University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Beyond Domains: Reusing Web Skills via Transferable Interaction Patterns

超越领域：通过可迁移交互模式重用网络技能

Shiqi He, Yue Cui, Feijie Wu, Xinyu Ma, Jiaheng Lu, Yaliang Li, Bolin Ding, Mosharaf Chowdhury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Purdue University（普渡大学） ； McMaster University（麦克马斯特大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 提出SkillMigrator代理，通过学习可迁移交互模式（TIP）匹配布局结构而非元素引用，实现跨站点技能重用，在WebArena和Mind2Web上成功轨迹的LLM动作数减少8-10%。

Constrained Diffusion Models with Primal-Dual Inference

约束扩散模型与原始-对偶推理

Samar Hadou, Yigit Berkay Uslu, Alejandro Ribeiro

机构 * Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学电气与系统工程系） 纠错

AI总结 提出原始-对偶推理（PDI）方法，通过联合推断最优原始分布和其对偶变量，在扩散模型反向过程中交替去噪与对偶上升，实现平均约束下的熵正则化优化问题采样。

findsylls: A Language-Agnostic Toolkit for Syllable-Level Speech Tokenization and Embedding

findsylls: 一种语言无关的音节级语音分词与嵌入工具包

Héctor Javier Vázquez Martínez

机构 * Department of Linguistics, University of Pennsylvania, USA（宾夕法尼亚大学语言学系） 纠错

AI总结 提出语言无关的模块化工具包findsylls，统一经典音节检测器和端到端音节切分器，支持音节分割、嵌入提取和多粒度评估，在英语、西班牙语及低资源语言Kono上验证了跨语言可重复实验能力。

Comments 4 pages + 2 for references, disclosures & acknowledgements; to appear in Interspeech 2026; DOI to cite findsylls library: https://doi.org/10.5281/zenodo.20707804