University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Agentic Physical AI toward a Domain-Specific Foundation Model for Energy Systems: A Case Study on Nuclear Reactor Control

面向能源系统的领域特定基础模型的具身物理人工智能：以核反应堆控制为例

Yoon Pyo Lee, Samrendra Roy, Kazuma Kobayashi, Sajedul Talukder, Diab Abueidda, Seid Koric, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam

机构 * The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma & Radiological Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院工程学院、核等工程学院） ； Department of Nuclear Engineering, Hanyang University（汉阳大学核工程系） ； University of Texas - El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算应用中心） ； Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院应用力学系） ； Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院亚里人工智能学院） 纠错

AI总结 本研究提出通过紧凑语言模型作为具身物理人工智能，利用基于物理模拟器验证的策略优化替代感知推理，在核反应堆控制任务中实现领域特定基础模型，并展示了规模扩展带来的可靠性提升和策略集中化行为。

Comments Accepted for publication in npj Artificial Intelligence

OGA-AID: Clinician-in-the-loop AI Report Drafting Assistant for Multimodal Observational Gait Analysis in Post-Stroke Rehabilitation

OGA-AID：用于中风后康复多模态观察性步态分析的临床医生在环AI报告起草助手

Khoi T. N. Nguyen, Nghia D. Nguyen, Hui Yu Koh, Patrick W. H. Kwong, Karen Sui Geok Chua, Ananda Sidarta, Baosheng Yu

机构 * Rehabilitation Research Institute of Singapore, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡康复研究中心，南洋理工大学，新加坡） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（李光前医学院，南洋理工大学，新加坡） ； The Grainger College of Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign, United States（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院，美国） ； Department of Rehabilitation Sciences, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong（香港理工大学康复科学系，香港） ； VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity, Vietnam（Vin大学Vin-伊利诺伊智能健康中心，越南） ； Institute of Rehabilitation Excellence, Tan Tock Seng Hospital, NHG Health, Singapore（卓越康复研究所，坦托克桑格医院，NHG健康，新加坡） 纠错

AI总结 提出OGA-AID，一种临床医生在环的多智能体大语言模型系统，通过协调三个专业智能体合成患者运动记录、运动学轨迹和临床资料，生成结构化步态评估报告，在真实患者数据上优于单次多模态基线，并展示了AI辅助分析与人类临床判断的互补关系。

Comments 2026 CV4Clinic CVPR Workshop Proceedings

Measuring Agents in Production

生产环境中的智能体测量

Melissa Z. Pan, Negar Arabzadeh, Riccardo Cogo, Yuxuan Zhu, Alexander Xiong, Lakshya A Agrawal, Huanzhi Mao, Emma Shen, Sid Pallerla, Liana Patel, Shu Liu, Tianneng Shi, Xiaoyuan Liu, Jared Quincy Davis, Emmanuele Lacavalla, Alessandro Basile, Shuyi Yang, Paul Castro, Daniel Kang, Koushik Sen, Dawn Song, Joseph E. Gonzalez, Ion Stoica, Matei Zaharia, Marquita Ellis

机构 * University of California at Berkeley（加州大学伯克利分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 通过对86个已部署系统的调查和20个案例研究，发现生产环境中的LLM智能体主要采用简单可控的方法，可靠性是首要挑战，并依赖系统级设计和人工评估。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026) as Oral Presentation

TSAQA: Time Series Analysis Question And Answering Benchmark

TSAQA：时间序列分析问答基准

Baoyu Jing, Sanhorn Chen, Lecheng Zheng, Boyu Liu, Zihao Li, Jiaru Zou, Tianxin Wei, Zhining Liu, Zhichen Zeng, Ruizhong Qiu, Xiao Lin, Yuchen Yan, Dongqi Fu, Jingchao Ni, Jingrui He, Hanghang Tong

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工学院和州立大学） ； Amazon（亚马逊） ； Meta AI ； University of Houston（休斯顿大学） 纠错

AI总结 提出TSAQA基准，涵盖6种时间序列分析任务（含新型PZ格式），评估LLM在13领域21万样本上的表现，最佳模型仅65.08分。

Comments Comments: 35 pages, 7 figures. Accepted to the GEM Workshop at ACL 2026

DialDefer: A Framework for Detecting and Mitigating LLM Dialogic Deference

DialDefer: 检测和缓解LLM对话性遵从的框架

Parisa Rabbani, Priyam Sahoo, Ruben Mathew, Aishee Mondal, Harshita Ketharaman, Nimet Beyza Bozdag, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出DialDefer框架，通过对话性遵从分数检测和缓解LLM在对话评估中因提问框架导致的判断偏移，发现框架效应显著但准确率稳定，且模型对人类与AI的不同归因产生最大偏移。

Comments 10 pages main content, 7 figures, 35 pages total with appendix

Journal ref ACL 2026 - Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)