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ParaSpeechCLAP：面向丰富风格语言-音频预训练的双编码器语音-文本模型
机构 * Department of Computer Science, The University of Texas at Austin, USA（德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系） ； Computer Science and Data Science, New York University, USA（纽约大学计算机科学与数据科学系）
AI总结 提出ParaSpeechCLAP双编码器模型，将语音与文本风格描述映射到共享嵌入空间，支持丰富内在和情境风格描述，在风格描述检索、属性分类及TTS奖励模型中优于基线。
Comments Interspeech 2026
基于核化随机插值的生成建模
机构 * CCM, Flatiron Institute, New York, USA（CCM，Flatiron研究所，纽约，美国） ； Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, New York, USA（数学科学学院，纽约大学，纽约，美国）
AI总结 提出一种基于核方法的随机插值生成框架，用线性系统替代神经网络训练，通过求解与数据维度无关的线性系统得到生成SDE的漂移项，并处理扩散系数在t=0处的奇异性，适用于多种特征映射，在金融时间序列、湍流和图像生成中验证有效性。
通用先验：通过贝叶斯推断和预训练解决经验贝叶斯问题
机构 * Courant Institute of Mathematical Sciences, NYU（纽约大学Courant数学科学研究所） ； Center for Data Science, NYU（纽约大学数据科学中心） ； Department of EECS, MIT（麻省理工学院电子工程与计算机科学系）
AI总结 本文从理论上证明，在合成数据上预训练的Transformer能通过后验收缩自适应未知测试分布，实现经验贝叶斯问题的近最优遗憾界。
Comments To appear at COLT 2026. 43 pages, 5 figures. Code release at https://github.com/Anzoteh96/eb-transformers
SURE: 使用轨迹优化的安全不确定性感知机器人-环境交互
机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； New York University (NYU)（纽约大学） ； Carnegie Mellon University (CMU)（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出SURE框架，通过分支轨迹处理接触时间不确定性，在轨迹优化中实现鲁棒性，在推车杆平衡和机器人抓蛋任务中分别提升21.6%和40%的成功率。
TrojanGYM：一种检测器在环的大语言模型用于自适应RTL硬件木马插入
机构 * NYU Tandon School of Engineering（纽约大学Tandon工程学院） ； NYU Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校）
AI总结 提出TrojanGYM框架，利用大语言模型智能体自动生成多样化的硬件木马，暴露基于GNN的检测器盲点，并设计鲁棒检测器Robust-GNN4TJ，在生成的基准上将检测率从0%提升至60%。
DASIP：基于随机插值策略的机器人控制动态测试时计算缩放
机构 * New York University（纽约大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Capital Fund Management（资本基金管理公司）
AI总结 提出难度感知随机插值策略（DA-SIP），通过难度分类器动态调整推理步数、求解器和ODE/SDE积分，在保持任务成功率的同时将计算时间减少2.6-4.4倍。
Science Earth: 迈向面向AI原生科学发现的行星级操作系统
机构 * Department of Pathology, Department of Genetics, Stanford University School of Medicine（病理学系、遗传学系，斯坦福大学医学院） ； Princeton AI Lab, Department of Electrical & Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿人工智能实验室、电气与计算机工程系，普林斯顿大学） ； Scripps Research, La Jolla, CA, USA（斯克里普斯研究机构，洛杉矶，加利福尼亚州，美国） ； Division of Biostatistics, Department of Population Health, New York University Grossman School of Medicine（生物统计学部、人口健康系，纽约大学格罗斯曼医学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） ； Department of Physics, Princeton University（物理系，普林斯顿大学）
AI总结 提出Science Earth行星级科学运行时，通过EACN协议实现AI能力动态连接与自组织协作，在跨太平洋Kuramoto同步研究和单细胞分析中验证了分布式自校正科学推理。
Comments Withdrawn by the authors. (1) The author list and authorship roles had not been finalized and agreed upon by all listed authors prior to submission. (2) The specific contribution of the system in the K3 synchronization example (Section on Kuramoto/nonlinear physics) requires further validation before it can be reported. The authors are addressing both points and may resubmit a corrected version.
