高校专区
通过数值积分实现的可扩展非参数连续时间生存模型
机构 * Department of Statistics（统计系） ； Ewha Womans University（成均馆大学） ； NYU Grossman School of Medicine（纽约大学 Grossman 医学院）
AI总结 本文提出QSurv模型，通过高斯-勒让德数值积分实现非参数连续时间生存建模，无需时间离散化或限制分布假设，有效捕捉非平稳危险动态，实验表明其在即时危险函数估计上具有优势。
为离线策略评估设计日志策略
机构 * New York University（纽约大学） ； Spotify
AI总结 本文研究如何设计日志策略以最小化OPE误差，探讨了奖励与覆盖之间的根本权衡，并在不同信息场景下提出了最优策略。
CrystalReasoner: 基于推理和强化学习的性质条件晶体结构生成
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Radical AI ； New York University（纽约大学）
AI总结 CrystalReasoner通过引入物理先验和强化学习，实现从自然语言指令生成稳定且具有特定性质的晶体结构，提升了生成精度和科学合理性。
Comments Our work is available at https://crystalreasoner.github.io/, with code at https://github.com/wyy603/CrystalReasoner
ExplainerPFN：迈向无模型零样本特征重要性估计的表格基础模型
机构 * INESC-ID ； New York University（纽约大学）
AI总结 本文提出ExplainerPFN，一种基于TabPFN的表格基础模型，通过预训练合成结构因果数据实现无模型零样本特征重要性估计，展示了其在真实和合成数据集上的竞争力。
Comments 35 pages, 11 figures
在音乐音频大语言模型中探讨模态贡献
机构 * Audio Research Lab, New York University, USA Integrated Design \& Media, New York University, USA
AI总结 本文通过MM-SHAP框架量化音频大语言模型中各模态的贡献，发现高准确率模型更依赖文本回答问题，但音频仍能局部化关键声音事件，首次将MM-SHAP应用于音频大语言模型。
Comments 5 pages, 2 figures, accepted at ICASSP 2026
考虑风的高效滑翔轨迹规划
机构 * New York University（纽约大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 本文提出非线性多目标轨迹规划器，通过伯恩斯坦多项式生成三次连续轨迹，结合风速估算优化滑翔性能，实验证明在风扰和障碍物情况下具有稳定性和可靠性。
Comments Accepted for publication at IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026) held in Vienna
Journal ref IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026) held in Vienna
别停止我：通过耗散黎曼流形力学采样损失极小值
机构 * Section for Cognitive Systems, Technical University of Denmark（丹麦技术大学认知系统系） ； Center for Quantum Information Physics, New York University（纽约大学量子信息物理中心）
AI总结 本文提出DiMS方法，通过耗散黎曼流形力学精确采样损失极小值，解决传统方法无法准确采样重参数化不变解的问题，并在贝叶斯推断中验证其有效性。
为何语言模型比人类更不惊讶？测试解析多重性不匹配假说
机构 * Department of Linguistics, New York University（纽约大学语言学系） ； Center for Data Science, New York University（纽约大学数据科学中心） ； Department of Linguistics, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校语言学系）
AI总结 研究探讨语言模型在处理句子时的 surprisal 与人类处理的差异，通过调整解析数量来测试解析多重性不匹配假说对句法歧义的影响。
通过Oracle价格图学习利用单峰性在半参数上下文定价中
机构 * Data Sciences and Operations Department, University of Southern California（南加州大学数据科学与运营系） ； Stern School of Business, New York University（纽约大学斯特恩商学院）
AI总结 本文研究了半参数标量指数估值模型中的上下文动态定价，通过Oracle价格图学习方法，利用β-Hölder光滑性和收益几何条件，提出了一种模块化粗到细策略，实现非参数Oracle图学习的最优 regret 界。
始终学习，始终混合：始终高效且简单的数据混合
机构 * New York University（纽约大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft（微软公司）
AI总结 本文提出OP-Mix算法，通过低秩适配器插值实现数据混合，提升预训练和持续学习性能，减少计算资源消耗。
DynamicNER: 一种动态、多语言和细粒度的用于基于大语言模型的命名实体识别的数据集
机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎赫德分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanyang Technology University（南阳技术大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Squirrel AI
AI总结 本文提出DynamicNER数据集，用于改进基于大语言模型的命名实体识别方法，通过动态实体分类和多语言支持，提升模型泛化能力与细粒度任务的准确率。
Comments This paper is accepted by EMNLP 2025 Main Conference
基于大语言模型的文本标注提示稳定性评分
机构 * Department of Sociology, New York University（纽约大学社会学系） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Institute for Logic, Language, and Computation, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学逻辑、语言与计算研究所）
AI总结 本文提出一种通用框架，通过传统方法改进内在和跨编码器可靠性评分，提出提示稳定性评分（PSS）及Python包promptstability，用于诊断低稳定性提示并展示功能。
Comments 39 pages, 5 figures
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