Northeastern University（东北大学）

The Tone of Awareness: Topic, Sentiment, and Toxicity Maps During Mental Health Month on TikTok

意识基调：TikTok 心理健康月期间的主题、情感和毒性地图

Henrique Ferraz de Arruda, Andreia Sofia Teixeira, Pranay Gundala Reddy, Anindya Mondal, Kleber Andrade Oliveira, Filipi Nascimento Silva

机构 * Institute for Biocomputation and Physics of Complex Systems (BIFI)（生物计算与复杂系统物理研究所） ； University of Zaragoza（萨拉戈塔大学） ； ARAID Foundation（ARAID基金会） ； Network Science Institute（网络科学研究所） ； Northeastern University London（伦敦东北大学） ； Kent Medway Medical School（肯特梅德斯医疗学院） ； LASIGE（拉西格研究所） ； Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa（里斯本大学科学学院） ； Department of Psychology, University of Limerick（利默里克大学心理学系） ； Observatory on Social Media, Indiana University（社交媒体观察所，印第安纳大学） ； CSSI - Kellogg School of Management, Northwestern University（CSSI - 北western大学凯洛格管理学院） 纠错

AI总结 通过分析 TikTok 2023-2024 年心理健康月期间的视频和评论，使用 BERTopic 提取主题、XLM-T 和 Detoxify 量化情感与毒性，发现视频情感偏负面而评论更混合，毒性在评论中呈长尾分布且集中于特定主题。

Comments 12 pages, 6 figures

Analog Quantum Asynchronous Event-Based Graph Neural Network

模拟量子异步事件驱动图神经网络

Kristian Sotirov, Shaheen Acheche, Antonio A. Gentile, Osvaldo Simeone

机构 * King’s Communications, Learning and Information Processing (KCLIP) lab（国王通讯、学习与信息处理（KCLIP）实验室） ； Centre for Intelligent Information Processing Systems (CIIPS)（智能信息处理系统中心） ； Department of Engineering（工程系） ； Pasqal SAS（Pasqal SAS公司） ； 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） 纠错

AI总结 提出模拟量子异步事件驱动图神经网络（QA-AEGNN），利用中性原子量子处理器映射事件数据为原子阵列，通过Rydberg哈密顿量模拟消息传递，实现高效事件图计算。

Comments 31 pages, 8 figures, initial version

Embodied-BenchClaw: An Autonomous Multi-Agent System for Embodied Spatial Intelligence Benchmark Construction

Embodied-BenchClaw：用于具身空间智能基准构建的自主多智能体系统

Baoyang Jiang, Fengchun Zhang, Leyuan Wang, Haotian Li, Yida Wang, Zhe Ji, Jinshan Lai, Xi Ren, Jianwei Hu, Qiang Ma

机构 * QiYuan Lab（启元实验室） ； School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 提出Embodied-BenchClaw，一个通过五阶段流水线和三个智能体协调的自主系统，自动构建可验证、可执行、可维护且诊断有用的具身空间智能基准，减少人工工作量。

Predicting Future Behaviors in Reasoning Models Enables Better Steering

推理模型中预测未来行为以实现更好的引导

Evgenii Kortukov, Piotr Komorowski, Florian Klein, Paula Engl, Gabriele Sarti, Seong Joon Oh, Sebastian Lapuschkin, Wojciech Samek

机构 * Fraunhofer HHI（弗劳恩霍夫海因里希·赫兹研究所） ； Northeastern University（东北大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 通过训练激活探针预测推理模型未来行为，提出未来探针控制生成（FPCG）方法，在多个评估中实现几乎无质量下降的引导。

JOIN: Anchor-Grasp-Conditioned Joining via Opposition, Inference, and Navigation for Bimanual Assistive Manipulation

JOIN：通过对抗、推理和导航实现基于锚点抓取条件的双臂辅助操作连接

Drake Moore, Matt Cheng, Xiang Zhi Tan, Taşkın Padır

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 提出一种异构按需双臂系统JOIN，通过锚点臂与移动补臂的条件性连接，结合视觉语言模型和几何工具，解决代表性双臂日常生活任务，在实验中成功率更高且需更少人工修正。

Comments Xiang Zhi Tan and Taşkın Padır share equal advising

ZODS-RS -- Zero-training Oriented Detection & Segmentation for Remote Sensing

ZODS-RS -- 面向遥感的零训练目标检测与分割

Zuan Gu, Tianhan Gao, Langxu Zhao

机构 * Northeastern University, China（东北大学） 纠错

AI总结 提出一种无需训练的封闭式管道ZODS-RS，通过原型纯化、旋转尺度等变匹配和不确定性感知像素合并，统一了遥感图像的水平框检测与实例分割，在多个数据集上取得优异性能。

A Unified Multi-Modal Framework for Intelligent Financial Systems: Integrating Reinforcement Learning, High-Frequency Trading, and Game-Theoretic Approaches with Cross-Modal Sentiment Analysis

