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从代码到正确性：通过分层调试关闭代码生成的最后一公里
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； East China Normal University（华东师范大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
AI总结 本文提出MGDebugger，一种分层调试器，通过多粒度分析提升代码生成的准确性与修复效率。
Comments Accepted to ICSE 2026. Code and data available at https://github.com/YerbaPage/MGDebugger
HALO：高海拔语言条件化单目空中探索与导航
机构 * GRASP Laboratory, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学GRASP实验室）
AI总结 HALO通过单目相机与GPS/IMU实现高海拔环境的实时度量-语义映射与导航，支持多任务自主探索。
Wasserstein污染下的最小最大统计估计
机构 * Department of Statistics and Data Science, University of Pennsylvania（统计与数据科学系，宾夕法尼亚大学）
AI总结 本文研究了Wasserstein污染下的统计估计问题，提出了在ℓq范数下的最小最大理论，证明了样本均值和最小二乘预测器在特定污染情况下具有最优鲁棒性。
Comments A revision, including a changed title. This version extends the results to more general perturbations and loss functions, while also obtaining a new optimal rate for density estimation. Some of the techniques described in the original submission (ambiguity set minimax lower bounds, Bayes lower bounds) are not required anymore and have thus been removed
通过大规模训练和与云服务提供商方法的基准测试来改进放射学报告去标识化性能
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； JP Morgan Chase & Co（摩根大通公司） ； Sorbonne University（索邦大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； NVIDIA（英伟达） ； HOPPR ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
AI总结 本文提出了一种基于变压器的去标识化模型，通过大规模训练和与商业系统的基准测试，实现了在放射学报告中更高效的PHI检测性能。
Comments In submission to JAMIA
机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（计算机与信息科学系，宾夕法尼亚大学） ； Department of Bioengineering, University of Pennsylvania（生物工程系，宾夕法尼亚大学） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of Pennsylvania（病理学与实验室医学系，宾夕法尼亚大学） ； Department of Biostatistics, Epidemiology and Informatics, University of Pennsylvania（生物统计学、流行病学与信息学系，宾夕法尼亚大学）
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； MIT Lincoln Laboratory（麻省理工学院林肯实验室）
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Harvard University（哈佛大学）
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； School of Mechanical Engineering, Tel Aviv University（特拉维夫大学机械工程学院） ； Brigham Young University ； Cornell University（康奈尔大学）
机构 * GRASP Lab, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学GRASP实验室） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Drexel University（德雷塞尔大学电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机科学系）
机构 * Department of Electrical Engineering, School of Engineering, Universidad de la República（电气工程系，工程学院，乌拉圭共和国大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Department of Engineering, Universitat Pompeu Fabra（工程系，庞培法布拉大学） ； Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（电气与系统工程系，宾夕法尼亚大学）
Comments 13 pages, 11 figures
机构 * Department of Engineering for Innovation Medicine, University of Verona（创新医学工程系，威尼斯大学） ； GRASP Lab, Department of Mechanical Engineering and Applied Mechanics, University of Pennsylvania（GRASP实验室，宾夕法尼亚大学机械工程与应用力学系）
Comments Published by and copyright protected by IEEE, 6 pages, 3 figures, 33rd IEEE International Conference on Robot & Human Interactive Communication (RO-MAN 2024)
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
机构 * Department of Physics（物理系） ； Stanford University（斯坦福大学） ； SLAC National Accelerator Laboratory（SLAC国家加速器实验室） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Michigan（密歇根大学）
Comments 6 pages, 3 figures, 1 table. Machine Learning and the Physical Sciences Workshop, NeurIPS 2025
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； AWS AI（亚马逊AI）
Comments 29 pages, 5 figures
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
Comments Accepted to ICML'24; v3, v4: fixed typos
机构 * GRASP Laboratory University of Pennsylvania（GRASP实验室 大学）
Comments Revised with link to code. Accepted to CoRL 2025 (Conference on Robot Learning). 15 pages 11 figures
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
Comments Accepted to AGI 2025
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Archimedes, Athena RC（Archimedes，Athena RC）
Comments Published in ICCV 2025, project page https://linzhanm.github.io/dimo
机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； Center of Computational Biology, Duke-NUS Medical School（新加坡国立大学Duke-NUS医学学校计算生物学中心） ； Department of Bioengineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物工程系）
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； HKU（香港大学） ； HKUST（香港科技大学）
Comments NeurIPS 2025 Camera Ready Version
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； George Mason University（乔治·梅森大学） ； University of Catania（卡塔尼亚大学）
Comments 6 pages, accepted by the 2025 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics
机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
Comments Work done in Nov 2024, during an internship at the University of Pennsylvania. Project page: https://stereodiff.github.io/
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
Comments 33 pages
机构 * Wharton Department of Statistics and Data Science, University of Pennsylvania（沃顿统计与数据科学系，宾夕法尼亚大学） ； Department of Mathematics, U. Washington（数学系，华盛顿大学） ； Edwardson School of Industrial Engineering, Purdue University（工业工程学院，普渡大学）
Comments 62 pages, 5 figures
机构 * University of Illinois at 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） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工通用智能）
Comments To Appear in NeurIPS 2025 Datasets & Benchmarks Track
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务）
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； SAP（SAP公司）
机构 * School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania（工程与应用科学学院，宾夕法尼亚大学）
Comments 8 pages, 6 figures. In submission to ICRA 2026
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
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