超越推理增益：缓解大型推理模型中的通用能力遗忘
机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； New York University（纽约大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
AI总结 针对强化学习训练导致推理模型遗忘基础能力的问题，提出RECAP重放策略，通过动态目标重加权在线调整训练重点，在保持通用能力的同时提升推理性能。
弥合分布偏移与AI安全：概念与方法论的协同
机构 * Center for Data Science, New York University New York New York USA ； Computer Science Department, University of California, Santa Barbara Santa Barbara California USA ； Department of Electrical ； Computer Engineering, University of California, Santa Barbara Santa Barbara California USA ； Courant Institute for Mathematical Sciences \& Center for Data Science, New York University New York New York USA ； Center for Data Science, New York University ； Computer Science Department, University of California, Santa Barbara ； Computer Engineering, University of California, Santa Barbara ； Courant Institute for Mathematical Sciences \& Center for Data Science, New York University
AI总结 本文通过分析分布偏移与AI安全之间的概念和方法论协同，建立了特定偏移类型与细粒度安全问题之间的两种联系，促进了两领域研究的深度融合。
Comments 35 pages
基于潜在世界模型的分层规划
机构 * FAIR at Meta（Meta旗下的FAIR） ； New York University（纽约大学） ； Mila - Québec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Brown University（布朗大学）
AI总结 提出HWM架构，通过多时间尺度潜在世界模型和潜在匹配实现分层模型预测控制，解决长时域任务中单层规划失败和计算爆炸问题。
端到端自动驾驶中的零样本跨城市泛化：自监督与监督表示
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, NYU Tandon School of Engineering（电气工程系，纽约大学Tandon工程学院）
AI总结 研究端到端自动驾驶模型在跨城市零样本迁移中的泛化能力，发现自监督预训练（如I-JEPA、DINOv2、MAE）相比监督预训练能显著减少位移和碰撞退化，提升闭环评估中的分布外PDMS。
图任务算法推理中Transformer的深度-宽度权衡
机构 * Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学应用数学科学研究所） ； Google Research（谷歌研究） ； Meta AI ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； Department of Bio-Medical Engineering, Edmond J. Safra Center for Bioinformatics, Tel-Aviv University（生物医学工程系，埃德蒙·J·萨法中心，特拉维夫大学） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学）
AI总结 研究Transformer在图算法任务中深度与宽度的权衡，发现线性宽度下常数深度足以解决许多图问题，而某些问题需要二次宽度，实验验证了宽模型在保持精度的同时训练和推理更快。
Comments Updated ISF grant number
K-VARK: 用于协作机器人无传感器力估计的核化方差感知残差卡尔曼滤波器
机构 * TU Wien（维也纳技术大学） ； MCFLY Robot Technologies（MCFLY机器人技术公司） ； Mechanical Engineering Program, New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎赫尔分校机械工程项目）
AI总结 提出K-VARK方法，通过核化运动基元学习残差力矩的预测均值和异方差方差，并自适应调整卡尔曼滤波噪声协方差，在6自由度协作机械臂上实现无传感器力估计，RMSE降低20%以上。
改进的基于表示自动编码器的基线
机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； ANU（澳大利亚国立大学） ； New York University（纽约大学）
AI总结 本文研究了基于表示自动编码器（RAE）的设计选择，发现三个见解，简化并改进了RAE。首先，研究了一种通用公式，将表示定义为最后k个编码器层的总和，而不是仅最终层。其次，研究了RAE与表示对齐（REPA）的假设，发现两者具有互补的工作机制。最后，改进了RAE在无分类器指导（CFG）中的表现，通过重新参数化DiT模型输出，实现了无需训练第二个模型的指导效果。RAEv2在ImageNet-256上达到了1.06的gFID，且训练效率显著提高。
基于Agent Rosetta的蛋白质设计：面向专业科学智能体的案例研究
机构 * Polymathic AI（多学科人工智能实验室） ； Center for Computational Biology, Flatiron Institute（计算生物学中心，Flatiron研究所） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Center for Computational Mathematics, Flatiron Institute（计算数学中心，Flatiron研究所） ； New York University（纽约大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
AI总结 提出Agent Rosetta，将大语言模型与Rosetta软件环境结合，通过迭代优化实现用户定义的蛋白质设计目标，在规范氨基酸设计上匹配专家，在非规范残基设计上超越现有ML方法。
面向深度学习协同平坦最优恢复的高效通信分布式训练
机构 * Electrical Engineering Dept.（电气工程系） ； New York University（纽约大学）
AI总结 提出分布式拉推力（DPPF）算法，通过轻量正则化鼓励工人协作寻找宽最小值，在保持通信效率的同时提升泛化性能，理论证明其自稳定性和收敛性。
Comments Accepted to UAI 2026 - 9 pages main body, 33 pages of supplementary material for hyperparameter configurations, full proofs of theorems and additional results
K-Prism: 一种知识引导与提示集成的通用医学图像分割模型
机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； New York University（纽约大学）
AI总结 提出K-Prism统一分割框架，通过双提示表示和混合专家解码器整合语义先验、上下文知识和交互反馈三种知识范式，在18个数据集上实现语义、上下文和交互分割的最优性能。
Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026
Pix2Fact: 当视觉不够时——基于网络验证的细粒度VQA基准测试
机构 * GADE Union (Global AI Data Experts Union)（GADE联盟（全球人工智能数据专家联盟）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； New York University（纽约大学） ； Cambridge University（剑桥大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本文提出Pix2Fact基准测试，通过高分辨率真实场景中的网络验证，评估细粒度视觉问答中的专家级视觉感知和知识搜索能力，发现现有模型在复杂任务中存在显著不足。
