University of Southern California（南加州大学）

Toward Simultaneously Optimal Regret in U-Calibration

面向同时最优遗憾的U-校准

Rafael Frongillo, Haipeng Luo, Nishant A. Mehta, Jon Schneider

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波德穆尔分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

AI总结 提出一种基于自和谐噪声的FTPL变体，实现对所有有界适当损失的最优$\tilde O(\sqrt{T})$遗憾和对光滑损失的对数遗憾。

Comments 30 pages; to appear at COLT 2026

URDF Synthesis from RGB-D Sequences via Differentiable Joint Inference and Energy-Consistent Verification

基于可微联合推理与能量一致性验证的RGB-D序列URDF合成

Xinze Zhang

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 提出KinemaForge管道，通过可微关节推理和能量一致性验证，从RGB-D序列联合估计部件形状、关节拓扑和参数，显著降低关节轴误差和仿真漂移。

From Specification to Execution: AI Assisted Scientific Workflow Management

从规范到执行：AI辅助的科学工作流管理

Komal Thareja, Hamza Safri, Rajiv Mayani, Anirban Mandal, Ewa Deelman

机构 * RENCI, University of North Carolina at Chapel Hill, NC, USA（RENCI，北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Information Sciences Institute, University of Southern California, Marina del Rey, CA, USA（信息科学研究所，南加州大学马里纳德尔雷耶斯分校） 纠错

AI总结 提出一种AI辅助方法，通过规范驱动的工作流生成、自动化调试和分布式执行，结合Pegasus与MCP层，实现从自然语言到大规模科学工作流的端到端管理。

Artemis: Anatomy-Resolved inTervention for Eliminating Multimodal NeuroImage confounderS

Artemis: 解剖分辨的干预方法用于消除多模态神经影像混杂因素

Siyuan Dai, Yang Du, Kun Zhao, Zhusuyi Chen, Heng Huang, Paul Thompson, Chao Shi, Haoteng Tang, Liang Zhan

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Binghamton University（宾汉姆顿大学） ； University of Texas Rio Grande Valley（德克萨斯大学里奥格兰德河谷分校） 纠错

AI总结 提出Artemis框架，通过区域级因果干预学习特定脑区的混杂因素表示，消除fMRI和DTI多模态神经影像中人口统计学混杂因素对GNN的影响，在三个基准上提升性能。

Comments 11 pages, 8 figures

SpecAlign: Efficient Specification-Grounded Alignment of Large Language Models via Synthetic Data

SpecAlign: 通过合成数据实现高效的大语言模型规范对齐

Wenjie Wang, Yue Huang, Zhengqing Yuan, Han Bao, Shiyi Du, Yuchen Ma, Yue Zhao, Yanfang Ye, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 提出规范对齐新范式，通过从规范文档合成数据（SpecAlign框架），结合结构化规则标注、可控规范实例化和多智能体对抗数据合成，生成细粒度偏好对，提升规则遵守度且不损害通用能力。

Comments 58 pages