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

Do Location Encoders Capture Spatial Effects? A GeoShapley Benchmark Across Scales

位置编码器能否捕捉空间效应？跨尺度的GeoShapley基准测试

Daniel Kiv, Shaowen Wang

机构 * Siebel School of Computing \& Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign Urbana IL USA ； Department of Geography \& GIS ； Siebel School of Computing \& Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign 纠错

AI总结 通过GeoShapley解释器，评估11种位置编码器在不同尺度下从嵌入中恢复空间变化系数的能力，发现主系数恢复稳定，次系数依赖尺度，原始坐标基线始终有竞争力。

Comments 4 pages, 2 figures, 2 tables, Submitted to SIGSPATIAL '26 short papers

Neural Parameter Calibration for Finite-State Mean Field Games

有限状态平均场博弈的神经参数校准

Anna C. M. Thöni, Grégoire Lambrecht, Gökçe Dayanıklı, Yonathan Efroni, Tal Kachman, Mathieu Laurière

机构 * Radboud University（拉德堡德大学） ； New York University（纽约大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海） 纠错

AI总结 提出基于神经网络框架，通过隐式微分反向传播均衡，从观测群体动力学中学习有限状态平均场博弈的参数，无需个体动作或奖励数据。

When AUC 0.998 Is Not Enough: A Candidate Evaluation Protocol for Hidden-State Probes of Indirect Prompt Injection in Multimodal Computer-Use Agents

当AUC 0.998还不够：多模态计算机使用智能体中隐藏状态探针对间接提示注入的候选评估协议

Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Southern Methodist University（南卫理公会大学） 纠错

AI总结 本文通过单骨干案例研究，论证高AUC不能直接证明恶意内容检测，提出后验诊断和候选控制集来明确探针能力的边界。

Comments 17 pages, 3 figures. Camera-ready version for EvalMG '26, The 2nd Workshop on Evaluation for Multimodal Generation, co-located with SIGIR 2026

Chains That See, Answers That Don't: A Multi-Aspect Evaluation Recipe for Forced Chain-of-Thought on Video-MME

看得见的链，答不出的答案：针对视频MME上强制思维链的多方面评估方案

Zhichao Fan, Yanhang Li, Zexin Zhuang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Southern Methodist University（南卫理公会大学） 纠错

AI总结 提出三探针评估方案检验强制思维链在视频问答中的可靠性，应用于Qwen2.5-VL发现思维链强依赖视频但未提升准确率，甚至在小模型上导致下降。

Comments 10 pages, 5 figures. To appear at The 2nd Workshop on Evaluation for Multimodal Generation @ SIGIR 2026 (EvalMG '26)

From Complaint Narratives to Monetary Relief: A Hybrid Machine Learning Framework for CFPB Consumer Complaints

从投诉叙述到金钱救济：面向CFPB消费者投诉的混合机器学习框架

Zhuoer Wang, Sizhen Zhu, Xiongyu Chen

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出混合机器学习框架，利用投诉文本、主题表示和结构化特征预测消费者金融保护局投诉中的金钱救济结果，AUC-ROC从0.69提升至0.78。

PlanBench-XL: Evaluating Long-Horizon Planning of LLM Tool-Use Agents in Large-Scale Tool Ecosystems

PlanBench-XL：评估大规模工具生态系统中LLM工具使用智能体的长时程规划能力

Jiayu Liu, Qihan Lin, Cheng Qian, Rui Wang, Emre Can Acikgoz, Xiaocheng Yang, Jiateng Liu, Zhenhailong Wang, Xiusi Chen, Heng Ji, 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PlanBench-XL基准，包含327个零售任务和1665个工具，测试LLM智能体在检索受限工具环境下的长时程规划能力，实验表明GPT-5.4在无阻塞下准确率51.90%，严重阻塞下降至11.36%。

AI-Mediated Negotiation: Design Reflections and Lessons

AI中介谈判：设计反思与经验教训

Veda Duddu, Jash Rajesh Parekh, Andy Mao, Hanyi Min, Ziang Xiao, Vedant Das Swain, Koustuv Saha

机构 * University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 通过构建理论驱动的教练系统Trucey并进行实验，发现对话AI在谈判准备中施加线性执行模型，而任务本质是递归的，静态手册反而优于AI条件，提出“先映射后路径，先路径后模拟”的序列原则。

Journal ref CSCW Companion '26: Companion Publication of the 2026 Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing

THREAD: Trajectory Planning for Hybrid Rigid-Soft Manipulators with Environment-Aware Diffusion

THREAD: 面向混合刚柔机械臂的环境感知扩散轨迹规划

Shivani Kamtikar, Pranav Asthana, Naveen Kumar Uppalapati, Girish Krishnan, Girish Chowdhary

