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SpanUQ：用于大语言模型生成的跨度级不确定性量化
机构 * Amazon（亚马逊） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 研究大语言模型生成的跨度级不确定性量化问题，提出SPANUQ轻量级探测器，通过混合贝塔分布估计不确定性，经特殊训练方式构建基准。实验显示其在不确定性质量、速度及错误定位上表现出色，且能在多个大语言模型上通用。
Comments The project page is available at https://damon-demon.github.io/SpanUQ.html
时间分布变化下的域自适应气候降尺度
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Microsoft（微软公司） ； The Institute for Experiential AI, Northeastern University（东北大学体验式人工智能研究所）
AI总结 研究针对美国大陆日温度降尺度的时间分布变化问题，提出时间域自适应降尺度框架，结合历史数据监督HR重建与域对齐，实验表明该模型优于其他方法，能提升HR气候预测稳健性，尤其在特定区域和条件下效果显著。
面向应急援助的具备社会感知能力的自主过门与物资递送机器人系统
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（美国东北大学电气与计算机工程系） ； Northeastern University（美国东北大学）
AI总结 针对机器人辅助应急疏散场景，以行为树为核心框架实现社会感知自主过门与救援物资递送功能，经多场景实验验证系统可靠性，为应急响应机器人提供实用基础。
基于站点引导伪监督的空气质量降尺度方法
机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； The Cyprus Institute（塞浦路斯研究所） ； Northeastern University London（伦敦东北大学） ； University of Cyprus（塞浦路斯大学）
AI总结 针对粗粒度大气场超分PM₂.₅的空间支持失配问题，该研究结合多源侧信息，提出站点引导框架实现高分辨率PM₂.₅降尺度与偏差校正，有效还原细粒度空间结构。
更少令牌，更优预测：用于高效天气预报的稀疏残差路由
机构 * Tulane University（杜兰大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
AI总结 研究针对现有基于ViT的天气预报模型计算冗余问题，提出无参数插件路由模块Sparse-Reslim，通过稀疏令牌处理兼顾固定网格要求，提升预报精度并大幅降低成本。
Comments ECCV 2026
泛化的搭便车假说：解释和缓解涌现的错位
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 提出搭便车假说，认为聊天模板标记导致微调行为泛化到无关领域，并设计TReFT方法通过正则化标记表示缓解涌现错位，在多个数据集上有效。
CheckRLM: 检索增强推理中的有效知识-思维连贯性检查
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）
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: 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
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）
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
推理的几何特征：任务难度的谱视角
机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google Research（谷歌研究院）
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: 迈向低级视觉通用模型的一次性任务泛化
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）
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
何时个性化家庭物品搜索：一种刚性门控混合策略
机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； Northeastern University（东北大学） ； NVIDIA（英伟达）
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
Cross4D-JEPA: 用于4D点云表示学习的密集跨模态对应蒸馏
机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； Northeastern University（东北大学） ； KC Machine Learning Lab（KC机器学习实验室） ； University of Science, Vietnam National University Ho Chi Minh City（胡志明市越南国立大学理科大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
AI总结 提出Cross4D-JEPA，通过教师-学生框架将冻结的2D基础模型（如DINOv2或V-JEPA 2）的密集补丁特征蒸馏到4D点编码器，实现每点对应和潜在空间匹配，在四个基准上优于模态内和全局跨模态基线。
AnF-DiffPET: 用于PET/CT去噪的解剖与频率引导扩散
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） ； Department of Clinical Neurosciences, University of Cambridge（剑桥大学临床神经科学系）
AI总结 提出AnF-DiffPET框架，通过解剖-频率引导、多尺度交叉变换重建和频率对比硬挖掘，解决低剂量PET去噪中的解剖引导不足、多尺度特征传播不稳定和频域恢复不确定性问题，在多个数据集上优于现有方法。
Comments 11 pages, 8 figures, 3 tables
OnPoint: 点监督在线时序动作定位的离线到在线多级蒸馏
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Dolby Laboratories, Inc.（杜比实验室公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 提出点监督在线时序动作定位任务，并设计离线到在线多级蒸馏框架，通过伪段实例、类激活序列和窗口级蒸馏转移知识，结合点标签和注意力校准，在五个数据集上优于基线。
Comments Accepted at ECCV 2026
行为自适应对话代理：迈向流动人格框架
机构 * Northeastern University（东北大学）
AI总结 提出流动人格框架，根据任务上下文、用户目标和情境紧迫性，动态调整代理的隐喻角色和人格表达强度，以提升用户信任和体验。
Comments Presented at Bridging AI and Behavior Change, a Bridge Program organized at the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2026 (AAAI-2026)
