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自适应瘦身以实现可扩展和高效的语音增强
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Technical University of Denmark, Denmark（丹麦技术大学）
AI总结 本文提出动态瘦身技术，使DEMUcs架构在不同利用因子下自适应运行，实现高效语音增强，减少计算量并保持语音质量。
Comments Accepted for publication at the 2025 IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics (WASPAA 2025)
Journal ref IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics (WASPAA) 2025
语言模型的统一认知意识理论：锚定语义、激活阈值与涌现推理
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校）
AI总结 该研究提出统一认知意识理论，通过语义锚定解释语言模型如何将预训练能力转化为目标导向行为，并通过实验验证了锚定强度对模型性能的影响。
Comments 21 pages, 7 figure, 4 table
在分布式大语言模型推理系统中服务异构LoRA适配器
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft（微软） ； National Technical University of Athens（雅典国家技术大学）
AI总结 LoRAServe通过动态适配器放置和路由框架，有效解决异构LoRA适配器在分布式大语言模型推理中的性能偏斜问题，提升吞吐量并降低延迟。
CoFiRec: 生成推荐中的粗到细分词
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Meta ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
AI总结 CoFiRec通过粗到细分词提升生成推荐效果，有效捕捉用户意图演变。
迈向演绎推理中的诚实语言模型
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Amazon（亚马逊） ； Emory University（埃默里大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文提出ACNCHOR方法，通过注入真实轨迹防止训练崩溃，提升语言模型在演绎推理中的诚实推理能力。
ShieldAgent: 通过可验证的安全策略推理实现安全代理
机构 * University of Chicago, Chicago IL, USA（芝加哥大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign IL, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 ShieldAgent通过逻辑推理实现对代理动作轨迹的安全策略合规性，有效提升代理防护性能。
迈向可扩散的高维潜在空间：从频率视角出发
机构 * Meta AI ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文提出FreqWarm方法，通过增加高频潜在信号的早期曝光，提升高维潜在空间的可扩散性，有效改善生成质量。
Comments 11 pages, 7 figures, 4 tables
Cue3D: 量化图像提示在单图像3D生成中的作用
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 Cue3D通过量化图像提示在单图像3D生成中的作用，揭示了形状意义和几何提示的重要性，为开发更稳健的3D生成模型提供指导。
Comments NeurIPS 2025 Highlight; Project page:https://ryanxli.github.io/cue3d/index.html
ResearchArcade: 用于学术任务的图界面
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 ResearchArcade是一种基于图的学术任务接口，通过统一多源数据和多模态信息，提升机器学习模型在学术研究中的性能与应用范围。
在具有潜在状态的模拟器中选择信念状态近似
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文提出了一种在具有潜在状态的模拟器中选择信念状态近似的方法，通过归约条件分布选择任务，探讨了两种不同的形式化方法及其在不同roll-out方法下的表现差异。
通过分割后再融合的分层视频合成
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google（谷歌）
AI总结 StM通过分割未标注视频并融合动态前景与背景层，提升生成视频合成的控制能力和数据效率。
Comments Project Webpage: https://split-then-merge.github.io
大规模社区感知网络生成
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Insper Institute（Insper学院） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院）
AI总结 RECCS++通过算法优化实现大规模网络生成的高效处理，支持超1亿节点和近20亿边的网络生成任务。
Comments 22 pages, 10 figures, code made available at https://github.com/illinois-or-research-analytics/reccs
统计流匹配在统计流形上的应用
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Peking University（北京大学）
AI总结 统计流匹配通过几何视角在统计流形上实现精确似然计算，提升复杂模式学习能力。
Comments Accepted to NeurIPS 2024 as a conference paper
基于约束的多智能体路径寻找算法分析
机构 * Parasol Lab, School of Computer Science, University of Illinois at Urbana Champaign（帕索尔实验室，计算机科学学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Computer Science at Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM)（墨西哥自治理工学院（ITAM）计算机科学系）
AI总结 本文分析了基于约束的多智能体路径寻找算法，探讨了保守型与激进型约束在不同场景下的性能差异，并提供了决策流程图以指导约束选择，同时强调了拓扑特征在多机器人运动规划中的重要性。
认知基础与推理及其在大语言模型中的体现
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 本文通过分析LLMs推理机制，揭示其在复杂问题上的表现优于简单变体，提出基于认知科学的28项元素分类，并开发测试时推理指导方法，提升复杂问题性能达66.7%。
Comments 40 pages, 4 tables, 6 figures
Live-SWE-agent: 软件工程代理能否在飞行中自我进化？
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 Live-SWE-agent是一种能够在运行时自主进化其自身框架的软件代理，通过解决现实软件问题实现了77.4%的解决率，优于现有所有软件代理。
WaveletDiff: 多级小波扩散用于时间序列生成
机构 * Department of Electrical & Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 WaveletDiff通过多级小波扩散模型生成高质量时间序列，优于现有时域和频域生成方法。
TRAP：面向目标的代理偏好重定向
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 TRAP通过语义引导的跨模态操纵，诱导代理AI系统产生一致的选择偏见，揭示了语义层面的安全漏洞。
Comments Accepted to NeurIPS 2025
在线学习多种量子对象
