New York University（纽约大学）

FinHardBench: Can LLMs Generate Latency-Aware Hardware for Financial Computing?

FinHardBench：大语言模型能否生成面向金融计算的延迟感知硬件？

Weimin Fu, Hejia Zhang, Minghao Shao, Zeng Wang, Johann Knechtel, Ozgur Sinanoglu, Muhammad Shafique, Ramesh Karri, Xiaolong Guo

机构 * Lehigh University（里海大学） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院） ； NYU Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） 纠错

AI总结 本文提出面向金融FPGA设计的开源基准FinHardBench，通过三类实验评估6种大语言模型，发现其在功能正确性、系统级配置优化等方面存在差异，策略级规格变更问题仍待解决。

Comments 16 pages (10 pages main text). Published as a conference paper at COLM 2026. Code and benchmark: https://github.com/owenfucell/FinHardBench

HP-JEPA: Hierarchical Partitioning for Multi-Resolution Graph Joint-Embedding Predictive Learning

HP-JEPA：用于多分辨率图联合嵌入预测学习的层次划分方法

Ruichen Xu, Jingxiang Qu, Wenhan Gao, Jiaxing Zhang, Linsey Pang, Ravid Shwartz-Ziv, Yann LeCun, Yuefan Deng

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； TikTok（TikTok（抖音海外版）） ； PayPal（PayPal（贝宝）） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 HP-JEPA是一种多分辨率图联合嵌入预测的层次划分框架，通过在不同分辨率下进行潜在预测并整合表示，在多数图分类与回归基准及不同规模图上，性能优于固定分辨率的Graph-JEPA。

Comments 15 pages, 4 figures, 5 tables

Bridging the English-Arabic Medical Knowledge Gap: Targeted Low-Rank Adaptation via Causal Layer Selection

缩小英阿医学知识鸿沟：通过因果层选择实现针对性低秩适配

Chaimae Abouzahir, Musa Khan, Hala Ali-Hassan, Congbo Ma, Khaled Saleh, Yousra Sadqi, Jihad Mallat, Walid Al-Eisawi, Nizar Habash, Farah E. Shamout

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； Cleveland Clinic Abu Dhabi（克利夫兰诊所阿布扎比分校） 纠错

AI总结 该研究针对阿拉伯语医学LLMs性能弱于英文的问题，提出TLoRA方法并构建阿拉伯医学对话基准，通过机制诊断实现针对性适配，提升了阿拉伯语医学任务性能。