MMRINet: 基于Mamba的高效双路径细化分割网络用于低资源MRI分析
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； New York University（纽约大学）
AI总结 提出MMRINet，一种基于Mamba的轻量级分割网络，通过双路径特征细化和渐进特征聚合，在低资源MRI分析中以2.5M参数实现高效分割，在SSA数据集上优于UNETR等基线。
Comments Accepted at The Medical Image Understanding and Analysis Conference (MIUA 2026)
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
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）
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
多令牌残差预测
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
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：评估语言模型中的程序性和多元道德推理，超越结果
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）
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)
从基准到技能：LLM评估的低秩因子
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）
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。
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
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）
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。
基于AI生成描述的1亿+星系图像语义搜索
机构 * New York University（纽约大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Dunlap Institute for Astronomy & Astrophysics（达伦普天文与天体物理研究所） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Center for Data Science（数据科学中心） ； Lawrence Berkeley National Lab（伯克利国家实验室） ； Flatiron Institute（Flatiron研究所） ； Université Paris-Saclay（巴黎-萨克莱大学） ； CEA（法国原子能委员会） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； AIM（应用数学研究所） ； Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 提出利用视觉语言模型生成星系图像描述，并对比对齐预训练天文学基础模型，构建可搜索嵌入，实现大规模星系图像的语义搜索，在稀有现象发现上取得最先进性能。
Comments ApJ, in press
绕过生产环境中的提示守卫：受控释放提示攻击
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； zkBricks Inc（zkBricks公司） ； Ethereum Foundation（以太坊基金会） ； NYU Shanghai（纽约大学上海分校）
AI总结 针对AI对齐的提示过滤存在理论上的不可能性，本文提出受控释放提示攻击，利用轻量级输入过滤器与主模型之间的资源不对称性，在实际部署的大语言模型系统中成功绕过提示守卫。
Comments Accepted to USENIX Security 2026
MLaGA: 多模态大语言与图助手
机构 * New York University（纽约大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海） ； New York University Brooklyn（纽约大学布鲁克林） ； Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克）
AI总结 提出MLaGA模型，通过结构感知多模态编码器和指令微调，将大语言模型扩展到多模态图数据，在监督和迁移学习任务中优于基线方法。
盲去噪扩散模型与维度的祝福
机构 * Flatiron Institute, Simons Foundation（Flatiron研究院，Simons基金会） ； Foundations of Data Science, Yale University（数据科学基础，耶鲁大学） ； Department of Statistics and Data Science, Yale University（统计与数据科学系，耶鲁大学） ； Ctr. for Neural Science & Courant Institute, New York University（神经科学中心及Courant学院，纽约大学）
AI总结 提出盲去噪扩散模型（BDDM），通过不向神经网络传递噪声幅度来简化设计，并在数据内在维度低于环境维度的假设下证明其正确性，实验显示自适应方案的优势。
Comments 39 pages, 13 figures; Accepted to ICML 2025 FoGen workshop
Cyst-X：用于胰腺囊性肿瘤恶性风险分层的多中心MRI基准与联邦学习框架
机构 * Machine & Hybrid Intelligence Lab, Department of Radiology, Northwestern University（机器与混合智能实验室，放射科，西北大学） ； Istanbul Faculty of Medicine, Istanbul University（伊斯坦布尔大学医学学院） ； Department of Biomedical Engineering and Radiology, University of Wisconsin-Madison（生物医学工程与放射科，威斯康星大学麦迪逊分校） ； Department of Preventive Medicine, Northwestern University（预防医学系，西北大学） ； Division of Gastroenterology and Hepatology, New York University（消化内科与肝病科，纽约大学） ； Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Catania（电气、电子和计算机工程系，卡塔尼亚大学） ； NVIDIA ； Department of Radiology, Columbia University（放射科，哥伦比亚大学） ； Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus Medical Center（放射科与核医学科，埃因霍温医学院） ； Department of Gastroenterology and Hepatology, Erasmus Medical Center（消化内科与肝病科，埃因霍温医学院） ； Department of Radiology, New York University（放射科，纽约大学） ； Division of Gastroenterology and Hepatology, Mayo Clinic Florida（消化内科与肝病科，迈阿密诊所佛罗里达分部） ； Department of Gastroenterology and Hepatology, Northwestern University（消化内科与肝病科，西北大学）
AI总结 提出Cyst-X，一个多中心MRI基准和联邦学习框架，用于IPMN恶性风险分层，结合PanSegNet分割器和3D DenseNet-121分类器，在内部交叉验证中达到0.85的AUC，性能与放射科医生相当。
面向文本到图像生成的高效路由：成本感知方法
机构 * Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学Tandon工程学院） ； Google（谷歌） ； Eigen 4D Inc.（Eigen 4D公司）
AI总结 提出成本感知路由框架，根据提示复杂度自动选择不同去噪步数或模型，在保证高质量的同时降低计算成本，优于单一模型。
Comments Accepted by TMLR
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