Northeastern University（东北大学）

Embedding Foundation Model Predictions in Discrete-Choice Models with Structural Guarantees

具有结构保证的嵌入基础模型预测的离散选择模型

Yingshuo Wang, Xian Sun, Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Duke University（杜克大学） ； 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） 纠错

AI总结 提出两阶段适配器，将基础模型的预测嵌入多项Logit效用中，通过符号约束保持边际替代率，在三个数据集上平均提升6.4个百分点准确率，并保证成本单调性和合理时间价值。

Comments Extends arXiv:2605.26559 (ICML 2026 FMSD Workshop)

Why Are Some Emotions Harder for LLMs? Uncovering the Causal Mechanisms of Emotion Inference via Sparse Autoencoders

从语法到情感：对LLM中情感推理的机制分析

Bangzhao Shu, Arinjay Singh, Mai ElSherief

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文通过稀疏自编码器研究LLM内部情感识别机制，发现情感特征在最终阶段出现，包含共享和特定情感特征，并提出可解释的因果特征引导方法提升情感识别性能。

Comments 19 pages including appendix

Resilient Routing: Risk-Aware Dynamic Routing in Smart Logistics via Spatiotemporal Graph Learning

鲁棒路由：通过时空图学习实现智能物流中的风险感知动态路由

Zhiming Xue, Sichen Zhao, Yalun Qi, Xianling Zeng, Zihan Yu

机构 * College of Engineering, Northeastern University, Boston, USA（东北大学工程学院，美国波士顿） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University, Boston, USA（东北大学计算机科学学院，美国波士顿） ； College of Professional Studies, Northeastern University, Boston, USA（东北大学专业研究学院，美国波士顿） 纠错

AI总结 本文提出一种整合时空图神经网络与组合优化的鲁棒动态路由框架，通过空间聚类方法构建物流拓扑图，并利用图卷积网络和门控循环单元提取空间相关性和时间依赖性，预测拥堵风险以优化路径规划。

Uncertainty-Aware Ankle Exoskeleton Control

不确定性感知的踝关节外骨骼控制

Fatima Mumtaza Tourk, Bishoy Galoaa, Sanat Shajan, Aaron J. Young, Michael Everett, Max K. Shepherd

机构 * Department of Mechanical Engineering, Northeastern University（东北大学机械工程系） ； College of Engineering, Northeastern University（东北大学工程学院） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学计算机科学学院） ； Department of Electrical & Computer Engineering, Khoury College of Computer Sciences, and the Institute for Experiential Robotics, Northeastern University（计算机科学学院电子与计算机工程系及体验机器人研究所，东北大学） ； Woodruff School of Mechanical Engineering and the Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（沃德夫机械工程学院及机器人与智能机器研究所，佐治亚理工学院） ； Department of Mechanical Engineering, the Department of Physical Therapy, Movement, and Rehabilitation Science, and the Institute for Experiential Robotics, Northeastern University（机械工程系、物理治疗、运动与康复科学系及体验机器人研究所，东北大学） 纠错

AI总结 提出一种不确定性感知控制框架，通过不确定性估计器自动识别不熟悉动作并关闭辅助，使踝关节外骨骼能在多种场景下安全运行，在线测试F1分数达89.2。