University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Parameter-efficient Dual-encoder Architecture with Differentiable Choquet Integral Fusion for Underwater Acoustic Classification

参数高效的双编码器架构与可微Choquet积分融合用于水下声学分类

Amirmohammad Mohammadi, Joshua Peeples, Alexandra Van Dine

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 提出一种双编码器神经网络架构，同时处理波形和频谱图，利用预训练骨干和参数高效微调模块，并通过基于Choquet积分的可微模糊聚合机制融合时域和频域表示，提高分类准确性和可解释性。

Comments 9 pages, 7 figures

CUA-Gym: Scaling Verifiable Training Environments and Tasks for Computer-Use Agents

CUA-Gym：为计算机使用智能体扩展可验证的训练环境和任务

Bowen Wang, Dunjie Lu, Junli Wang, Tianyi Bai, Shixuan Liu, Zhipeng Zhang, Haiquan Wang, Hao Hu, Tianbao Xie, Shuai Bai, Dayiheng Liu, Que Shen, Junyang Lin, Tao Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Qwen Team, Alibaba Inc.（阿里巴巴集团Qwen团队） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出CUA-Gym可扩展流水线，通过协同生成任务指令、环境状态和奖励函数，构建大规模可验证强化学习训练数据，并合成CUA-Gym-Hub模拟网络应用环境，训练出的智能体在OSWorld-Verified和WebArena上取得领先性能。

PQR: A Framework to Generate Diverse and Realistic User Queries that Elicit QA Agent Failures

PQR：一个生成多样化且逼真用户查询的框架，以引发问答代理失败

Yunan Lu, Luigi Liu, Omar Yahia, Arpit Sharma, Zhou Yu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Walmart（沃尔玛） 纠错

AI总结 PQR框架通过迭代交互生成多样化且逼真的用户查询，以发现问答代理的失败案例，其方法比现有方法更有效。

AnyHand: A Large-Scale Synthetic Dataset for RGB(-D) Hand Pose Estimation

AnyHand：一个大规模合成数据集用于RGB（-D）手姿态估计

Chen Si, Yulin Liu, Bo Ai, Jianwen Xie, Rolandos Alexandros Potamias, Chuanxia Zheng, Hao Su

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Lambda, Inc（Lambda公司） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 AnyHand通过提供大规模RGB-D图像和丰富的几何标注，提升了3D手姿态估计的性能，证明了数据多样性和质量对模型效果的重要性。

Towards Personalized Bangla Book Recommendation: A Large-Scale Heterogeneous Book Graph Dataset

面向个性化孟加拉语图书推荐：大规模异构图书图谱数据集

Rahin Arefin Ahmed, Md. Anik Chowdhury, Sakil Ahmed Sheikh Reza, Devnil Bhattacharjee, Muhammad Abdullah Adnan, Julian McAuley, Nafis Sadeq

机构 * East West University（东西方大学） ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 针对孟加拉语文学缺乏结构化大规模公开数据集的问题，构建了RokomariBG异构图书图谱数据集，包含12.7万本书、6.3万用户等实体及多种关系，通过基准测试表明异构关系与混合文本元数据显著影响推荐性能。

Comments Added new experiment results on sequential recommendation, top-N recommendation results have been updated using per user temporal leave-last-one-out instead of random split

Federated Large Language Models: Current Progress and Future Directions

联邦大语言模型：当前进展与未来方向

Yuhang Yao, Jianyi Zhang, Junda Wu, Chengkai Huang, Yu Xia, Tong Yu, Ruiyi Zhang, Sungchul Kim, Ryan Rossi, Ang Li, Lina Yao, Julian McAuley, Yiran Chen, Carlee Joe-Wong

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Duke University（杜克大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； University of Maryland College Park（马里兰大学学院公园分校） ； CSIRO’s Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织Data61） 纠错

AI总结 本文综述联邦学习与大语言模型结合（FedLLM）的最新进展，重点分析联邦微调和联邦提示学习如何应对效率、个性化和安全挑战，并展望联邦预训练和联邦智能体等方向。

Comments Accepted by PAKDD 2026

How Well Do Latent World Models Understand Partially Observable Safety Constraints?

潜在世界模型如何理解部分可观测的安全约束？

Matthew Kim, Kensuke Nakamura, Andrea Bajcsy

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究潜在世界模型在部分可观测安全约束下的故障模式，提出互信息度量和滚动预测度量来诊断估计间隙和预测间隙，并通过多模态监督和共形风险校准缓解问题，提高机器人操作安全性。

Comments 10 tables 5 figures

CardioMorphNet: Cardiac Motion Prediction Using a Shape-Guided Bayesian Recurrent Deep Network

CardioMorphNet: 使用形状引导的贝叶斯循环深度网络进行心脏运动预测

Reza Akbari Movahed, Abuzar Rezaee, Arezoo Zakeri, Colin Berry, Edmond S. L. Ho, Ali Gooya

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 提出CardioMorphNet，一种基于循环变分自编码器和贝叶斯公式的3D心脏形状引导可变形配准框架，通过递归配准分割图避免强度相似性损失，在心脏运动估计中优于现有方法，并具有更低的不确定性。

Comments Published in Medical Image Analysis. Updated to match the final published version

Journal ref Medical Image Analysis, vol. 113, p. 104149, 2026