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

AgentSpec: Understanding Embodied Agent Scaffolds Through Controlled Composition

AgentSpec: 通过受控组合理解具身智能体脚手架

Jixuan Chen, Jianzhi Shen, Haoqiang Kang, Zhi Hong, Qingyi Jiang, Soham Bose, Yiming Zhang, Leon Leng, Amit Vyas, Lingjun Mao, Siru Ouyang, Kun Zhou, Lianhui Qin

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； 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AgentSpec模块化规范框架，将具身智能体表示为可复用策略组件的类型化组合，通过标准化接口实现受控组件替换与重组，揭示脚手架兼容性和交互效应对性能的主导作用。

Mood-Aware Music Recommendation: Integrating User Affective Signals into Ranking Systems

情绪感知音乐推荐：将用户情感信号融入排序系统

Terence Zeng, Abhishek K. Umrawal

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 提出一种情绪条件排序框架，通过能量-效价空间的softmax采样将用户情感信号融入推荐过程，单盲实验表明能提升推荐质量。

Comments 13 pages, 4 figures, and 1 table

Optimal Hidden-Target Learning for Online Inventory Optimization on General Convex Sets

一般凸集上在线库存优化的最优隐藏目标学习

Anthony Pineci, Yunzong Xu

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 针对一般凸容量集上的在线库存优化问题，提出隐藏目标投影方法，将遗憾从逆概率依赖改进为平方根逆概率依赖，并证明匹配下界，同时首次给出强凸损失的 polylog 遗憾和动态遗憾保证。

MAStrike: Shapley-Guided Collusive Red-Teaming on Multi-Agent Systems

MAStrike: 基于Shapley值的多智能体系统合谋红队测试

Chejian Xu, Zhaorun Chen, Jingyang Zhang, Freddy Lecue, Avni Kothari, Sarah Tan, Wenbo Guo, Bo Li

机构 * University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Virtue AI ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Wells Fargo（摩根大通） ； Salesforce ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

AI总结 提出MAStrike框架，通过Shapley值分析识别多智能体系统中脆弱智能体联盟，生成角色感知的对抗攻击，并迭代优化以绕过防御，显著优于启发式基线。

Stability of a Generalized Debiased Lasso with Applications to Resampling-Based Variable Selection

广义去偏Lasso的稳定性及其在基于重抽样的变量选择中的应用

Jingbo Liu

机构 * Department of Statistics, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校统计系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, the Grainger College of Engineering（格拉inger工程学院电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 提出基于稳定性原理的广义去偏Lasso估计量，通过设计矩阵单列扰动下的简单更新公式，在比例增长机制下实现渐近精确近似，显著降低重抽样变量选择的计算成本。

Comments to appear in Bernoulli

EiCAP: Beyond Fluency, Probing and Improving Emotional Intelligence in LLMs via Psychologically Grounded Multi-Turn Dialogue

EiCAP：超越流畅性，通过心理学基础的多轮对话探究和提升大语言模型的情感智能

Nizi Nazar, Pardis Sadat Zahraei, Dilek Hakkani-Tür, Natasa Milic-Frayling, Ehsaneddin Asgari

机构 * Qatar Computing Research Institute (QCRI), Hamad Bin Khalifa University（卡塔尔计算研究所（QCRI），哈马德·本·卡伊夫大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC)（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出基于心理学六层情感智能分类法的EiCAP框架，包含评估基准EiCAP-Bench和微调语料EiCAP-SFT，发现通用对话微调不提升情感智能，而基于情感智能的LoRA微调显著提升模型在所有24个子类别上的表现。

Research Borderlands: Analysing Writing Across Research Cultures

研究边疆：跨研究文化中的写作分析

Shaily Bhatt, Tal August, Maria Antoniak

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校Siebel计算与数据科学学院） ； Pioneer Centre for AI, University of Copenhagen（哥本哈根大学先锋人工智能中心） ； Allen Institute for Artificial Intelligence (Ai2)（人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文通过跨文化访谈，揭示研究文化中的语言规范，并评估LLM的文化适应能力，强调人类中心方法在测量文化规范中的有效性。

Comments Accepted to ACL 2025 (Main)