University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

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。

Your Mouse and Eyes Secretly Leak Your Preference: LLM Alignment using Implicit Feedback from Users

你的鼠标和眼睛悄悄泄露你的偏好：利用用户隐式反馈进行LLM对齐

Haw-Shiuan Chang, Jeffrey Gomez, Mehul Patwari, Aryan Sajith, Hamed Zamani

机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； York University（约克大学） 纠错

AI总结 针对显式反馈稀缺的问题，提出利用鼠标轨迹和眼动数据等隐式反馈训练奖励模型，将文本奖励模型准确率从55%提升至64%，并显著提高DPO对齐后响应质量。

Context-Aware Optimization of Follow-Up Intervals for Type 2 Diabetes Care Using Markov Decision Processes

使用马尔可夫决策过程对2型糖尿病护理随访间隔进行上下文感知优化

Parisa Lotfibagha, Kristen Miller, William J. Gallagher, Elizabeth B. Selden, Muge Capan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； National Center for Human Factors in Healthcare（医疗人因国家中心） ； Georgetown University School of Medicine（乔治城大学医学院） ； Medstar Georgetown University Hospital（Medstar乔治城大学医院） 纠错

AI总结 提出上下文马尔可夫决策过程模型，利用电子健康记录数据为2型糖尿病患者优化个性化随访间隔，识别低风险和高风险亚群，相比固定间隔策略显著降低预期累积成本。

Online LLM Selection via Constrained Bandits with Time-Varying Demand

基于时变需求的约束赌博机在线LLM选择

Yin Huang, Qingsong Liu, Jie Xu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida（佛罗里达大学电气与计算机工程系） ； Manning College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校曼宁信息与计算机科学学院） 纠错

AI总结 针对边缘云推理系统中异构LLM的选择问题，提出一种基于置信界估计和需求预测的在线学习算法，在硬预算和软延迟约束下实现亚线性遗憾和约束违反。

Comments 11 pages, 3 figures with multiple subfigures, 1 table, submitted for possible journal publication

A Virtuous AI is an Existential Risk

有道德的AI是存在性风险

Guillermo Del Pinal, Youngchan Lee, Min Ohn

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

AI总结 研究通过宪法AI和美德伦理学方法微调AI模型，发现减少存在性风险与提升AI智能体福祉之间存在权衡，且与一般安全性也存在权衡。

A Continuous-Time Markov Chain Framework for Insertion Language Models

插入语言模型的连续时间马尔可夫链框架

Dhruvesh Patel, Benjamin Rozonoyer, Soumitra Das, Tahira Naseem, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vijil（维吉尔） 纠错

AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链的插入语言模型去噪框架，统一现有方法，在规划任务中优于自回归和掩码扩散模型，语言建模中与现有方法竞争且采样更灵活。

Comments Accepted at AISTATS 2026. Code is available at https://github.com/dhruvdcoder/ctmc_dilm

GHOST: Hierarchical Sub-Goal Policies for Generalizing Robot Manipulation

GHOST: 用于泛化机器人操作的层次化子目标策略

Sriram Krishna, Ben Eisner, Haotian Zhan, Ying Yuan, Haoyu Zhen, Chuang Gan, Shubham Tulsiani, David Held

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； UMass Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

AI总结 提出GHOST框架，通过将控制分解为高层子目标预测和低层目标条件控制器，实现视觉运动操作策略的泛化，并利用人类演示适应新物体和任务变化。

Comments Accepted at RSS 2026

FMplex: Model Virtualization for Serving Extensible Foundation Models

FMplex: 用于服务可扩展基础模型的模型虚拟化

Hetvi Shastri, Pragya Sharma, Walid A. Hanafy, David Irwin, Mani Srivastava, Prashant Shenoy

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出FMplex系统，通过将基础模型作为虚拟化层实现多任务共享，结合批感知公平队列调度器，在7个基础模型和92个下游任务上降低延迟达80%，提升任务容量6倍。

Targeting World Models to Compromise Robot Learning Pipelines

针对世界模型以破坏机器人学习流程

Ethan Rathbun, Ahmed Agha, Saaduddin Mahmud, Christopher Amato, Alina Oprea, Eugene Bagdasarian

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 本文提出针对世界模型的新型数据投毒攻击方法，通过注入恶意提示或转换动态，在看似安全的数据中生成危险训练轨迹，导致下游策略不安全。

Comments 8 Pages, CoRL Preprint