New York University（纽约大学）

Realistic noise synthesis reduces bias and improves tissue microstructure estimation with supervised machine learning

真实噪声合成减少偏差并改善有监督机器学习的组织微结构估计

Bradley G. Karat, Maëliss Jallais, Ali R. Khan, Santiago Aja-Fernández, Jelle Veraart, Marco Palombo

机构 * Robarts Research Institute, Schulich School of Medicine and Dentistry, The University of Western Ontario（罗巴茨研究所在，施密特医学与牙科学院，温哥华大学） ； Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, NYU Grossman School of Medicine（生物医学成像中心，放射科，纽约大学格罗斯曼医学院） ； Cardiff University Brain Research Imaging Center (CUBRIC), School of Psychology, Cardiff University（卡迪夫大学脑研究成像中心（CUBRIC），心理学学院，卡迪夫大学） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（计算机科学与信息学院，卡迪夫大学） ； Laboratorio de Procesado de Imagen, Universidad de Valladolid（图像处理实验室，瓦尔达利德大学） ； Instituto de Investigación Biosanitaria de Valladolid, IBioVALL（瓦尔达利德生物医学研究所，IBioVALL） 纠错

AI总结 针对扩散MRI中模拟与实测信号噪声不匹配导致的协变量偏移问题，提出真实噪声合成框架，通过引入Rician期望和有效后处理噪声方差，显著降低参数估计偏差并提高精度。

Comments * Shared first author

Multi-Token Residual Prediction

多令牌残差预测

Yufeng Xu, Zishuo Bao, Qian Wang, Zeshen Zhang, Haoqi Zhang, Bowen Peng, Ang Li, Rahul Chalamala, Yucheng Lu

机构 * New York University（纽约大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海） ； Nos Research（Nos研究） ； Modal 纠错

AI总结 本文提出了一种轻量级模块Multi-token Residual Prediction，通过利用去噪过程中相邻步骤的logit分布相似性，在单次骨干网络前向传播中实现依赖感知的多令牌去噪，从而在成本较低的情况下提高去噪效率。

MoReBench: Evaluating Procedural and Pluralistic Moral Reasoning in Language Models, More than Outcomes

MoReBench：评估语言模型中的程序性和多元道德推理，超越结果

Yu Ying Chiu, Michael S. Lee, Rachel Calcott, Brandon Handoko, Paul de Font-Reaulx, Raphaël Millière, Paula Rodriguez, Chen Bo Calvin Zhang, Ziwen Han, Udari Madhushani Sehwag, Yash Maurya, Christina Q Knight, Harry R. Lloyd, Florence Bacus, Conor Downey, Mantas Mazeika, Bing Liu, Yejin Choi, Mitchell L Gordon, Sydney Levine

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； New York University（纽约大学） ； Scale AI ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Center for AI Safety（人工智能安全中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 提出MoReBench基准，包含1000个道德场景和超过2.3万条标准，用于评估语言模型在道德推理中的程序性推理能力，发现现有基准无法预测模型表现，且模型对特定道德框架存在偏好。

Comments 46 pages, 8 figures, 10 tables. Published in ICLR 2026. Accepted at CHAI workshop and SPP 2026 (non-archival)

From Benchmarks to Skills: Low-Rank Factors for LLM Evaluation

从基准到技能：LLM评估的低秩因子

Aviya Maimon, Amir DN Cohen, Gal Vishne, Shauli Ravfogel, Reut Tsarfaty

机构 * Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； OriginAI ； Data Science Institute Columbia University（哥伦比亚大学数据科学学院） ； Center for Data Science New York University（纽约大学数据科学中心） 纠错

AI总结 通过因子分析发现LLM基准性能矩阵本质低秩，揭示任务冗余，提出基于潜在技能空间的评估框架，用于识别冗余任务、用小任务子集建模新模型和按技能轮廓选模型。

Single vs. Multiple Branches in DeepONet and S-DeepONet: Network Architecture Follows Coupling in Multiphysics Systems

DeepONet和S-DeepONet中的单分支与多分支：网络架构遵循多物理系统中的耦合

Jaewan Park, Kazuma Kobayashi, Qibang Liu, Seid Koric, Diab Abueidda, Syed Bahauddin Alam

机构 * National Center for Supercomputing Applications, University of Illinois at Urbana-Champaign（国家超级计算应用中心，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Grainger College of Engineering, Mechanical Science and Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（格拉inger工程学院，机械科学与工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma & Radiological Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（格拉inger工程学院，核物理与辐射工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, Kansas State University（工业与制造系统工程系，堪萨斯州立大学） ； Civil and Urban Engineering Department, New York University Abu Dhabi, UAE（土木与城市工程系，纽约大学阿布扎比分校，阿联酋） 纠错

AI总结 研究比较单分支与多分支神经算子架构在强耦合多物理系统中的表现，发现单分支网络在紧耦合场景下通过共享潜在表示优于多分支，而多分支适用于解耦或单物理任务，代理模型加速高达1.8×10^4倍。