Finite Resources False Discovery Rate Control in Structured Hypothesis Spaces
结构化假设空间中的有限资源错误发现率控制
机构 * Technion – Israel Institute of Technology（技术学院 – 以色列理工学院） ； NVIDIA
AI总结 针对有限空分布样本和结构化假设空间，提出基于再生核的框架，通过两种决策规则在精确FDR控制与统计功效间权衡，并优化资源分配。
高校专区
Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院）
Where Does Texture Evidence Live in SAM? Features, Proposal Masks, and Texture Segmentation
纹理证据在 SAM 中存在于何处？特征、提议掩码与纹理分割
机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Technion（以色列理工学院）
AI总结 研究冻结的 Segment Anything Model (SAM) 中纹理相关证据的存在性，通过最小聚类读取和提议银行监督读取分析多尺度特征与自动提议掩码，发现 SAM 并非纹理盲，但默认失败源于读取不匹配和承诺失败。
Comments 26 pages, 13 figures, 20 tables. Code available at https://github.com/Scientific-Computing-Lab/ArchiTexture
Sub-Semantic Image Segmentation
子语义图像分割
机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Technion（以色列理工学院）
AI总结 提出子语义图像分割，通过耦合视觉-语言模型与SAM，并引入DETECTURE解决语言泄漏、提示竞争和语义失真问题，在自建数据集TextureADE上取得最优性能。
Comments 23 pages. Code: https://github.com/Scientific-Computing-Lab/TextureDetecture
InfoNCE Induces Gaussian Distribution
InfoNCE 诱导高斯分布
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术学院-以色列理工学院）
AI总结 本文证明对比学习中的 InfoNCE 损失函数会使表示学习产生高斯分布结构，通过理论分析和实验验证了这种高斯行为。
Comments Accepted to ICLR 2026, Oral
Graph Learning Should Move Beyond Restrictive Views of Spectral and Message-Passing GNNs
图学习应超越对谱图神经网络和消息传递图神经网络的狭隘观点
机构 * RWTH Aachen University（亚琛工业大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Univ. de Montréal（蒙特利尔大学） ； Mila（Mila人工智能研究所） ； Technion – Israel Institute of Technology（技术学院–以色列理工学院）
AI总结 本文澄清了谱图神经网络与消息传递图神经网络的异同，提出基于特征基对称性的谱GNN精确定义，并倡导统一理论框架以推动图学习发展。
Comments 44 pages, 1 figure
More with LESS -- Local Scene Representations for Tactile Imaging
用更少实现更多——局部场景表示用于触觉成像
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； Rambam Health Care Campus（拉姆巴姆医疗中心）
AI总结 提出局部编码器空间感知（LESS）方法，通过局部感受野的循环编码器网格建模触觉场景，实现内部结构的2D/3D重建，在泛化、不确定性估计和手持成像上取得突破。
Comments RSS 2026
Crypto x AI, AI x Crypto: A Survey
Crypto x AI, AI x Crypto: 综述
机构 * Initiative for CryptoCurrencies and Contracts (IC3)（加密货币与合同倡议（IC3）） ； Ava Labs（Ava实验室） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Cornell Tech（康奈尔科技） ； Flashbots ； Offchain Labs（离链实验室） ； Ritual Labs（仪式实验室） ； Technion（技术学院） ； University of Bern（伯恩大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Teleport（Teleport；Flashbots(X)） ； Flashbots(X)（特拉维夫大学） ； Tel Aviv University
AI总结 本综述系统梳理了AI与区块链（crypto）的交叉研究，总结了现有工作、关键发现、开放问题及行业误解，指出两者仍处于早期融合阶段。
Mirage Probes: How Vision Models Fake Visual Understanding
幻象探针：视觉模型如何伪造视觉理解
