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高效联邦共形预测与组条件保证
机构 * IoT Thrust（物联网 thrust） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute for Intelligent Networked Systems (INSI)（智能网络化系统研究所） ； Northeastern University London（伦敦东北大学） ； Department of ECE The Hong Kong University of Science and Technology HK SAR（电子工程系 香港科技大学香港特别行政区）
AI总结 提出GC-FCP方法，通过可合并的原子分层核心集实现联邦共形预测的组条件覆盖保证，在合成和真实数据集上验证了性能。
Comments 24 pages, 8 figures
Transformer入门：自然语言处理视角
机构 * NLP Lab., Northeastern University, Shenyang, China（东北大学沈阳分校自然语言处理实验室） ； NiuTrans Research, Shenyang, China（尼utrans研究院）
AI总结 本文从NLP视角介绍Transformer的基本概念、标准架构、模型改进及常见应用，总结影响该领域的关键思想，并探讨其优势与局限。
Comments 119 pages and 21 figures
SVI-Bench: 一个用于战略视频智能的动态微世界
机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 本文提出SVI-Bench，一个基于团队体育动态微世界的大规模基准，通过四个层级（动态场景理解、因果推理、战略模拟、智能体合成）的9个任务评估视频智能从感知到战略规划的能力，发现模型在感知任务上表现良好但在认知层级上性能急剧下降。
SemEval-2026任务9：多语言、多文化、多事件在线极化检测
机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； University of Hamburg（汉堡大学） ； Zayed University（扎耶德大学） ； HKBK College of Engineering（HKBK工程学院） ； University of Turin（都灵大学） ； aequa-tech ； University of Pretoria（比勒陀利亚大学） ； Bielefeld University（比勒费尔德大学） ； Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； Bahir Dar University（巴赫达尔大学） ； AIRI ； KFU（喀山联邦大学） ； HSE University（高等经济大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； IIT Delhi（印度理工学院德里分校） ； ABV-IIITM（ABV-印度信息技术与管理学院） ； Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； Language Understanding Lab., Myanmar（缅甸语言理解实验室） ； AMD Silo AI ； Lahore University of Management Sciences（拉合尔管理科学大学） ； Maseno University（马塞诺大学） ； Centrum Wiskunde & Informatica（数学与计算机科学中心） ； Bayero University Kano（卡诺巴耶罗大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院）
AI总结 本文介绍了SemEval-2026任务9，旨在检测在线极化，涵盖22种语言，包含超过11万标注实例。任务包含三个子任务，吸引全球1000多参与者和10000多提交，最终有67支队伍提交了系统描述论文。
共享的词汇任务表示解释了大语言模型中的行为变异
机构 * Brown University（布朗大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 研究通过比较指令式和示例式提示发现，大语言模型在不同提示下行为差异可由共享的词汇任务表示解释，揭示了任务特定注意力头在不同提示风格中的共同机制。
Comments Accepted to ICML 2026. Updated to the camera-ready version
上下文不确定性下的多机器人协调规划
机构 * Collaborative Robotics and Intelligent Systems (CoRIS) Institute, Oregon State University（俄勒冈州立大学协作机器人与智能系统研究所） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学库里计算机科学学院）
AI总结 提出多机器人上下文不确定随机最短路径问题，通过两阶段方法（CIMOP推断上下文，LCBS进行无碰撞路径规划）实现上下文未知时的协调与安全操作。
Comments 8 pages, 6 figures
Nazrin: Lean 4中的原子神经证明自动化策略
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 提出原子策略集、转置原子化算法、ExprGraph数据结构和基于图神经网络的Nazrin证明器，通过仅调度原子策略克服现有证明代理的挑战，并在消费级硬件上训练和评估。
Comments 16 pages, 10 figures
从语法到情感：对LLM中情感推理的机制分析
机构 * Northeastern University（东北大学）
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
不确定性感知的踝关节外骨骼控制
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）
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。
Shepherd: 一个为元代理提供形式化执行迹的运行时基座
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出Shepherd，一个基于函数式编程的Python运行时基座，将代理执行作为一等对象，通过类似Git的执行迹支持元代理的检查、分叉和重放，在三个用例中显著提升性能。
Comments 50 pages, 22 figures, 14 tables
PhyGile: 面向敏捷通用人形运动跟踪的物理前缀引导运动生成
机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 提出PhyGile框架，通过物理前缀引导的机器人原生运动生成，结合课程混合专家训练和后训练，解决文本生成运动在机器人上物理不可行的问题，实现敏捷全身运动跟踪。
保护能源物联网中的时间完整性：应对时钟漂移和Y2K38故障
机构 * Department of Computer and Software Engineering, Polytechnique Montréal（Polytechnique Montréal 计算机与软件工程系） ； SWAT Laboratory, Polytechnique Montréal（Polytechnique Montréal SWAT 实验室） ； College of Engineering, Northeastern University（Northeastern University 工程学院） ； Concordia Institute for Information Systems Engineering (CIISE), Concordia University（Concordia University 信息系统工程研究所）
AI总结 提出STGAT框架，结合漂移感知时间嵌入、时间自注意力和图注意力，检测能源物联网中的时钟漂移、同步偏移和Y2K38溢出等时间异常，准确率达95.7%。
语用如何塑造发音：STEM ASL 话语的计算案例研究