一年后...伤害持续，但我们仍在！
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学）
AI总结 研究评估六种商用大语言模型在16种DSM-5条件下的安全性，发现除自杀和自伤外，其他精神障碍（如进食障碍、物质使用障碍、重度抑郁障碍）的防护失败率高达100%，呼吁按临床条件定义伤害类别并实施防护。
Comments 20 pages, 8 tables
时间序列基础模型基准是否隐藏了依赖于状态的失败？来自交通速度预测的证据
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Duke University（杜克大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； 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）
AI总结 本文提出状态分层评估方法，发现时间序列基础模型在交通状态转换时准确率和预测区间覆盖率显著下降，并提出了双峰混合增强方法以改善转换状态覆盖。
Comments 5 pages, 2 figures. Accepted at the Workshop on Forecasting as a New Frontier of Intelligence, ICML 2026
Prompt2Effect: 通过LoRA生成实现免训练图像到视频模型特化
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Snap Inc.（Snap公司）
AI总结 提出Prompt2Effect，一种权重驱动超网络，通过单次前向传播直接合成效果特定的LoRA权重，无需训练，在保持视频质量的同时将计算成本从56 GPU小时降至3.3秒。
Comments Accepted to ECCV 2026, project page: https://xiaomeng-yang.github.io/Prompt2Effect
探针选择改变金丝雀记忆判定：在文本主导的LoRA微调自回归测试平台上的三个事后分歧案例研究
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）
AI总结 研究在Qwen2.5-VL-7B金丝雀测试平台上，固定窗口均值NLL记忆探针与全跨度秘密NLL或贪婪精确召回之间的分歧，发现窗口截断、非秘密漂移和窗口内下降三种案例，建议报告全跨度秘密NLL、跨度局部分解、行为精确召回和诱饵探针。
Comments ICML 2026 FoGen Workshop camera-ready. 17 pages, 4 figures, 12 tables
SHIFT: 门控调制激活引导用于检索增强生成中的知识冲突缓解
机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院，沈阳，中国） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系，北京，中国）
AI总结 提出SHIFT框架，通过轻量级门控模块调节LLM内部激活，以自适应解决检索上下文与参数知识间的冲突，仅优化0.01%参数，在六个数据集上验证有效性。
Comments 19 pages, 13 Figures
具有结构保证的嵌入基础模型预测的离散选择模型
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）
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)
ESTANet: 通过预测不一致性实现程序性视频中的高效在线错误检测
机构 * Honda Research Institute, USA（本田研究所（美国）） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 提出ESTANet轻量框架，利用多个动作检测器在正确与错误执行时的预测不一致性，通过多数投票实现实时在线错误检测，在三个数据集上达到最优性能。
Comments 18 pages, 8 figures, uses eccv.sty
FlowPipe: 基于条件生成流网络的LLM增强数据准备流水线构建
机构 * Ocean University of China（中国海洋大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 提出FlowPipe框架，利用条件生成流网络（C-GFlowNets）和LLM语义调制，解决数据准备流水线自动构建中的组合优化和稀疏搜索问题，在74个数据集上平均准确率提升11.96%，训练收敛速度提升12.5倍。
Comments Accepted by SIGMOD 2027
OpenThoughts-Agent: 智能体模型的数据配方
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； JSC（于利希超级计算中心） ； LAION ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Bespoke Labs ； Laude Institute ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Harvard University & Harvard Medical School（哈佛大学与哈佛医学院） ； TU Munich & Munich Center for Machine Learning（慕尼黑工业大学与慕尼黑机器学习中心） ； New York University（纽约大学） ； Medical University of South Carolina（南卡罗来纳医科大学） ； The LLM Data Company ； BenchFlow ； Independent Researcher（独立研究员） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Amazon（亚马逊） ； Microsoft（微软） ； Korea University（高丽大学） ； Cornell Tech（康奈尔科技） ； University of Michigan（密歇根大学）
AI总结 提出全开放数据筛选流水线，通过100多次消融实验研究任务来源与多样性，构建10万样本训练集，在7个智能体基准上平均44.8%准确率，较最强开源模型提升3.9个百分点。
论大语言模型评估中提示排序的稳定性
机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Duke University（杜克大学）
AI总结 研究提示排序在常见评估变化下的稳定性，发现顶级提示常变导致选择不可靠，提出基于置信下限的稳定性感知选择策略以提高鲁棒性。
结构化问题的约束变量投影
机构 * Gran Sasso Science Institute（格兰萨索科学研究所） ； MOBS Lab（MOBS实验室） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Padova（帕多瓦大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学）
AI总结 提出约束变量投影框架，将变量投影推广到带凸约束的分离非线性最小二乘问题，推导精确降梯度公式并设计条件梯度算法，在稀疏自编码等任务上提升效率。
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
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