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

2026-07-08 至 2026-07-08 共收录 5
2607.06565 2026-07-08 cs.CV cs.AI cs.LG 新提交

ELSA3D: Elastic Semantic Anchoring for Unified 3D Understanding and Generation

ELSA3D:用于统一3D理解与生成的弹性语义锚定

Tianjiao Yu, Xinzhuo Li, Yifan Shen, Onkar Susladkar, Yuanzhe Liu, Xiaona Zhou, Ismini Lourentzou

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

AI总结 研究统一3D基础模型文本-3D交互隐式问题,提出ELSA3D模型,通过弹性语义锚定联合构建语言和几何推理,用尺度感知八叉树令牌化器和锚定令牌表示几何,轻量级路由器使计算和推理弹性化,性能领先且减少计算量和延迟。

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2607.06196 2026-07-08 cs.CL cs.CY 新提交

Pluralis v0.1: Towards a Multicultural, Multimodal, Multilingual Benchmark for AI Risk and Reliability

Pluralis v0.1:迈向用于人工智能风险与可靠性的多元文化、多模态、多语言基准测试

Alicia Parrish, Rajat Shinde, Sanket Badhe, Xinyi Bai, Sree Bhargavi Balija, Hua-Rong Chu, Emilio Ferrara, Armstrong Foundjem, Rajat Ghosh, Aakash Gupta, Xuanli He, Ong Chen Hui, Minji Jung, Madhangi Karimanal, Faiza Khan Khattak, Boryoung Kim, Eugenia Kim, Liliya Lavitas, Seok Min Lim, Victor Lu, Jim Moirangthem, Dhivya Nagasubramanian, Deepak Pandita, Sita Rajagopal, Geetha Raju, Evgeniia Razumovskaia, Aravind Reddy, Federico Ricciuti, Nobin Sarwar, Sungpil Shin, Sunayana Sitaram, Snehal Thorat, Tharindu Cyril Weerasooriya, Jasmijn Bastings, Joachim Baumann, Kongtao Chen, Murali Emani, Mariya Hendriksen, Jiho Jin, Jun Seong Kim, Younghoon Ko, Alicja Kwasniewska, Minjae Lee, Tom Wei-cyuan Lin Kashyap Ramanandula Manjusha, Junho Myung, Junyeong Park, Roma Patel, Shyam Ratan, Sudarsun Santhiappan, Priyanka Suresh, Tuesday, Ksheeraj Sai Vepuri Laura Amortegui-Ordonez, Claire Dennis, Minsuk Kahng, Chris Knotz, Alice Oh, Balaraman Ravindran, Soojung Ryu William Bartholomew, Hiwot Tesfaye, Lora Aroyo

机构 * Google DeepMind(谷歌DeepMind) University of Alabama in Huntsville(阿拉巴马大学亨茨维尔分校) Google(谷歌) University of Missouri Columbia(密苏里大学哥伦比亚分校) Chunghwa Telecom Laboratories(春木电信实验室) University of Southern California(南加州大学) Polytechnique Montreal(蒙特利尔理工学院) Nutanix ThinkEvolve Labs(ThinkEvolve实验室) UCL(伦敦大学学院) Infocomm Media Development Authority(信息通信媒体发展局) Monark Health(Monark健康) Seoul National University(首尔国立大学) Microsoft(微软) Centre for Responsible AI (CeRAI), Wadhwani School of Data Science and AI (WSAI), Indian Institute of Technology Madras(负责任人工智能中心(CeRAI)、瓦达威人工智能学校(WSAI)、印度理工学院马德拉斯分校) University of Maryland, Baltimore County(马里兰大学巴尔的摩县分校) Microsoft Research India(微软印度研究院) Stanford University(斯坦福大学) Argonne National Laboratory(阿贡国家实验室) University of Oxford(牛津大学) KAIST(韩国科学技术院) Yonsei University(延世大学) Amazon(亚马逊) UIUC(伊利诺伊大学香槟分校) Rochester Institute of Technology(罗切斯特理工学院) Xenoscube Inc.(Xenoscube公司) Korea AI Safety Institute (K-AISI)(韩国人工智能安全研究所(K-AISI)) MLCommons CommonGround Artifex Labs(Artifex实验室)

AI总结 研究针对现有AI安全评估框架忽视文化差异问题,构建多语言多模态数据集Pluralis v0.1,从文化优先视角引入新评估范式,提出Judge - Pluralis集成,揭示特定地区失败模式,为多语言多元文化评估提供基础和创新起点。

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2607.05910 2026-07-08 cs.CV cs.AI cs.CL 新提交

PolicyShiftGuard: Benchmarking and Improving Policy-Adaptive Image Guardrails

PolicyShiftGuard:基准测试与改进策略自适应图像护栏

Mingyang Song, Luxin Xu, Haoyu Sun, Minzhou Pan, Yu Cheng, Bo Li

机构 * Fudan University(复旦大学) Tongji University(同济大学) Virtue AI(美德人工智能公司) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) University of Chicago(芝加哥大学) University of Illinois, Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

AI总结 研究策略自适应图像护栏问题,提出PolicyShiftGuard方法,结合随机策略SFT和边界对策略适应进行两阶段训练,在PolicyShiftBench基准测试中显著提升性能,消融实验验证关键因素。

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2607.05613 2026-07-08 cs.LG 新提交

SafeImpute: Reliable Clinical Data Imputation via Conformal Selection

SafeImpute:通过共形选择实现可靠的临床数据插补

Xinrui He, Mengting Ai, Junting Wang, Curtiss B. Cook, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Mayo Clinic(梅奥诊所)

AI总结 研究临床数据插补问题,提出SafeImpute框架,通过构建事件图、利用双关系GNN和自适应融合学习插补,并结合共形选择控制不可接受误差,实验证明该方法在插补准确性和可靠误差控制上优于基线。

Comments Accepted at KDD 2026. Author accepted manuscript

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2607.05571 2026-07-08 cs.AI cs.HC 新提交

CSTutorBench: Benchmarking Small Language Models as Tutors for Block-Based Programming

CSTutorBench:将小型语言模型作为基于块的编程导师进行基准测试

H. Chad Lane, Bryson Kageler

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

AI总结 研究针对K-12环境中部署语言模型的问题,引入CSTutorBench基准评估VEX VR中语言模型作导师的表现。通过对11个模型测试发现其在深层教学行为有困难,模型家族和指令调整方法对辅导质量预测性更好,特定提示修订可提分,凸显此类基准的价值。

Journal ref SLM4ED'26: The 1st Workshop of Small Language Models for Education (SLM4ED). AIED 2026. Seoul, Republic of Korea

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