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Gallaudet University（盖尔道特大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学）
AI总结 通过采集 STEM 领域美国手语对话的运动捕捉数据，量化分析对话、独白和翻译场景中手语发音的时空变化，发现对话中手语持续时间显著缩短，并评估了手语嵌入模型对 STEM 手语的识别能力。
细粒度开放词汇目标检测与细粒度提示：任务、数据集与基准
机构 * department of software engineering, Northeastern University, China（软件工程系，东北大学，中国）
AI总结 本文提出3F-OVD任务，扩展细粒度监督目标检测至开放词汇场景，引入NEU-171K数据集，并提出简单有效的后处理技术。
Comments 8 pages, 4 figures, 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
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。
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。
SkillJect：有效自动化基于技能的提示注入以针对具备技能的代理
机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Chongqing University, China（重庆大学） ； Northeastern University, China（东北大学） ； Sun Yat-sen University, China（中山大学） ； University of Oxford, UK（牛津大学）
AI总结 SkillJect 是首个自动化生成有效中毒技能的框架，通过隐藏恶意负载和重写指令通道，提升攻击效果，揭示可重用技能生态中的持久性攻击向量。
ThinkJEPA：赋予潜在世界模型大型视觉-语言推理能力
机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Maryland（马里兰大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Washington（华盛顿大学）
AI总结 提出ThinkJEPA框架，结合密集JEPA分支与稀疏VLM思考者分支，通过分层金字塔表示提取模块，实现细粒度运动建模与长程语义引导，在手部操作轨迹预测任务上超越基线。
Comments 10 pages, 5 figures
使用大型视觉语言模型审核不安全的用户生成内容游戏中的非法在线图像推广
机构 * University at Buffalo（布法罗大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； The University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校）
AI总结 针对社交媒体上非法推广不安全UGC游戏的图像，提出UGCG-Guard系统，利用大型视觉语言模型和条件提示策略实现零样本域适应，检测准确率达94%。
Comments In Proceedings of the 33rd USENIX Conference on Security Symposium (SEC '24), August 14-16, 2024
机器中的人类认知：世界模型的统一视角
机构 * Northeastern University（东北大学） ； EmbodyX Inc.（EmbodyX公司） ； Tulane University（路易斯安那州立大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Georgia（佐治亚大学）
AI总结 提出统一框架整合记忆、感知等认知功能，指出动机和元认知研究不足，并引入认知世界模型新类别。
MUZZLE: 针对间接提示注入攻击的自适应智能体红队测试框架
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Mozilla Corporation（Mozilla公司）
AI总结 提出MUZZLE框架，利用智能体轨迹自动识别高显著性注入面，自适应生成上下文相关的恶意指令，评估网络智能体对间接提示注入攻击的安全性，发现44种新攻击和跨应用攻击策略。
Token缩减应超越生成模型中的效率——从视觉、语言到多模态
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Northeastern University（东北大学） ； CAS（中国科学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Peking University（北京大学）
AI总结 本文提出Token缩减应超越传统效率优化，成为生成模型的基础原则，通过减少冗余token来促进多模态融合、缓解幻觉、维持长输入连贯性并提升训练稳定性。
Comments Project page: https://github.com/ZLKong/Awesome-Collection-Token-Reduction
RSPECT：空中监控中无人机-无人车团队能量感知协调的鲁棒可扩展规划器
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（东北大学电气与计算机工程系）
AI总结 针对无人机与作为移动充电站的无人车在长期空中监控任务中的鲁棒规划问题，提出可扩展启发式算法RSPECT，通过混合整数规划建模并保证规划可行性与鲁棒性。
Comments Accepted to the Journal of Intelligent & Robotic Systems (JINT)
基于共振-放电神经元的神经形态无线分割计算
机构 * Department of Engineering, King’s College London（工程系，伦敦国王学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（电气与计算机工程系，普林斯顿大学） ； Institute for Intelligent Networked Systems, Northeastern University London（智能网络化系统研究所，伦敦东北大学）
AI总结 提出一种利用共振-放电神经元直接处理时域信号的无线分割计算架构，通过振荡动力学提取谱特征，降低脉冲率和能耗，在音频和调制分类任务中达到与传统方法相当的精度。
道德推理习得的语用推理：通过元语用链接实现泛化
机构 * Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Mississippi（密苏里大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Qualcomm（高通公司） ； Michigan State University（密歇根州立大学）
AI总结 针对大语言模型在道德推理中泛化能力不足的问题，提出基于元语用链接和道德基础理论的语用推理方法，使模型获取道德推理目标与社会变量间的元语用链接，在三个任务上验证了其适应性和泛化性。
密度脊选择性预测：校准标签稀缺下的大语言模型与视觉语言模型幻觉检测
机构 * Northeastern University Boston, United States（东北大学波士顿分校）
AI总结 针对校准标签稀缺时大语言模型和视觉语言模型的幻觉检测问题，提出基于核密度估计的密度脊方法，利用隐藏状态生成轨迹的六维运动特征图构建响应流形，通过到最近脊顶点的欧氏距离评分，在标签稀缺协议下AUROC提升5-20点。
鲁棒的指令遵从：合作多智能体强化学习
机构 * Department of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学计算机科学系） ； Department of Computer Sciences, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算机科学系）
AI总结 针对外部指令中断行为并冲突长期目标的问题，提出宏动作值修正方法（MAVIC），通过修正指令边界的Bellman备份实现一致值估计，在复杂合作环境中保持高指令遵从和基础任务性能。
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