面向智能金融系统的统一多模态框架：整合强化学习、高频交易和博弈论方法与跨模态情感分析

Fanrong Liu, Zhang Yuwei, Mingni Luo

机构 * Henan University, International Eurasia College（河南大学，国际欧亚学院） ； City University of Hong Kong, College of Business（香港城市大学，商学院） ； Northeastern University, School of Electronic and Information Engineering（东北大学，电子与信息工程学院） 纠错

AI总结 提出统一框架整合PPO、高频预测、上下文学习、博弈论和跨模态情感分析，在多个金融任务上平均提升20%以上性能。

Instruction Finetuning DeepSeek-R1-8B Model Using LoRA and NEFTune

使用LoRA和NEFTune对DeepSeek-R1-8B模型进行指令微调

Wu Yuerong, Mingni Luo

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本研究结合LoRA和NEFTune微调DeepSeek-R1-8B模型，用于金融命名实体识别，在七类实体上达到0.912的微F1分数，优于多个基线模型。

LMT: A Bayesian Framework for Causal Discovery from Textual Alarm Records in Manufacturing Systems

LMT: 制造系统中文本告警记录的因果发现贝叶斯框架

Xiaofeng Xiao, Jianhong Chen, Qiuzhuang Sun, Naichen Shi, Xubo Yue

机构 * Department of Mechanical & Industrial Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学机械与工业工程系） ； College of Integrative Studies, Singapore Management University, Singapore（新加坡国立大学整合研究学院） ； Department of Industrial Engineering and Management Sciences, Department of Mechanical Engineering, Northwestern University, IL, USA（西北大学工业工程与管理科学系、机械工程系） 纠错

AI总结 提出LMT框架，结合大语言模型提取的语义信号和基于泊松过程的时间证据，通过贝叶斯方法从文本告警记录中发现因果图，在小样本场景下表现优异。

Comments 19 pages

Targeting World Models to Compromise Robot Learning Pipelines

针对世界模型以破坏机器人学习流程

Ethan Rathbun, Ahmed Agha, Saaduddin Mahmud, Christopher Amato, Alina Oprea, Eugene Bagdasarian

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 本文提出针对世界模型的新型数据投毒攻击方法，通过注入恶意提示或转换动态，在看似安全的数据中生成危险训练轨迹，导致下游策略不安全。

Comments 8 Pages, CoRL Preprint

Zero-Parameter Geometric Gating for Temporally Stable Low-Altitude UAV Video Semantic Segmentation

用于低空无人机视频语义分割的零参数几何门控以实现时间稳定性

Jingpu Yang, Fengxian Ji, Zhengzhao Lai, Juanfan Wu, Mingxuan Cui, Yufeng Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northeastern University（东北大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 提出零参数几何门控，利用RANSAC单应性内点比率在16x16网格上路由区域，结合语义相似性传播实现时间稳定分割，在合成UAVid上提升mIoU达4.91%。

ATM: Action-Consistency Transfer Matrix for Diagnosing and Improving Latent World Models

ATM：用于诊断和改进潜在世界模型的动作一致性转移矩阵

Jiaheng Chen

机构 * School of Software, Northeastern University（东北大学软件学院） 纠错

AI总结 提出ATM矩阵，通过轻量级探针比较真实与预测潜在转移中的动作信息，无需模拟器即可诊断世界模型质量，并引入AITS利用动作可识别性作为训练信号提升下游规划。

Comments 13 pages, 3 figures, 6 tables

Autonomous Aerial Manipulation via Contextual Contrastive Meta Reinforcement Learning

通过上下文对比元强化学习的自主空中操控

Lixuan Jin, Bingxuan Lan, Xinyi Bao, Xiangyuan Xie, Chunjie Zhang, Zheng Chen, Tianshuo Liu, Ruijie Tian, Jinyu Ru, Gang Wang, Lei Yuan, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（东北大学机器人科学与工程学院） ； National Key Lab of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自主智能无人系统国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出Aco2方法，通过上下文对比元强化学习，使四旋翼无人机在无需人工干预下自主完成不同载荷的抓取、运输和投递，并直接迁移到真实世界。

Back on Track: Aligning Rewards and States for Reasoning in Diffusion Large Language Models

重回正轨：在扩散大语言模型中对齐奖励与状态以进行推理

Yawen Shao, Jie Xiao, Kai Zhu, Yu Liu, Hongchen Luo, Xueyang Fu, Yang Cao, Wei Zhai, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 针对扩散大语言模型强化学习中过程奖励与状态轨迹的双重错位问题，提出PAPO框架，通过步骤感知过程奖励和熵引导历史重演实现对齐，在四个基准上取得显著提升。

GIFT: LLM-Guided State-Reward Interface for Financial Reinforcement Learning

GIFT: 基于LLM引导的状态-奖励接口用于金融强化学习

Yanyan Wu, Boyi Zhang, Yanlin Liu, Xinyu Fang, Jining Luan, Meiqi Zhang, Jiacheng Liu, Hao Zeng, Dexu Yu, Chang Liu, Hanwen Du, Yongxin Ni, Youhua Li

机构 * East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Northeastern University（东北大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出GIFT框架，利用大语言模型引导PPO强化学习中的状态增强和奖励塑造，提升金融交易策略的样本外风险调整收益。