机构 * Department of Computer Science, Virginia Polytechnic Institute and State University（计算机科学系，弗吉尼亚理工学院和州立大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（电气与计算机工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Computer Science, University of Chicago（计算机科学系，芝加哥大学）
AI总结 本文提出了一种在线学习多种量子对象的方法，通过正则化跟随领导者算法证明了子线性遗憾界，适用于学习量子态、效应、通道等多种量子对象。
Comments 34 pages. Comments welcome; added clarifications and references
Journal ref Quantum Mach. Intell. 7, 78 (2025)
关联序列差分隐私
机构 * Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人研究院） ； School of Science and Engineering（科学与工程学院） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； ZJU-UIUC Institute（浙大-伊利诺伊大学联合学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； School of Management（管理学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shenzhen Future Network of Intelligence Institute (FNii-Shenzhen)（深圳未来智能网络研究院（FNii-Shenzhen）） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Key Laboratory of Crowd Intelligence Empowered Low-Carbon Energy Network（深圳群智赋能低碳能源网络重点实验室） ； CSIJRI Joint Research Centre on Smart Energy Storage（CSIJRI联合智能储能研究中心）
AI总结 本文提出CSDP框架，通过关联序列差分隐私方法，在保持数据有用性的同时提升隐私保护效果。
Comments 11 pages, 5 figures. Published in 2025 34th International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN), IEEE, August 2025
Journal ref Proceedings of the 34th International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN 2025), IEEE, pp. 1-9, 2025
生成式缓存用于结构相似的提示和响应
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 本研究提出生成式缓存方法，通过识别结构相似提示的响应模式，提升缓存命中率和执行效率。
基于大型语言模型的数据科学代理：综述
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文综述了基于LLM的数据科学代理，从代理设计和数据科学流程两个角度探讨其关键原则与应用。
FalconWing：一种超轻量级室内固定翼无人机平台用于基于视觉的自主性
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 FalconWing是一款超轻量级室内固定翼无人机平台，通过结合轻量级硬件和基于视觉的仿真系统，实现了高精度的自主飞行控制与实验验证。
DemoShapley：为上下文学习评估演示
机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Intel Lab（英特尔实验室） ； Department of Psychology（心理学系） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Data Science（数据科学系） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
AI总结 DemoShapley通过Shapley值评估演示贡献，Beta-DemoShapley优化低样本场景，提升ICL演示评估的鲁棒性和性能。
PersonalizedRouter: 通过基于图的用户偏好建模实现个性化LLM路由
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 PersonalizedRouter通过基于图的用户偏好建模，实现个性化LLM选择，显著优于现有方法，具有高效和强泛化能力。
向自然语言提示生成的LLM代码形式验证
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； IBM Research（IBM研究院）
AI总结 Astrogator通过形式查询语言和知识库实现对LLM生成代码的正确性验证，验证准确率达83%。
Comments 28 pages, 10 figures
NoPo-Avatar: 从稀疏输入中生成通用且可动画化的avatar，无需人类姿态
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 NoPo-Avatar通过仅使用图像输入，无需姿态信息，实现了从稀疏输入中生成通用且可动画化的3D人体avatar，提升了在噪声姿态下的鲁棒性和广泛应用性。
Comments NeurIPS'25; project page: https://wenj.github.io/NoPo-Avatar/
VisPlay: 从图像中自我进化视觉-语言模型
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校） ； University of Maryland（马里兰大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 VisPlay通过自我进化强化学习框架，利用未标注图像数据提升视觉-语言模型的推理能力，实现多模态智能的可扩展发展。
机构 * organization= Department One , addressline= Address One , city= City One , postcode= 00000 , state= State One , country= Country One ； organization= Department Two , addressline= Address Two , city= City Two , postcode= 22222 , state= State Two , country= Country Two ； organization= Zachry Department of Civil \& Environmental Engineering, Texas A\&M University , addressline= 3136 TAMU , city= College Station , postcode= 77843 , state= TX , country= USA ； organization= Department of Engineering Technology ； Industrial Distribution, Texas A\&M University , city= College Station , postcode= 77843 , state= TX , country= USA ； organization= Department of Civil ； Environmental Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign , city= Urbana , postcode= 61801 , state= IL , country= USA
Comments 17 pages, 5 figures
机构 * Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（塞比尔计算与数据科学学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
Comments Accepted to EMNLP 2025 (Main Conference). Camera-ready version. Code and data: https://github.com/ReLink-Inc/PropRAG
Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 6224-6239 November 4-9, 2025
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