机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Intuit ； Technion（以色列理工学院） ； Thoughtworks ； New York University（纽约大学）
AI总结 提出幻象探针框架，通过对比探针揭示视觉语言模型在无图像时也能回答问题的两种幻象行为：文本偏见和虚假图像，并证明后者需要表征级干预。
Testing For Distribution Shifts with Conditional Conformal Test Martingales
基于条件共形检验鞅的分布偏移检测
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术ion - 以色列理工学院）
AI总结 提出一种顺序检验方法，通过固定参考集避免测试污染，利用稳健鞅构造实现任意有效的I型错误控制和渐近功效1，检测速度优于标准共形检验鞅。
Person Identification from Contextual Motion
基于情境运动的人物识别
机构 * Technion – Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； University of Haifa（海法大学）
AI总结 提出一种生成模型描述动作实例创建过程，并针对监控和认证应用推导概率身份推断方案；引入交互式人物识别场景，通过序列化消息交换最大化互信息，实现高识别率。
VideoMDM: Towards 3D Human Motion Generation From 2D Supervision
VideoMDM: 从2D监督走向3D人体运动生成
机构 * Technion（以色列理工学院） ； NVIDIA（英伟达）
AI总结 提出VideoMDM框架，利用单目视频的2D姿态通过扩散模型学习3D运动先验，使用深度加权的2D重投影损失近似3D监督，在HumanML3D上接近全3D监督性能。
Comments https://videomdm.github.io/
When to Align, When to Predict: A Phase Diagram for Multimodal Learning
何时对齐，何时预测：多模态学习的相图
机构 * Technion（以色列理工学院） ； Genentech（基因泰克公司） ； Brown University（布朗大学） ； Meta AI, FAIR
AI总结 提出统一线性框架，通过信噪比模型揭示跨模态对齐与预测的互补失效模式，构建四区域相图指导多模态学习目标选择，并在非线性实验中验证。
Reasoning Models Know What's Important, and Encode It in Their Activations
推理模型知道什么重要，并在其激活中编码
机构 * Technion（技术离子大学） ； University of Zagreb, FER（扎格雷布大学，FER） ； MIT（麻省理工学院） ； Kempner Institute, Harvard（哈佛大学凯普纳研究所）
AI总结 通过分析模型激活而非仅依赖推理链文本，发现激活能更有效识别关键推理步骤，且模型在生成后续步骤前已内部编码步骤重要性。
Extending the Law of Intersegmental Coordination: Implications for Powered Prosthetic Controls
扩展节段间协调定律：对动力假肢控制的启示
机构 * Faculty of Mechanical Engineering, Technion – Israel Institute of Technology（机械工程系，技术学院–以色列理工学院）
AI总结 针对下肢截肢者步行代谢成本问题，提出基于节段间协调定律的假肢控制框架，通过分析三维运动学数据扩展出力矩协调定律，并开发了开源工具包。
Comments Submitted to 2026 IEEE International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob)
Neuro-Relational Programs: Unifying Queries and Neural Computation over Structured Data
神经关系程序：统一结构化数据上的查询与神经计算
机构 * ILLC, University of Amsterdam（伊拉斯谟罗素学院，阿姆斯特丹大学） ； Leipzig University（莱比锡大学） ； ScaDS.AI Center（ScaDS.AI研究中心） ； Technion（技术学院） ； RelationalAI（关系AI）
AI总结 提出神经关系程序（NRP），一种扩展Datalog规则的声明式查询语言，通过嵌入操作融合关系推理与可学习神经组件，实现关系数据上的通用神经计算。
Comments 37 pages
Multilingual Word-Level Forced Alignment with Self-Supervised Representations and Learned Dynamic Programming
基于自监督表示和学习动态规划的多语言词级强制对齐
机构 * Faculty of Electrical and Computer Engineering, Technion – Israel Institute of Technology（以色列理工学院电气与计算机工程学院）
AI总结 提出一种结合自监督表示和学习动态规划的多语言词级强制对齐方法，通过融合MMS和UnSupSeg特征并学习词边界概率，在多个语言上超越现有方法。
