University of Southern California（南加州大学）

Fair on the Surface? Benchmarking Hidden-Output Fairness Gaps in LLM Recommenders

表面上公平？对LLM推荐器的隐藏输出公平性差距进行基准测试

Chan Aristella Lu, Arya Fayyazi, Junhao Zhang, Saeid Shokoufa, Yue Xing, Zhen Xiang, Kyu Hyung Lee, Mehdi Kamal, Massoud Pedram

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

AI总结 该研究提出首个联合评估LLM推荐器可观测输出与隐藏表示公平性的基准FairGap，发现二者存在根本张力，现有框架无法诊断。

ORBIT: Training-Free Multi-Attribute Behavioral Steering via Orthogonal Subspace Rotation

ORBIT: 通过正交子空间旋转实现无训练的多属性行为引导

Narges Ghasemi, Amir Ziashahabi, Salman Avestimehr, Jonathan May

机构 * Information Sciences Institute, University of Southern California（南加州大学信息科学研究所） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California（南加州大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 提出ORBIT方法，利用奇异值分解构建联合子空间并施加单一旋转，实现无训练的多属性行为引导，平衡多个属性并保持输出连贯性。

Comments v2: Updated technical details and added supplementary evaluations

End-to-End Joint ASR and Speaker Role Diarization with Child-Adult Interactions

端到端联合语音识别与说话人角色辨识的儿童-成人互动

Anfeng Xu, Tiantian Feng, Somer Bishop, Catherine Lord, Shrikanth Narayanan

机构 * Viterbi School of Engineering, University of Southern California, US（维特比工程学院，南加州大学） ； Weill Institute for Neurosciences, University of California, San Francisco, US（韦尔神经科学研究所，旧金山大学） ； David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, US（大卫·盖芬医学院，洛杉矶大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种端到端联合建模框架，用于在大规模上生成可靠的儿童-成人互动转录，通过联合建模语音识别和说话人角色辨识，提高了转录的准确性和效率。

Comments Published in IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing (TASLP)

Analysis and experiments of the dissipative Twistcar: direction reversal and asymptotic approximations

耗散型Twistcar的分析与实验：方向反转及渐近近似

Rom Levy, Ari Dantus, Zitao Yu, Yizhar Or

机构 * Department of Mechanical Engineering, Technion - Israel Institute of Technology（机械工程系，技术学院-以色列理工学院） ； Department of Aerospace and Mechanical Engineering, University of Southern California（航空航天与机械工程系，南加州大学） 纠错

AI总结 本研究将耗散纳入Twistcar的双连杆模型，推导其小幅稳态周期动力学的渐近表达式，构建可调节质心的机器人原型验证方向反转现象，并通过参数拟合提升实验吻合度。

Comments The paper has been accepted for publication at Multibody Systems Dynamics (Springer Nature), August 2026