Comments 25 pages, 7 figures. Code and data are available at https://github.com/KAG778/GIFT . Equal contribution: Yanyan Wu and Boyi Zhang. Corresponding author: Youhua Li

PRISM: PRior-guided Imagination Sampling in world Models

PRISM：世界模型中基于先验引导的想象采样

Yuhai Wang, Jiawei Xia, Rongxuan Zhou, Xiao Hu, Yongliang Shi, Jing Du, Yang Ye

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Qiyuan Lab（启元实验室） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

AI总结 提出PRISM框架，通过从世界模型编码器提取状态条件高斯先验，并利用精度加权高斯乘积更新规划器的采样分布，在不增加架构复杂度的情况下显著提升基于模型的连续控制性能。

MatMind: A Structure-Activity Knowledge-Driven Generative Foundation Model for Materials Science

MatMind：面向材料科学的结构-活性知识驱动生成基础模型

Zhan'ao Yao, Boxuan Zhang, Jingyuan Shu, Xiaoyu Wu, Rongyan Wang, Linjing Li, Dajun Zeng, Yudong Yao, Tingwei Chen, Youwei Wang, Xiaolin Zhao, Jiahui Shi, Jianjun Liu

机构 * State Key Laboratory of High Performance Ceramics（高性能陶瓷国家重点实验室） ； Shanghai Institute of Ceramics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海陶瓷研究所） ； Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学材料科学与光电子工程中心） ； School of Chemistry and Materials Science, Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州先进研究所化学与材料科学学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beijing Wenge Technology Co., Ltd.（北京文格科技有限公司） ； College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University（东北大学医学与生物信息工程学院） 纠错

AI总结 提出MatMind，一种基于大语言模型的晶体材料生成基础模型，通过结构-活性知识注入、双头架构和物理信息强化学习，在性质预测、无条件生成和条件生成任务上超越专用模型。

Comments 29 pages, 5 figures, including references

Shortcuts in the Tail: Debiasing via Post-Hoc Spectral Compression of Fine-Tuning Updates

尾部的捷径：通过微调更新的后验谱压缩进行去偏

Edward Sun, Dmitrii Troitskii

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 提出对微调权重更新进行SVD截断尾部，无需重训练或组标签即可减少虚假关联，在多个模型和基准上以<2%的准确率损失将差距降低最多5倍。

Comments ICML Weight Space Symmetries Workshop 2026

Streaming Video Generation with Streaming Force Control

流式视频生成与流力控制

Hanhui Wang, Yiming Xie, Haiwen Feng, Zhaoyang Lv, Shenlong Wang, Huaizu Jiang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Impossible Research ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出StreamForce框架，通过统一力表示和蒸馏流程实现因果、统一的流式视频生成，支持局部和全局时变力控制，在单GPU上达到16.6 FPS，力遵循和运动真实性达最优。

DirectAudioEdit: Inversion-Free Text-Guided Audio Editing via Diffusion Prediction Contrast

DirectAudioEdit: 基于扩散预测对比的无反演文本引导音频编辑

Zhengkun Ge, Xiaoqian Liu, Haoran Zhang, Yuan Ge, Junxiang Zhang, Zhengtao Yu, Jingbo Zhu, Tong Xiao

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） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） ； NiuTrans Research, Shenyang, China（新译研究） 纠错

AI总结 提出一种无需训练和反演的文本引导音频编辑方法DirectAudioEdit，通过扩散预测对比构建编辑路径，在音乐和事件基准上降低FAD和KL指标15%以上，编辑速度提升高达64.5%。

Characterize Then Distill: Mechanistic Reasoning in Large Output Spaces

先刻画再蒸馏：大输出空间中的机械推理

Debjyoti Saha Roy, Byron C. Wallace, Javed A. Aslam

机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 研究现代推理模型在百万级标签空间中实现零样本多标签分类的机制，提出“候选列表生成+精细推理”两阶段模型，并基于此开发机械蒸馏策略，优于标准蒸馏。

Three-dimensional hydro-cluttered locomotion by an undulatory robot

三维水杂波环境中的波动机器人运动

Tianyu Wang, Matthew Fernandez, Galen Tunnicliffe, Nikolas Cornell, Justin Duong, Donoven Dortilus, Zhaochen J. Xu, Patricia Meza, Sean Lublinsky, Darsh Parikh, Jianfeng Lin, Emily Grace, Daniel I. Goldman

机构 * Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（机器人与智能机器研究所，佐治亚理工学院） ； School of Physics, Georgia Institute of Technology（Georgia理工学院物理系） ； George W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院乔治·W·伍德鲁夫机械工程学院） ； School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院电气与计算机工程学院） ； Department of Mechanical and Industrial Engineering, Northeastern University（东北大学机械与工业工程系） ； Ransom Everglades School（拉森·伊弗格莱德学校） 纠错

AI总结 提出AquaMILR机器人，通过可编程体顺应性和深度调节，在三维水杂波环境中实现快速鲁棒的前进运动，并利用惯性滚动作为自发恢复机制。