Comments Interspeech 2026
Ambiguous Strategic Classification
模糊策略分类
机构 * Faculty of Computer Science, Technion -- Israel Institute of Technology, Haifa, Israel（计算机科学学院，技术学院——以色列理工学院，海法，以色列）
AI总结 研究在监管要求部分信息披露下，学习器如何联合优化分类器及其不确定性，引入模糊性概念并开发高效算法。
How Deep Are Deep GPs, Really? A Sharp Threshold and a Non-Gaussian Limit for Compositional GPs
深度高斯过程到底有多深？组合高斯过程的尖锐阈值与非高斯极限
机构 * Technion, IIT（以色列理工学院） ； NVIDIA（英伟达）
AI总结 本文研究了深度高斯过程先验在深度增长时的极限行为，识别出RBF核带宽的尖锐阈值，低于该阈值时先验收敛到非退化非高斯分布，具有非零坐标依赖。
Propeller-Assisted Robust 3D Hopping Robot with Hierarchical Force Allocation
螺旋桨辅助的鲁棒三维跳跃机器人及分层力分配
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Guangdong Technion–Israel Institute of Technology（广东以色列理工学院） ； Technion–Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； Multiscale Medical Robotics Centre（多尺度医疗机器人中心）
AI总结 提出一种螺旋桨辅助的单腿三维跳跃机器人Pro-OMEGA2，通过分层力分配框架协调腿与三旋翼的力，实现鲁棒跳跃和扰动恢复。
Comments 8 pages, 9 figures, 1 table. Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)
Breaking the Bubble: Asynchronous Pipeline Parallel Training with Bounded Weight Inconsistency
打破气泡：具有有界权重不一致性的异步流水线并行训练
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； Ben-Gurion University of the Negev（本·古里安大学）
AI总结 提出PACI方法，通过局部梯度累积控制版本漂移，实现无气泡异步流水线并行，在GPT风格语言模型预训练中匹配同步1F1B-flush的稳定性和困惑度，吞吐量完全利用，训练时间至准确率提升达1.69倍。
A Graphop Analysis of Graph Neural Networks on Sparse Graphs: Generalization and Universal Approximation
稀疏图上图神经网络的图算子分析：泛化与通用逼近
机构 * Faculty of Mathematics Technion – Israel Institute of Technology（数学系技术学院 – 以色列理工学院）
AI总结 提出统一度量空间，涵盖稀疏与稠密图，证明MPNN等度连续，从而改进通用逼近定理和泛化界。
Extracting Recurring Vulnerabilities from Black-Box LLM-Generated Software
从黑盒LLM生成的软件中提取重复漏洞
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术学院 - 以色列理工学院）
AI总结 提出特征-安全表（FSTab），通过黑盒攻击从前端特征预测后端漏洞，并量化模型跨程序、重述和领域的漏洞复现一致性，实验显示跨域攻击成功率高达94%。
Comments ICML 2026, Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD)
Step-Wise Refusal Dynamics in Autoregressive and Diffusion Language Models
自回归与扩散语言模型中的逐步拒绝动态
机构 * Department of Computer Science, Technion – Israel Institute of Technology（技术学院计算机科学系，以色列技术学院） ； INSIGHT Lab, School of Electrical and Computer Engineering, Ben-Gurion University of the Negev, Israel（内斯坦实验室，贝内-加隆大学内加尔分校，以色列） ； Computer Science Department, University of Haifa, Haifa, Israel（海法大学计算机科学系，海法，以色列）
AI总结 研究扩散语言模型（DLM）与自回归（AR）模型在拒绝有害生成行为上的差异，发现扩散重掩码机制可促进恢复，提出逐步拒绝内部动态（SRI）信号，并基于此构建无需修改推理的越狱检测器。
Comments Preprint
LLM Explainability with Counterfactual Chains and Causal Graphs
基于反事实链和因果图的LLM可解释性
