New York University（纽约大学）

Not My Truce: Personality Differences in AI-Mediated Workplace Negotiation

不是我的和解：人工智能调解职场谈判中的人格差异

Veda Duddu, Jash Rajesh Parekh, Andy Mao, Hanyi Min, Ziang Xiao, Vedant Das Swain, Koustuv Saha

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 研究探讨了人工智能调解职场谈判中个体差异对效果的影响，发现不同人格特质的用户对不同干预方式的响应不同，强调了针对个体需求设计干预的重要性。

When Agents Persuade: Rhetoric Generation and Mitigation in LLMs

当代理体说服：大语言模型中的修辞生成与缓解

Julia Jose, Ritik Roongta, Rachel Greenstadt

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 研究探讨大语言模型在被提示生成宣传内容时的表现，通过专门模型分析其修辞手法，并发现通过监督微调等方法可有效减少此类内容生成。

Comments Accepted to the ICLR 2026 Workshop on Agents in the Wild (AgentWild). 20 pages including appendix, 3 figures

AlphaResearch: Accelerating New Algorithm Discovery with Language Models

AlphaResearch：利用语言模型加速新算法发现

Zhaojian Yu, Kaiyue Feng, Yilun Zhao, Shilin He, Xiao-Ping Zhang, Arman Cohan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； New York University（纽约大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 AlphaResearch通过迭代提出新想法、编程验证和优化研究提案，实现了在开放性问题上发现新算法的突破，其在六个开放性问题上的表现优于其他系统，尤其在圆圈排列问题上超越了人类和基线模型。

When and Where: A Model Hippocampal Network Unifies Formation of Time Cells and Place Cells

何时与何地：一种海马网络模型统一了时间细胞和位置细胞的形成

Qiaorong S. Yu, Zhaoze Wang, Vijay Balasubramanian

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本文提出一种海马网络模型，通过动态机制统一了时间细胞和位置细胞的形成，揭示了两者共享的起源与任务驱动的差异。

Comments 18 pages, 6 figures

Science-T2I: Addressing Scientific Illusions in Image Synthesis

Science-T2I: 解决图像合成中的科学幻觉

Jialuo Li, Wenhao Chai, Xingyu Fu, Haiyang Xu, Saining Xie

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 本文提出ScienceT2I数据集，评估18种图像生成模型，发现科学提示能显著提升生成效果，提出SciScore奖励模型和两阶段对齐框架提升科学推理能力。

Comments Accepted to CVPR 2025. Code, docs, weight, benchmark and training data are all avaliable at https://jialuo-li.github.io/Science-T2I-Web