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

AI总结 提出首个基于扩散的混合刚柔机械臂轨迹规划器THREAD，通过物理启发损失联合约束刚柔段，实现狭窄环境穿行，任务成功率92.4%，碰撞减少5倍。

Comments Project Page: https://robot-thread.github.io, IROS 2026

What Accuracy and Gradient Cosine Miss: Evaluating Feedback Alignment via Scale Stability, Reference Validity, and Depth Utility

准确率和梯度余弦遗漏了什么：通过尺度稳定性、参考有效性和深度效用评估反馈对齐

Yuren Hao, Xiang Wan, ChengXiang Zhai

机构 * 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 针对反馈对齐方法评估中准确率和余弦相似度无法检测的两种隐性失效模式，提出包含尺度稳定性、参考有效性和深度效用三项检查的诊断协议，并采用逐层余弦报告。

Comments 12+10 pages

OTTER: A Red-Teaming System for Toxicity-Evading Jailbreak Prompt Optimization

OTTER：一种用于规避毒性检测的越狱提示优化的红队系统

Jerry Wang, Hsin-Ling Hsu, Yi-Cheng Lai, Nai-Chia Chen, Fang Yu

机构 * National Chengchi University, Taipei, Taiwan（国立中正大学，台北，台湾） ； 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OTTER系统，通过替换少量令牌解耦表面毒性与对抗意图，在四个GPT模型上将平均攻击成功率从7.0%提升至84.0%，并首次量化分析毒性-绕过关系。

OVIG: Optimistic Verification of AI Training Integrity via Gradient Signals

OVIG: 通过梯度信号乐观验证AI训练完整性

Hongxu Su, Jianzhu Yao, Huan Zhang, Xuechao Wang, Pramod Viswanath

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； 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OVIG框架，利用异构重放校准的梯度差异经验边界，通过乐观采样和步长参数审计外包训练完整性，在多种攻击下保持0%攻击成功率，存储和传输开销降低1996倍。

Comments 18 pages, 7 figures, 11 tables. Submitted to IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P)

CogniRoute: Learning to Route Social Evidence in Omni-Modal Models

CogniRoute: 在全模态模型中学习路由社会证据

Yifan Shen, Pei Tian, Xinzhuo Li, Bowen Fang, Shujun Xia, Bingxuan Li, Ana Jojic, Wenming Ye, Xu Cao, James Matthew Rehg, Ismini Lourentzou

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 提出CogniRoute框架，通过模式引导的专家混合和路由感知强化学习，解决全模态模型在社会视频问答中证据选择不足的问题，在OmniSocialBench上准确率达59.38%。

Formalizing Task-Space Complexity for Zero-Shot Generalization

形式化零样本泛化的任务空间复杂度

Jung-Hoon Cho, Heling Zhang, Siqi Du, Roy Dong, Cathy Wu

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出一种基于性能的有向任务差异（符号散度），用于界定零样本泛化差距，并推导出任务空间复杂度的概念，通过贪心选择源策略实现ε覆盖。

Vesta: A Generalist Embodied Reasoning Model

Vesta: 一种通用具身推理模型

Johan Bjorck, Zhiqi Li, Yunze Man, Jing Wang, An-Chieh Cheng, Sifei Liu, Shihao Wang, Zhiding Yu, Abhishek Badki, Stan Birchfield, Valts Blukis, Yevgen Chebotar, Siyi Chen, Sicong Leng, Yu-Cheng Chou, Tianli Ding, Boyi Li, Zhengyi Luo, Hang Su, Jonathan Tremblay, Tingwu Wang, Bowen Wen, Jimmy Wu, Xianghui Xie, Hanrong Ye, Hongxu Yin, K. R. Zentner, Liangyan Gui, Yu-Xiong Wang, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Jan Kautz

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

AI总结 提出统一的基础模型Vesta，整合定位、空间推理、导航和长时规划能力，通过大规模空间感知语料库和简单多模态记忆机制，在多个基准上平均优于专用模型20%以上，在真实机器人任务中成功率提升35%。

Jury Duty: Calibration and Orientation Failures in MLLM-as-a-Judge Under Cultural Ambiguity

陪审团职责：文化模糊性下MLLM作为评判者的校准与定向失败

Daniel Lee, Harsh Sharma, Eunkyu Park, Pranav Narayanan Venkit, Jeonghwan Kim, Kah Mun Chia, Andreas Vlachos, Shafiq Joty

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI 研究院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 针对MLLM作为评判者在跨文化场景中的偏差问题，提出VOIR DIRE基准，通过分析校准失败（压缩尺度）和定向失败（默认一种文化规范），揭示模型偏向于更宽容的文化解读。

