University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

Gumbel-BEARD: Automatic Layer Selection for Self-Supervised Adaptation of Whisper in Low-Resource Domains

Gumbel-BEARD：低资源领域Whisper自监督自适应的自动层选择

Zilai Wang, Natarajan Balaji Shankar, Mohan Shi, Kaiyuan Zhang, Abeer Alwan

机构 * University of California, Los Angeles, USA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出Gumbel-BEARD框架，通过可训练的Gumbel-Softmax选择器自动选择Whisper编码器层，结合BEST-RQ自监督目标实现低资源领域自适应，在儿童语音和方言数据集上取得最先进词错误率。

Comments Accepted by Interspeech 2026

TacCoRL: Integrating Tactile Feedback into VLA via Simulation

TacCoRL: 通过仿真将触觉反馈集成到视觉-语言-动作模型中

Siyu Ma, Yuqi Liang, Chang Yu, Yunuo Chen, Hao Su, Yixin Zhu, Yin Yang, Chenfanfu Jiang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

AI总结 提出TacCoRL框架，通过仿真与真实联合训练和强化学习，将触觉反馈注入视觉-语言-动作策略，在接触密集型任务中平均成功率提升22.5%。

APEX: Automated Prompt Engineering eXpert with Dynamic Data Selection

APEX: 具有动态数据选择的自动提示工程专家

Fei Wang, Si Si, Cho-Jui Hsieh, Inderjit S. Dhillon

机构 * Google（谷歌） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出APEX框架，通过动态数据分层（易、难、混合）优先选择高杠杆子集，在固定预算下提升提示优化效率，在三个基准上平均提升11.2%和6.8%。

ClawEnvKit: Automatic Environment Generation for Claw-Like Agents

ClawEnvKit：爪型智能体的自动环境生成

Xirui Li, Ming Li, Ion Stoica, Cho-Jui Hsieh, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Arena ； University of California, Berkley（伯克利大学） ； University of California, Los Angeles（洛杉矶大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 提出ClawEnvKit自动生成多样、可验证的爪型智能体训练与评估环境，构建含1040个环境的Auto-ClawEval基准，成本降低13800倍，性能提升达15.7个百分点。

Snapshot 3D image projection using a diffractive decoder

利用衍射解码器的快照3D图像投影

Cagatay Isil, Alexander Chen, Yuhang Li, F. Onuralp Ardic, Shiqi Chen, Che-Yung Shen, Aydogan Ozcan

机构 * Electrical and Computer Engineering Department, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA（加州大学洛杉矶分校电气与计算机工程系） ； Bioengineering Department, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA（加州大学洛杉矶分校生物医学工程系） ； California NanoSystems Institute (CNSI), University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA（加州大学洛杉矶分校加州纳米系统研究所） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于数字编码器和衍射光学解码器的3D显示系统，通过多层衍射波前解码和深度学习优化，实现高保真度的快照3D图像投影，支持亚波长轴向分离和动态重构。

Comments 22 Pages, 8 Figures

Journal ref Light: Science & Applications (2026)

A Survey of Reasoning and Agentic Systems in Time Series with Large Language Models

时间序列中基于大语言模型的推理与智能体系统综述

Ching Chang, Yidan Shi, Defu Cao, Wei Yang, Jeehyun Hwang, Haixin Wang, Jiacheng Pang, Wei Wang, Yan Liu, Wen-Chih Peng, Tien-Fu Chen

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） 纠错

AI总结 本文定义时间序列推理问题，按推理拓扑分为直接、线性链和分支结构三类，结合传统分析、解释、因果推断和生成等目标，综述方法、系统、数据集和评估实践，并指导拓扑选择与部署权衡。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

Diffusion-based Cumulative Adversarial Purification for Vision Language Models

基于扩散的累积对抗净化方法用于视觉语言模型

Jia Fu, Yongtao Wu, Yihang Chen, Kunyu Peng, Xiao Zhang, Volkan Cevher, Sepideh Pashami, Anders Holst

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Swiss Federal Institute of Technology Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（信息安全赫尔姆霍兹中心） ； RISE Research Institutes of Sweden（瑞典RISE研究机构） ； Halmstad University（哈马碧大学） 纠错

AI总结 提出DiffCAP，一种基于扩散的对抗净化策略，通过理论证明对抗效应随扩散单调衰减，并利用噪声注入与VLM嵌入相似度阈值自适应净化，显著提升防御效果并加速去噪。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR 2026)