University of Southern California（南加州大学）

TaigiSpeech: A Low-Resource Real-World Speech Intent Dataset and Preliminary Results with Scalable Data Mining In-the-Wild

TaigiSpeech: 一个低资源真实世界语音意图数据集及基于可扩展野外数据挖掘的初步结果

Kai-Wei Chang, Yi-Cheng Lin, Huang-Cheng Chou, Wenze Ren, Yu-Han Huang, Yun-Shao Tsai, Chien-Cheng Chen, Yu Tsao, Yuan-Fu Liao, Shrikanth Narayanan, James Glass, Hung-yi Lee

机构 * Massachusetts Institute of Technology, USA（麻省理工学院） ； National Taiwan University, Taipei, Taiwan（国立台湾大学） ； National Taiwan University Artificial Intelligence Center of Research Excellence, Taipei, Taiwan（国立台湾大学人工智能研究中心） ； Academia Sinica, Taiwan（台湾“中央”研究院） ； National Yang Ming Chiao Tung University, Taiwan（阳明交通大学） ； Signal Analysis and Interpretation Laboratory (SAIL), University of Southern California, USA（信号分析与解释实验室（SAIL），南加州大学） 纠错

AI总结 针对低资源台语，构建包含21位老年人3000条话语的语音意图数据集，并探索关键词匹配与LLM伪标注、音视频框架两种数据挖掘策略，以解决标注数据稀缺问题。

Comments Interspeech 2026 long paper

DamageArbiter: A Multimodal Arbitration Framework for Disaster Damage Assessment from Street-View Imagery

DamageArbiter：一种基于街景图像进行灾害损伤评估的多模态仲裁框架

Yifan Yang, Lei Zou, Wenjing Gong, Kani Fu, Zongrong Li, Siqin Wang, Bing Zhou, Heng Cai, Hao Tian

机构 * organization= Department of Geography, Texas A\&M University , city= College Station , country= USA ； organization= Department of Landscape Architecture \& Urban Planning, Texas A\&M University , city= College Station , country= USA ； organization= Department of Industrial ； Systems Engineering, University of Florida , city= Gainesville , country= USA ； organization= Spatial Sciences Institute, University of Southern California , city= Los Angeles , country= USA ； organization= Department of Geography ； Sustainability, University of Tennessee , city= Knoxville , country= USA 纠错

AI总结 提出DamageArbiter多模态仲裁框架，通过轻量级逻辑回归元分类器仲裁单模态与多模态模型预测分歧，在2556张街景图像上将准确率提升至75.85%，MCC达0.6188，并将过度自信误差从70.58%降至16.45%。

Disentangling Geometry, Performance, and Training in Language Models

解耦语言模型中的几何、性能与训练

Atharva Kulkarni, Jacob Mitchell Springer, Arjun Subramonian, Swabha Swayamdipta

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 系统研究Transformer权重几何（尤其是解嵌入矩阵有效秩）与下游性能的关系，发现有效秩主要反映训练超参数而非性能，不能可靠预测模型表现。

Efficient Reinforcement Finetuning via Adaptive Curriculum Learning

通过自适应课程学习的高效强化微调

Taiwei Shi, Yiyang Wu, Linxin Song, Tianyi Zhou, Jieyu Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 提出AdaRFT方法，通过自适应课程学习动态调整训练问题难度，提升强化微调效率，在数学推理任务上训练时间减半。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR). 30 pages, 8 figures, 7 tables

The Chameleon Nature of LLMs: Quantifying Multi-Turn Stance Instability in Search-Enabled Language Models

LLM的变色龙本质：量化搜索增强语言模型中的多轮立场不稳定性

Shivam Ratnakar, Sanjay Raghavendra

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

AI总结 提出变色龙基准数据集和两个度量指标，揭示搜索增强LLM在多轮对话中因知识多样性不足而严重依赖查询框架，导致立场频繁摇摆。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: MTI-LLM @ NeurIPS 2025

Are LLMs Effective Negotiators? Systematic Evaluation of the Multifaceted Capabilities of LLMs in Negotiation Dialogues

LLMs 是有效的谈判者吗？LLMs 在谈判对话中多方面能力的系统评估

Deuksin Kwon, Emily Weiss, Tara Kulshrestha, Kushal Chawla, Gale M. Lucas, Jonathan Gratch

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Capital One 纠错

AI总结 系统评估大型语言模型在谈判中的多方面能力，发现 GPT-4 表现优异，但在主观评估和生成策略性响应方面存在挑战。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2024

Nonconvex-Nonconcave Min-Max Optimization with a Small Maximization Domain

小最大化域的非凸非凹极小极大优化

Dmitrii M. Ostrovskii, Babak Barazandeh, Meisam Razaviyayn

机构 * School of Mathematics & Industrial & Systems Engineering (ISyE), Atlanta, USA（数学与工业与系统工程学院（ISyE），美国亚特兰大） ； Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, USA（维特比工程学院，美国南加州大学，洛杉矶） 纠错

AI总结 针对非凸非凹极小极大问题，提出利用泰勒近似替代原函数，当最大化域直径足够小时，近似问题的稳定点保持原问题的近似稳定点，并给出算法收敛保证。

Comments 50 pages