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从分析到综合：个性化大语言模型智能体中的隐式行为对齐基准测试
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； University of Oxford（牛津大学）
AI总结 该研究针对大语言模型智能体的个性化问题，构建了IBA-Bench基准，提出IBA-Agent框架，实验显示其可在九类场景中提升隐式行为对齐效果，但有效个性化仍是重大挑战。
Push-Wiper：基于分段推动轨迹的通用机器人清洁方案，用于处理不同污渍与表面
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Z-Lab, Zerith Robotics（Zerith机器人公司Z-Lab实验室） ； University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 Push-Wiper 框架将粘性污渍清洁转化为聚合问题，通过分段推动轨迹结合 Diffusion Policy 与 ASPI 控制器，清洁得分比基线高130%，可零样本泛化至多种污渍与表面。
Comments 8 pages, 8 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
用于介电弹性体致动器自动化制造的机器人系统
机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学） ； University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 本研究提出一种自动化机器人制造系统，通过旋涂和冲压工艺制造含12层介电层、11层CNT电极的多层DEAs，使总工艺时间减少14.2%，减少56.1%的人工操作。
三种表征策略下的信任及其背叛
机构 * Rotman School of Management, University of Toronto（多伦多大学罗特曼管理学院）
AI总结 该研究将信任视为虚拟认知状态，构建三种表征并探究其对Brandenburger-Keisler不可能性的影响，发现不同表征遭遇背叛时的存续方式存在显著差异。
Comments 27 pages
信念感知影响与信任（BAIT）：在人机重复交互中塑造人类信念
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
AI总结 研究针对重复人机交互问题，提出BAIT控制器将分层粒子滤波器与信念感知规划器集成，能推断人类信念变化，优化长期影响与人类信任的权衡，在多场景实验中任务性能与基线相当且用户信任更高。
Comments 9 pages, 4 figures, submitted to IEEE Robotics and Automation Letter (RA-L)
用于矢量量化的分布匹配：一个统一的理论和实证框架
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Boston College（波士顿学院） ； Lehigh University（里海大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
AI总结 针对现有矢量量化方法训练不稳定和码本崩溃问题，提出分布匹配框架，通过对齐特征和码向量分布缓解上述问题，经理论分析和实验验证，基于瓦瑟斯坦距离目标实例化该框架，在视觉tokenization基准上表现有效且鲁棒。
Comments 33 pages, 17 figures, and 16 tables. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2506.15078
用于人工智能篡改视频检测的集成深度学习方法
机构 * Department of Mathematical and Computational Sciences, University of Toronto Mississauga（多伦多大学密西沙加分校数学与计算科学系） ； Department of Mathematical and Computational Sciences, University of Toronto（多伦多大学数学与计算科学系） ； University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 研究针对人工智能篡改视频检测难题，开发多模态深度伪造检测系统，结合音频视觉分析，用模型集成及均值平均、堆叠等策略组合分数，提升检测鲁棒性与性能，凸显对未见篡改泛化的挑战，平均准确率约70%。
CARE：通过科学实验中的可审计证据审查控制LLM生成的策略
机构 * University of Macau（澳门大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； XtalPi（晶泰科技） ； McGill University（麦吉尔大学）
AI总结 提出CARE框架，通过可审计的干预门控机制，在保留非LLM优化器作为默认路径的同时，利用LLM修正挑战者排序策略，显著提升高通量实验优化性能。
Comments 27 pages, 5 figures. Code: https://github.com/SHITIANYU-hue/care
DCC: 面向处理-内存架构的机器学习内核数据驱动编译
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Barcelona Supercomputing Center（巴塞罗那超级计算中心） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Nvidia（英伟达） ； Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所）
AI总结 针对PIM系统中数据重排与计算代码优化相互依赖的问题，提出数据驱动的编译器DCC，通过统一调优联合优化数据重排与计算代码，在HBM-PIM和AttAcc PIM上分别实现平均2.21倍和3.92倍的加速。
尾感知信息论泛化用于RLHF和SGLD
机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算高精尖创新中心） ； Advanced Institute of Information Technology, Peking University（北京大学信息技术高等研究院） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） ； Computer and Mathematical Sciences, Computer Science, and Statistics, University of Toronto（多伦多大学计算机与数学科学、计算机科学和统计学系） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
AI总结 本文提出一种尾依赖信息论框架，用于处理亚韦尔bull数据，通过移位对数f_θ-分歧来界定制换测度期望，从而在重尾数据下获得更精确的泛化界限。
Comments 47 pages, 6 figures
当只有最终文本幸存时：多智能体归因的隐式执行追踪
机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Independent Researcher（独立研究员）
AI总结 本文提出隐式执行追踪框架，通过在生成过程中嵌入代理特定的统计信号，实现多智能体系统的归因和执行轨迹恢复，即使在元数据缺失的情况下也能保持生成质量。
带偏置项的线性分类器中的良性过拟合
机构 * University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 本文将Hashimoto等人的线性分类良性过拟合分析框架扩展至含偏置项的分类器，揭示偏置项对不同协方差 regime 下良性泛化的影响，完善了线性分类良性过拟合的理论。
机构 * Clausthal University of Technology, Clausthal, Germany（克莱斯特哈尔技术大学） ； Vector Institute, University of Toronto, Toronto, Canada（向量研究所）
Journal ref 2nd AI for Math Workshop at ICML 2025
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