高校专区
基于数据的探索：面向人类反馈的在线强化学习
机构 * Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN（日本理化学研究所先进智能研究中心） ； Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo（东京大学前沿科学研究生院） ； Northeastern University（东北大学） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学）
AI总结 提出数据依赖探索的偏好优化方法(DEPO)，利用历史数据构建不确定性奖励，鼓励探索高价值区域，理论证明其数据依赖的遗憾界更紧，实验表明样本效率提升。
病态问题的拓扑：用于大语言模型中检测与引导的持续同调
机构 * The George Washington University（乔治华盛顿大学） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 利用持续同调分析LLM内部状态的拓扑结构，统一表示多种病态问题，并实现分类与激活引导，提升响应质量。
当AUC 0.998还不够：多模态计算机使用智能体中隐藏状态探针对间接提示注入的候选评估协议
机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Southern Methodist University（南卫理公会大学）
AI总结 本文通过单骨干案例研究，论证高AUC不能直接证明恶意内容检测，提出后验诊断和候选控制集来明确探针能力的边界。
Comments 17 pages, 3 figures. Camera-ready version for EvalMG '26, The 2nd Workshop on Evaluation for Multimodal Generation, co-located with SIGIR 2026
看得见的链，答不出的答案：针对视频MME上强制思维链的多方面评估方案
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Southern Methodist University（南卫理公会大学）
AI总结 提出三探针评估方案检验强制思维链在视频问答中的可靠性，应用于Qwen2.5-VL发现思维链强依赖视频但未提升准确率，甚至在小模型上导致下降。
Comments 10 pages, 5 figures. To appear at The 2nd Workshop on Evaluation for Multimodal Generation @ SIGIR 2026 (EvalMG '26)
SkillAudit：从固定套件基准测试到以技能为中心的评估
机构 * Northeastern University（东北大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Fenz AI ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DeciLix Lab（DeciLix实验室）
AI总结 提出SkillAudit框架，自动生成技能的多维度评估报告，涵盖效用、效率/成本和安全性，通过基线比较和两阶段检测解决固定套件评估的不足。
Comments Preprint. Project page: https://skillaudit.github.io/. Code and evaluation artifacts: https://github.com/SkillAudit/skillaudit
RL提升LLM推理能力的关键更新因素是什么？
机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 通过理论分析RLVR更新，发现离策略程度影响重要性采样比率分布和裁剪行为，提出自适应裁剪策略优化（ACPO），在多种推理基准上优于DAPO和CISPO。
通过流形恢复混合增强蛋白质表示学习
机构 * Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） ； Tianjin University（天津大学） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； Information Systems Technology and Design, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学信息系统技术与设计）
AI总结 针对数据增强破坏蛋白质结构的问题，提出流形恢复混合方法，通过混合原始与增强数据的隐表示恢复结构信息，并引入难度调度器逐步增加训练难度，提升表示学习性能。
大型语言模型中的事实检索是一个冗余、分布且非连续的过程
机构 * Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 本文通过属性计算路径分析，发现LLM中事实检索路径非连续、存在多条功能等价路径，表明知识计算高度冗余和分布。
Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference
面向超大规模数据中心AI工作负载激增的突发感知容量压力预警模型学习
机构 * Northeastern University（东北大学）
AI总结 针对AI工作负载突发导致容量压力的问题，提出部署导向的突发感知预警框架，采用轻量级树模型实现高召回预测，支持主动干预。
专家与通才的人工集体在不同任务中表现出色
机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Vermont（佛罗里达大学） ； Santa Fe Institute（圣达菲研究所） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 通过优化代理的系统实验，研究代理解释能力、理性边界和任务质量如何影响集体绩效，发现通才集体在生成、选择和协调任务上更优，而专家集体在谈判任务上更优。
Comments 10 pages, 4 figures
使用多模态混合专家病理基础模型预测免疫生物标志物，赋能精准肿瘤学
机构 * Program of Computational Biology and Bioinforamtics, Yale University（耶鲁大学计算生物学与生物信息学项目） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院与哈佛大学博德研究所） ； Department of Statistics and Data Science, Northwestern University（西北大学统计与数据科学系） ； Department of Computer Science, Northeastern University（东北大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Harvard University（哈佛大学计算机科学系） ； Department of Pathology, Yale University（耶鲁大学病理学系） ； Department of Anatomic Pathology and Laboratory Medicine, Hospital of the University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学医院解剖病理学与检验医学系） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校病理学与检验医学系） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, KK Women’s and Children’s Hospital（竹脚妇幼医院病理学与检验医学系） ； Department of Biostatistics, Epidemiology and Informatics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学、流行病学与信息学系）
AI总结 提出MixTIME多模态基础模型，采用混合专家架构整合不同模态的病理基础模型，从HE全切片图像预测多重免疫荧光蛋白表达，在17个蛋白标记物上达到最优性能，并增强空间域识别、生存预测等下游任务。
Comments 5 figures
进化物理信息时间融合用于换道意图预测
机构 * Tandon School of Engineering（工程学院） ； New York University（纽约大学） ； Khoury College of Computer Science（计算机科学学院） ； Northeastern University（东北大学） ； School of Business（商学院） ； Wake Forest University（威克森林大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Qualcomm CDMA Technologies（高通CDMA技术） ； University of Michigan（密歇根大学）
AI总结 提出一种进化物理信息时间融合框架，通过融合从传统交通信号导出的时间描述符和从原始轨迹序列学习的时间嵌入，实现三分类换道意图预测，在highD和exiD数据集上取得高F1分数。
你有一张金票：用单一噪声向量改进生成式机器人策略
机构 * Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究所） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 提出用固定初始噪声替换高斯采样，通过蒙特卡洛搜索找到“金票”，无需训练即可提升预训练扩散/流匹配策略在46/51个任务中的成功率，最高提升55%。
Comments 34 pages, 14 figures, 12 tables
低阶系统的频率响应辨识：有限样本分析
机构 * Robust Systems Lab, ECE Department, Northeastern University（鲁棒系统实验室，电子与计算机工程系，东北大学）
AI总结 提出一种基于重复噪声测量的频域估计器，通过Loewner矩阵核范数正则化和凸稳定性约束，在有限样本下给出误差界，并通过有理插值推广到所有频率。
Comments 16 pages, Submitted to IEEE Transactions on Automatic Control
大型语言模型中真理的三难困境
机构 * Khoury College of Computer Sciences Northeastern University（东北大学科里学院） ； Network Science Institute Northeastern University（东北大学网络科学研究所） ； Santa Fe Institute（圣菲研究所）
AI总结 针对大型语言模型知识真实性探测方法的缺陷，提出结合多实例学习与共形预测的sAwMIL框架，实现真、假及不确定三类分类，揭示真理与虚假的非对称编码及第三种信号的存在。
Comments The main text is 9 pages long (plus 3 pages of references); supplementary material (60 pages) is included in the same PDF
探索-执行链：迈向高效的结构化推理范式
机构 * Qizhi Institute（启智研究院） ； Dept. of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Engineering Department, National University of Singapore（新加坡国立大学工程系） ； Dept. of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化系） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； College of Software, Northeastern University（东北大学软件学院）
AI总结 提出探索-执行链（E²C），将推理分为随机探索阶段（生成简洁高层计划）和确定性执行阶段（忠实执行计划），通过因果SFT和RL训练分离，在AIME'2024上以更少token超越思维树，并支持轻量领域适应。
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