Northeastern University（东北大学）

CheckRLM: Effective Knowledge-Thought Coherence Checking in Retrieval-Augmented Reasoning

CheckRLM: 检索增强推理中的有效知识-思维连贯性检查

Dingling Xu, Ruobing Wang, Qingfei Zhao, Yukun Yan, Zhichun Wang, Daren Zha, Shi Yu, Zhenghao Liu, Shuo Wang, Xu Han, Maosong Sun

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Artificial Intelligence for Education（北京人工智能教育重点实验室） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 提出CheckRLM框架，通过检索增强生成及时检查和纠正推理链中的事实错误，确保推理与知识一致，降低长程推理错误累积成本。

Comments 24 pages, 7 figures

ProSAC-CT: Progressive Spectral-Anatomical Co-Guided Multi-Stage Diffusion Model for Low-Dose CT Denoising

ProSAC-CT: 渐进式频谱-解剖协同引导的多阶段扩散模型用于低剂量CT去噪

Xuepeng Liu, Zetong Liu, Renyiming Li, Yan Li, Ruiyu Li, Ruili Li, Jiayi Ding, Eichi Takaya

机构 * College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University（东北大学医学与生物信息工程学院） ； Tohoku University School of Medicine（东北大学医学院） ； State Key Laboratory of Oncology in South China, Sun Yat-sen University Cancer Center（华南肿瘤学国家重点实验室，中山大学肿瘤防治中心） ； AI Lab, Tohoku University Hospital（东北大学医院人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出ProSAC-CT，一种渐进式频谱-解剖协同引导的多阶段扩散模型，通过解剖先验引导、残差频域解耦和时间步解耦解码器，有效去除低剂量CT噪声并保留解剖细节。

Comments 14 pages, 8 figures, 3 tables

Geometric Signatures of Reasoning: A Spectral Perspective on Task Hardness

推理的几何特征：任务难度的谱视角

Aria Masoomi, Mahsa Bazzaz, Adel Javanmard, Vahab Mirrokni

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

AI总结 通过分析Transformer隐藏状态空间中思维链轨迹的谱、位置和运动学几何特征，提出有效维度d_ρ衡量轨迹复杂度，发现平坦特征谱对应更难任务，并利用运动学特征在生成早期预测答案正确性。

Hidden-Shot: Towards One-Shot Task Generalization for Low-Level Vision Generalist Models

Hidden-Shot: 迈向低级视觉通用模型的一次性任务泛化

Shao-Jun Xia, Xianzheng Ma, Zichong Meng

机构 * Pratt School of Engineering, Duke University（杜克大学普拉特工程学院） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Khoury College of Computer Science, Northeastern University（东北大学库里计算机科学学院） 纠错

AI总结 提出隐式提示机制Hidden-Shot，通过提取隐含视觉任务信息并融合全局任务感知纹理提示，增强低级视觉通用模型在新任务上的一次性泛化能力，并引入C/U评估框架系统测试泛化性能。

Comments 34 pages, 5 figures, under submission

When to Personalize Household Object Search: A Rigidity-Gated Hybrid Policy

何时个性化家庭物品搜索：一种刚性门控混合策略

Xianyao Li, Yuhai Wang, Hu Xiao, Kaleb Smith, Gilbert Yang Ye, Eric Jing Du

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； Northeastern University（东北大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出刚性门控混合策略PerSim，仅在物品放置行为多变时个性化，结合特质条件先验与人口频率基线，通过人类校准仿真和五大人格向量预测，降低搜索成本。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026