事实令牌信用估计中重新喂食前缀导致的噪声，发现其改变信用估计的比率高于副本噪声基底，建议恢复解码器状态或使用批不变内核。

Comments 10 pages, 3 figures. Code, per-pivot data, logs, and registration: https://github.com/thaw-ai/thaw (benchmarks/, paper/refeed-drift/)

Mutual Distillation of Dual-Foundation Models for Semi-Supervised PET/CT Segmentation

双基础模型的相互蒸馏用于半监督PET/CT分割

Fuyou Mao, Beining Wu, Yanfeng Jiang, Bohan Xu, Lixin Lin, Naye Ji, Hao Zhang, Yan Tang

机构 * Central South University（中南大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Communication University of Zhejiang（浙江传媒学院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 提出MuDuo框架，利用SAM-Med3D和SegAnyPET分别从CT和PET中蒸馏知识到轻量学生网络，实现半监督器官分割，仅用5个标注样本在AutoPET数据集上达到最优性能。

Comments MICCAI 2026

Acting While Understanding: Asynchronous Semantic-Action Decoupling for Real-Time Vision-Language-Action Models

理解中行动：面向实时视觉-语言-动作模型的异步语义-动作解耦

Shenhao Yan, Ge Wang, Qi Liu, Weilin Meng, Jiahao Yang, Chengsi Yao, Fan Feng, Xiaoguang Ma, Yiming Zhao, Yatong Han

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Ising AI ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出异步语义-动作解耦框架，分离VLAs中的语义理解与动作生成，通过低频率语义更新和高频率动作推理实现高频闭环控制，在LIBERO和真实机器人上验证了高达35.6Hz的动作模块吞吐率。

GeoStream: Toward Precise Camera Controlled Streaming Video Generation

GeoStream：迈向精确相机控制的流式视频生成

Yizhou Zhao, Yifan Wang, Xiaoyuan Wang, Yushu Wu, Hao Zhang, Moayed Haji-Ali, Rameen Abdal, Ashkan Mirzaei, Yanyu Li, Willi Menapace, Laszlo Jeni, Sergey Tulyakov, Peter Wonka, Chaoyang Wang

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Northeastern University（东北大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Rice University（莱斯大学） ； Snap Inc.（Snap公司） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

AI总结 提出GeoStream框架，通过自刷新3D缓存和在线策略蒸馏，实现自回归流式视频生成中的精确度量级相机控制，解决了现有方法在视角移动时控制失效和分布偏移问题。

The Dark Regulome: Disentangling Predictability from Regulation in Genomic Foundation Models

暗调控组：从基因组基础模型中分离可预测性与调控性

Chahat Baranwal, Aaditya Baranwal, Lakshya Nitin Tandon

机构 * IIT Jodhpur（印度理工学院贾尔普尔分校） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本研究提出残差化-置换诊断方法，从基因组基础模型的计算机诱变评分中分离序列可预测性与调控信号，揭示10kb近端调控边界，并验证跨架构分解可区分可预测性层与调控输出层，为暗基因组调控研究提供通用工具。

Human Cognition in Machines: A Unified Perspective of World Models

机器中的人类认知：世界模型的统一视角

Timothy Rupprecht, Pu Zhao, Amir Taherin, Arash Akbari, Arman Akbari, Yumei He, Tooba Imtiaz, Sean Duffy, Juyi Lin, Yixiao Chen, Rahul Chowdhury, Enfu Nan, Yixin Shen, Yifan Cao, Haochen Zeng, Weiwei Chen, Geng Yuan, Jennifer Dy, Sarah Ostadabbas, Xuan Zhang, David Kaeli, Edmund Yeh, Yanzhi Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； EmbodyX Inc.（EmbodyX公司） ； Tulane University（路易斯安那州立大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） 纠错

AI总结 提出统一框架整合记忆、感知等认知功能，指出动机和元认知研究不足，并引入认知世界模型新类别。

MUZZLE: Adaptive Agentic Red-Teaming of Web Agents Against Indirect Prompt Injection Attacks

MUZZLE: 针对间接提示注入攻击的自适应智能体红队测试框架

Georgios Syros, Evan Rose, Brian Grinstead, Christoph Kerschbaumer, William Robertson, Cristina Nita-Rotaru, Alina Oprea

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Mozilla Corporation（Mozilla公司） 纠错