机构 * Faculty of Data and Decision Sciences, Technion I IBM Research（数据与决策科学学院，技术离子IBM研究所）
AI总结 提出一种四阶段方法，利用因果图建模LLM推理过程，通过MCMC启发的反事实增强发现类判别性概念并生成可解释图，用于疾病诊断、情感分析等任务。
Bidirectional Search for Longest Paths: Case for Front-to-Front Heuristics
最长路径的双向搜索：前向-前向启发式的情况
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术学院 - 以色列理工学院）
AI总结 提出BiXDFBnB算法，将单前沿双向搜索框架适配到广义最长简单路径问题，利用前向-前向启发式减少节点扩展，并在某些情况下提升运行时间。
From Kinematics to Dynamics: Learning to Refine Hybrid Plans for Physically Feasible Execution
从运动学到动力学：学习精炼混合计划以实现物理可行的执行
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术学院 - 以色列理工学院）
AI总结 该研究通过连续空间中的强化学习，解决混合计划在物理可行性执行中的问题，通过引入分析二阶约束的马尔可夫决策过程，改进混合规划器生成的一阶轨迹，从而可靠地恢复物理可行性。
General Synthetic-Powered Inference
通用合成数据驱动推断
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Technion IIT, Israel（电气与计算机工程系，技术离子研究所，以色列） ； Department of Statistics and Data Science, The Wharton School, University of Pennsylvania, USA（统计学与数据科学系，沃顿商学院，宾夕法尼亚大学，美国） ； Department of Computer Science, Technion IIT, Israel（计算机科学系，技术离子研究所，以色列）
AI总结 本文提出了一种通用合成数据驱动推断框架，通过结合高质量合成数据和真实数据来提高样本效率，同时在合成数据质量低时自动回退到传统方法，无需分布假设即可保持误差率在用户指定范围内。
On the Expressive Power of Permutation-Equivariant Weight-Space Networks
关于置换等变权重空间网络的表达能力
机构 * Technion -- Israel Institute of Technology（技术ion-以色列理工学院） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究）
AI总结 本文系统研究置换等变权重空间网络的表达能力，证明主流网络表达能力等价，并在温和假设下建立权重空间和函数空间的普适性，指导模型改进实现34%性能提升。
Comments Accepted as a spotlight paper at ICML 2026
A telescoping Bregmanian proximal gradient method without the global Lipschitz continuity assumption
一种无需全局Lipschitz连续性假设的 telescoping Bregmanian 近端梯度方法
机构 * The Technion - Israel Institute of Technology（技术Ion-以色列理工学院）
AI总结 本文提出了一种无需全局Lipschitz连续性假设的近端梯度方法变体，通过在约束集上进行 telescoping 分解，并利用Bregman散度来改进收敛性分析。
Comments Journal of Optimization Theory and Applications (JOTA): accepted for publication; very minor modifications; this version contains full proofs and alphabetically ordered list of references (in contrast with the journal version)
Journal ref J. Optim. Theory. Appl. 182 (2019), 851--884
Convex-Concave Backtracking for Inertial Bregman Proximal Gradient Algorithms in Non-Convex Optimization
凸凹回溯法用于非凸优化中的惯性Bregman近似梯度算法
机构 * Faculty of Mathematics and Computer Science, Saarland University（萨尔兰大学数学与计算机科学学院） ； Institute of Computer Graphics and Vision, Graz University of Technology（格拉茨技术大学计算机图形与视觉研究所） ； Faculty of Industrial Engineering, The Technion（技术学院工业工程学院）
AI总结 本文提出了一种凸凹回溯方法，用于非凸优化中的惯性Bregman近似梯度算法，通过寻找目标函数的凸上界和凹下界，实现步长和外推参数的自适应选择，并证明算法全局收敛到临界点。
Comments 29 pages
