高校专区
端到端上下文压缩的规模化
机构 * New York University（纽约大学） ； Modal Labs（Modal实验室） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） ； FAIR at Meta（Meta FAIR实验室）
AI总结 本研究通过架构搜索和持续预训练，提出潜在上下文语言模型（LCLMs），一种端到端编码器-解码器压缩器，在通用任务性能、压缩速度和峰值内存上改进帕累托前沿，并可作为长时智能体的高效骨干。
基于移动性和社交媒体数据的可解释危机行为分析
机构 * New York University (NYUAD)（纽约大学（NYUAD））
AI总结 提出统一可解释流水线，融合移动性和社交媒体数据，通过形式概念分析和关联规则挖掘，识别危机中跨域行为模式，并在洛杉矶山火和COVID-19案例中验证，生成可操作的政策简报。
基于多序列影像的脊柱MRI报告生成多智能体系统
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； New York University（纽约大学） ； University of Washington Medical Center（华盛顿大学医学中心）
AI总结 提出SpineAgent多智能体框架，利用多序列基础模型整合T1/T2等序列信息，实现脊柱MRI报告生成、病理定位和图文检索，在跨厂商和跨队列评估中表现优异。
统一对象中心世界模型与扩散策略：多阶段机器人任务的分层框架
机构 * Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院） ； Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学库朗数学科学研究所） ； AMI Labs（AMI实验室）
AI总结 提出WorldDP分层框架，结合高层世界模型进行运行时子目标优化和低层扩散策略执行，利用对象中心表示解耦环境实体，实现多阶段机器人操作任务的有效规划与执行。
跨体裁与标点条件下的阿拉伯语句子分割
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·泽德人工智能大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校）
AI总结 针对阿拉伯语标点歧义和不一致导致的句子分割难题，构建跨8种体裁的语料库AraSEG，评估LLM、轻量编码器和依存解析器，发现轻量模型在困难设置下优于LLM，且准确分割能显著提升下游依存解析。
从加密智能手机网络流量中学习行为信号
机构 * New York University（纽约大学） ； NYU Langone Health（NYU Langone健康） ； NYU Grossman School of Medicine（NYU Grossman医学院） ； Oregon Health & Science University（俄勒冈健康与科学大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院）
AI总结 本文利用基于Transformer的模型从加密网络流量中学习行为表征，结合用户特定适配器，并通过稀疏表示和广义估计方程分析，发现压力、孤独感和睡眠障碍分别与个体间差异、个体内波动及两者组合相关，且学习到的表征优于传统手工特征。
Comments 19 pages, 6 figures
老年工人在桥梁就业中应对生成式AI的关切与战略回应
机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； New York University（纽约大学）
AI总结 通过访谈21名专业人士，研究老年工人在桥梁就业中如何应对生成式AI带来的时间与结构性干扰，通过边界工作重构任务，形成AI韧性，并建议平衡个体、中观和宏观层面的策略以减少倦怠。
Comments CHIWORK'26
VESTA: 基于统计工具代理的视觉探索
机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； New York University（纽约大学）
AI总结 提出VESTA框架，通过动态增长的工具集指导数据变换、假设驱动可视化和统计检验，提升视觉语言模型在复杂统计建模任务上的性能。
学习真实内容：在多传感器数据中分离信号和测量伪影，应用于天体物理学
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Flatiron Institute, Simons Foundation（Flatiron研究所，Simons基金会） ； Institute for Advanced Studies（高级研究 institute） ； Harvard University（哈佛大学） ； New York University（纽约大学） ； Instituto de Astrofísica de Canarias（加那利大天文台）
AI总结 本文提出一种深度学习框架，通过重叠观测、双编码器架构和反事实生成目标，分离多传感器数据中的信号与伪影，提升天体物理学研究的准确性。
Comments Accepted at the 2nd Workshop on Foundation Models for Science at ICLR 2026. 10 pages, 7 figures (main text), plus appendix
全批量梯度下降优于单次SGD：单索引学习中的样本复杂度分离
机构 * Institute of Science and Technology Austria（奥地利科学与技术研究所） ； Sung Kyun Kwan University（顺天妇女大学） ； New York University and Flatiron Institute（纽约大学和Flatiron研究所） ； University of Southern California（南加州大学）
AI总结 研究单索引学习中全批量GD与单次SGD的样本复杂度差异，发现通过截断激活函数，全批量GD在n≃d样本时实现弱恢复，优于单次SGD的n≳d log d样本需求。
Comments Accepted to ICML 2026
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