AI总结 提出MUZZLE框架，利用智能体轨迹自动识别高显著性注入面，自适应生成上下文相关的恶意指令，评估网络智能体对间接提示注入攻击的安全性，发现44种新攻击和跨应用攻击策略。

Token Reduction Should Go Beyond Efficiency in Generative Models -- From Vision, Language to Multimodality

Token缩减应超越生成模型中的效率——从视觉、语言到多模态

Zhenglun Kong, Yize Li, Fanhu Zeng, Lei Xin, Shvat Messica, Xue Lin, Pu Zhao, Manolis Kellis, Hao Tang, Marinka Zitnik

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Northeastern University（东北大学） ； CAS（中国科学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出Token缩减应超越传统效率优化，成为生成模型的基础原则，通过减少冗余token来促进多模态融合、缓解幻觉、维持长输入连贯性并提升训练稳定性。

Comments Project page: https://github.com/ZLKong/Awesome-Collection-Token-Reduction

RSPECT: Robust and Scalable Planner for Energy-Aware Coordination of UAV-UGV Teams in Aerial Monitoring

RSPECT：空中监控中无人机-无人车团队能量感知协调的鲁棒可扩展规划器

Cahit Ikbal Er, Amin Kashiri, Yasin Yazicioglu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（东北大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 针对无人机与作为移动充电站的无人车在长期空中监控任务中的鲁棒规划问题，提出可扩展启发式算法RSPECT，通过混合整数规划建模并保证规划可行性与鲁棒性。

Comments Accepted to the Journal of Intelligent & Robotic Systems (JINT)

Neuromorphic Wireless Split Computing with Resonate-and-Fire Neurons

基于共振-放电神经元的神经形态无线分割计算

Dengyu Wu, Jiechen Chen, H. Vincent Poor, Bipin Rajendran, Osvaldo Simeone

机构 * Department of Engineering, King’s College London（工程系，伦敦国王学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（电气与计算机工程系，普林斯顿大学） ； Institute for Intelligent Networked Systems, Northeastern University London（智能网络化系统研究所，伦敦东北大学） 纠错

AI总结 提出一种利用共振-放电神经元直接处理时域信号的无线分割计算架构，通过振荡动力学提取谱特征，降低脉冲率和能耗，在音频和调制分类任务中达到与传统方法相当的精度。

A Multi-Modal Non-Invasive Deep Learning Framework for Progressive Prediction of Seizures

一种用于癫痫发作渐进预测的多模态非侵入式深度学习框架

Ali Saeizadeh, Douglas Schonholtz, Joseph S. Neimat, Pedram Johari, Tommaso Melodia

机构 * Institute for the Wireless Internet of Things, Northeastern University, Boston, MA, U.S.A.（无线物联网研究所，东北大学，波士顿，马萨诸塞州，美国） ； University of Louisville, Louisville, KY, U.S.A.（路易斯维尔大学，路易斯维尔，肯塔基州，美国） 纠错

AI总结 本文提出一种基于非侵入式多模态传感器网络的深度学习框架，用于癫痫发作的渐进预测，通过提高预测精度和实时处理能力，实现95%的灵敏度和98%的特异度。

Comments 4 pages, 5 figures, Proceedings of the IEEE 20th International Conference on Body Sensor Networks (BSN), October 2024

Journal ref 2024 IEEE 20th International Conference on Body Sensor Networks (BSN)

SeizNet: An AI-enabled Implantable Sensor Network System for Seizure Prediction

SeizNet：一种基于人工智能的可植入传感器网络系统用于癫痫预测

Ali Saeizadeh, Douglas Schonholtz, Daniel Uvaydov, Raffaele Guida, Emrecan Demirors, Pedram Johari, Jorge M. Jimenez, Joseph S. Neimat, Tommaso Melodia

机构 * Institute for the Wireless Internet of Things, Northeastern University, Boston, MA, U.S.A.（无线互联网研究所，东北大学，波士顿，马萨诸塞州，美国） ； University of Louisville, Louisville, KY, U.S.A.（路易斯维尔大学，路易斯维尔，肯塔基州，美国） 纠错

AI总结 SeizNet利用深度学习和多传感器数据提升癫痫预测的特异性与灵敏度，实现高达99%的预测准确率，为难治性癫痫治疗提供新途径。

Comments 4 pages, 4 figures, 1 table

Journal ref 2024 19th Wireless On-Demand Network Systems and Services Conference (WONS)