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时间序列基础模型是否准备好处理电子鼻数据？对其嵌入的经验评估
机构 * Department of Information Technology（信息科技系） ； Department of Agricultural and Biological Engineering（农业与生物工程系） ； Kennesaw State University（凯斯沃州立大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文系统评估了Chronos-2和MOMENT等时间序列基础模型在电子鼻数据上的嵌入表示，发现微调是必要步骤，且融合专用模型表示可提升气体识别和浓度预测性能。
Comments Submitted to IEEE SENSORS 2026
AO-ARC: 基于ARC的几乎必然渐近最优多机器人运动规划
机构 * Parasol Lab, School of Computing and Data Science, University of Illinois at Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算与数据科学学院Parasol实验室）
AI总结 提出AO-ARC方法，通过迭代调用ARC求解有界MRMP实例，实现初始解速度与最先进可行性求解器相当，且随机器人数量增加收敛更快更可靠，并证明其渐近最优性。
弹性时间：神经音频编码的动态帧率瓶颈
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 提出弹性时间方法，通过轻量级潜在预测器实现动态帧率瓶颈，将固定帧率自编码器转换为动态帧率，在推理时高效选择边界，提升效率-质量权衡。
Comments Interspeech 2026
基于代理似然引导的潜空间扩散后验采样用于PDE逆问题
机构 * Department of Civil and Environmental Engineering（土木与环境工程系） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 提出L-DPS框架，结合VAE、潜扩散模型和可微代理，高效求解PDE逆问题，在达西流逆问题中优于现有方法。
编译器驱动的超维计算近似调优
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（加州大学圣迭戈分校）
AI总结 提出ApproxHDC框架，通过编译器自动识别和应用超维计算中的领域特定近似，结合高效搜索与多硬件后端支持，实现性能大幅提升且精度损失极小。
具有结构保证的嵌入基础模型预测的离散选择模型
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Duke University（杜克大学） ； 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）
AI总结 提出两阶段适配器，将基础模型的预测嵌入多项Logit效用中，通过符号约束保持边际替代率，在三个数据集上平均提升6.4个百分点准确率，并保证成本单调性和合理时间价值。
Comments Extends arXiv:2605.26559 (ICML 2026 FMSD Workshop)
指令泄露：提示组合智能体系统中的跨模块干扰
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； FAGEN
AI总结 研究提示组合智能体系统中模块间干扰问题，形式化定义为组合行为泄露（CBL），通过三通道协议实验验证内容通道产生可检测效应，贡献了操作定义、可复用协议和系统类特征。
Comments 8 pages, 2 tables. Accepted to the ICML 2026 Workshop on Failure Modes in Agentic AI (FAGEN), Seoul, South Korea
Axon：张量程序的综合超优化器
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务）
AI总结 提出Axon，一种通过程序综合自动生成目标指令并探索语义等价变体以选择最佳性能内核的张量程序超优化器，利用SMT保证变换语义正确性。
A3C3：人工智能算法与加速器协同设计、协同搜索与协同生成
机构 * Siebel School of Computing and Data Science（塞比尔计算与数据科学学院） ； Department of Electrical and 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 提出A3C3方法，通过联合参数化并搜索神经网络架构与硬件实现空间，自动生成模型-加速器对，以平衡精度、延迟、吞吐量、能效和硬件利用率。
JetFlow: 通过并行树草稿突破推测解码的缩放上限
机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Nanjing University（南京大学） ； StepFun（阶跃星辰）
AI总结 提出JetFlow框架，通过因果并行草稿头结合树推测解码，将更大草稿预算转化为更长接受前缀和更高端到端加速，在Qwen3模型上实现最高9.64倍加速。
通用推理的可迁移性：多领域RLVR的自动课程
机构 * Jinesis Lab, University of Toronto & Vector Institute（Jinesis实验室，多伦多大学与向量研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； 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） ； ELLIS Institute Tübingen（ELLIS研究所图宾根） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； EuroSafeAI
AI总结 提出迁移感知课程（TAC），利用优势信号和投影梯度估计跨领域可迁移性，在多领域推理套件上实现最佳平均准确率。
Comments 32 pages, including supplementary material; code available at https://github.com/YangYongJin/transfer-aware-curriculum
利用数据驱动AI揭示复合洪水的内在机制
机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； University of Houston（休斯顿大学） ； NEC Lab America（NEC美国实验室） ； Singapore Management University（新加坡管理大学）
AI总结 通过整合潮汐、降雨、地下水位和人类水管理活动，利用数据驱动方法分析南佛罗里达复合洪水，发现地下水位是主要预测因子，空间耦合状态比长期时间依赖更重要。
Comments Accepted to SIGKDD 2026 AI for Science Track; 12 Pages, 5 Figures, 6 Tables
TACTFUL: 受限环境中的触觉驱动探索用于物体定位与识别
机构 * Amazon Fulfillment Technologies & Robotics（亚马逊履约技术与机器人） ； Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校西贝尔计算与数据科学学院） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所）
