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。