Comments Under Review

Solve for the Hyperparameter, Skip the Search: Kolmogorov-Optimal Scaling Laws for Spline Regression

求解超参数，跳过搜索：样条回归的Kolmogorov最优缩放律

Yong Yi Bay, Kathleen A. Yearick

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

AI总结 提出KORE算法，通过闭式求解样条回归的最优分辨率，避免网格搜索，在低交互阶数据上实现计算效率与精度的最优权衡。

Comments 49 pages, 26 figures, 12 tables. Code: https://github.com/bay-yearick-lab/kore

When AI Says "I have been in similar situations": Synthetic Lived Experience in Peer-Like Caregiver Support

当AI说“我也有过类似经历”：同伴式照护支持中的合成生活经验

Drishti Goel, Agam Goyal, Veda Duddu, Olivia Pal, Violeta J. Rodriguez, Daniel S. Brown, Ravi Karkar, Dong Whi Yoo, Koustuv Saha

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） 纠错

AI总结 研究AI在同伴支持中生成“合成生活经验”的悖论，通过分析人类与AI在阿尔茨海默病照护社区中的叙事差异，揭示AI虽能模拟情感支持但缺乏真实经历，需建立机制区分支持性语言与虚构经历。

Inform, Coach, Relate, Listen: Auditing LLM Caregiving Support Roles

告知、指导、共情、倾听：审计LLM护理支持角色

Drishti Goel, Agam Goyal, Veda Duddu, Olivia Pal, Jeongah Lee, Qiuyue Joy Zhong, Violeta J. Rodriguez, Daniel S. Brown, Dong Whi Yoo, Ravi Karkar, Koustuv Saha

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； OSF HealthCare（OSF医疗集团） ； Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） 纠错

AI总结 本研究通过操作化四种社会支持角色（告知、指导、共情、倾听），评估大型语言模型在非正式护理对话中的安全概况，发现支持角色系统性地影响交互风险，且存在感知质量-安全性权衡。

Grasp to Act: Dexterous Grasping for Tool Use in Dynamic Settings

抓取到动作：动态环境中的灵巧抓取与工具使用

Harsh Gupta, Mohammad Amin Mirzaee, Wenzhen Yuan

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 本文提出Grasp-to-Act系统，结合物理基抓取优化与强化学习适应，实现动态环境下稳定抓取。在五种动态工具使用任务中表现优异，减少手内滑动并提高任务完成率。

Comments Result videos can be found at https://grasp2act.github.io/

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, 11(5):6288-6295, 2026

LUQ: Layerwise Ultra-Low Bit Quantization for Multimodal Large Language Models

LUQ: 多模态大语言模型的逐层超低位量化

Shubhang Bhatnagar, Andy Xu, Kar-Han Tan, Narendra Ahuja

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； HP Inc.（惠普公司） 纠错

AI总结 提出LUQ方法，通过逐层输出激活熵衡量功能复杂度，对简单层应用超低位量化，结合多模态校准，在LLaVA-1.5和Qwen-2.5-VL上实现低于4-bit量化，内存减少40%和31%，MME性能下降<10%。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (2026)

The Alignment Veto: How Safety Training Suppresses Cultural Knowledge in LLMs

对齐否决：安全训练如何压制LLM中的文化知识

Pardis Sadat Zahraei, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür, Ehsaneddin Asgari

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

AI总结 研究对齐训练与语言模型编码的文化价值观冲突时的内部机制，发现模型内部logit分布仍反映人类调查数据，但输出被压制，称为“对齐否决”，并区分了压制失败与表征偏差失败，揭示了安全税在国家间的不平等。

Sensor-Invariant Tactile Representation

不变的触觉表示

Harsh Gupta, Yuchen Mo, Shengmiao Jin, Wenzhen Yuan

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 本文提出一种新的方法，用于提取传感器不变的触觉表示，以实现跨光学触觉传感器的零样本迁移。通过基于变压器的架构训练多样化的模拟传感器数据集，实现对新传感器的最小校准泛化。实验结果展示了该方法在多种触觉传感应用中的有效性。

Comments Accepted to ICLR'25. Project webpage: https://hgupt3.github.io/sitr/

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2025

Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation

衡量AI辅助内容生成中的人类贡献

Yueqi Xie, Tao Qi, Jingwei Yi, Xiyuan Yang, Ryan Whalen, Junming Huang, Qian Ding, Yu Xie, Xing Xie, Fangzhao Wu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对AI辅助内容生成中人类贡献度难以量化的问题，提出基于信息论的框架，通过互信息与自信息之比计算人类信息贡献比例，实验证明能有效区分不同创意领域的人类贡献程度。