AI总结 提出无视觉触觉探索框架TACTFUL，使多指机器人通过动态奖励策略平衡全局探索与局部表面细化，实现物体自主发现与识别，平均重建误差0.015米，成功率77%。
Comments IROS 2026
LaGO：面向在线强化学习的潜在动作引导
机构 * Siebel School of Computing（计算科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign, USA（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国） ； Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University, Taiwan（计算机科学系，National Yang Ming Chiao Tung大学，台湾） ； Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan（信息科学研究所， Academia Sinica，台湾）
AI总结 提出LaGO框架，利用预训练大语言模型作为潜在动作先验，软引导在线策略优化，在离散和连续控制基准上显著提升奖励与成功率。
Comments 9 pages, 2 figures. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Large Language Models for Planning (LM4Plan)
修剪视觉世界建模评估的长尾
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
AI总结 针对视觉世界模型在罕见物理交互上泛化不足的问题，提出Tailor-Bench基准，通过常规、非常规和不可能三种场景模式系统评估模型推理能力，揭示长尾性能差距。
数据强制蒸馏：恢复少步视频生成中的多样性和保真度
机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； NVIDIA（英伟达） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 针对分布匹配蒸馏（DMD）在少步视频生成中出现的模式坍塌和过饱和问题，提出数据强制蒸馏（DFD）框架，通过教师评分差异引导学生接近真实数据分布，仅需一行代码修改即可恢复多样性和保真度。
PEARL: 基于强化学习的自我进化时间管理助手
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Viven
AI总结 针对日历冲突解决任务，提出PEARL框架，通过外部偏好记忆和逐轮奖励优化，显著降低LLM代理的错误率。
CRAFT: 一种具有混合硬-软柔顺性的腱驱动手
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； UC Irvine（uci）
AI总结 提出CRAFT手，一种腱驱动拟人手，通过关节软材料与连杆刚性结合实现混合柔顺性，在接触丰富操作中提升强度、耐久性和抓取能力，覆盖Feix分类全部33种抓取。
Comments In RSS 2026. Website: https://roboticsconference.org/program/papers/192/
EchoFoley: 面向视频接地创意声音生成的事件中心层次化控制
机构 * ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
AI总结 提出EchoFoley任务，通过事件级局部控制和层次化语义控制实现视频接地声音生成，构建EchoFoley-6k基准并设计EchoVidia框架，在可控性和感知质量上分别提升40.7%和12.5%。
Comments CVPR-2026 Main Conference
任务向量基：一种统一且可扩展的压缩任务算术框架
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Okinawa Institute of Science and Technology（冲绳科学技术大学院大学）
AI总结 提出任务向量基框架，将T个任务向量压缩为M<T个基向量，支持加法、否定等算术操作，理论保证泛化与遗忘，实验表明压缩后性能优于或持平完整集合。
Comments Published as a journal paper at TMLR in Jun 2026. 10 pages, 12 figures
位置编码器能否捕捉空间效应？跨尺度的GeoShapley基准测试
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
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
有限状态平均场博弈的神经参数校准
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）
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。
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
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）
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
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
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）
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)
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
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）
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：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
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
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中介谈判：设计反思与经验教训
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）
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: 面向混合刚柔机械臂的环境感知扩散轨迹规划
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）
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
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
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）
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：一种用于规避毒性检测的越狱提示优化的红队系统
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）
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。
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