University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Fund2Persona: A Framework for Building and Refining Financial Advisor Personas from Fund Disclosure Data

Fund2Persona：基于基金披露数据构建与精炼金融顾问角色的框架

Suhwan Park, Hoyoung Lee, Zhangyang Wang, Alejandro Lopez-Lira, Young Cha, Chanyeol Choi, Jaewon Choi, Yongjae Lee

机构 * UNIST（蔚山科学技术院） ； LinqAlpha ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Blackstone（黑石集团） ； Hanwha Life（韩华生命） 纠错

AI总结 提出Fund2Persona框架，利用基金披露、持仓变动、市场背景和管理人评论构建金融顾问角色，并通过智能体循环精炼，在持仓重建和管理人评论对齐任务上优于通用基线，生成更具体有用的建议。

Comments 17 pages, 5 figures, 12 tables

Revisiting Audio-language Pretraining for Learning General-purpose Audio Representation

重新审视音频-语言预训练以学习通用音频表示

Wei-Cheng Tseng, Xuanru Zhou, Mingyue Huo, Yiwen Shao, Hao Zhang, Dong Yu

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tencent AI Lab Seattle（腾讯AI实验室西雅图） 纠错

AI总结 本文通过构建大规模数据集CaptionStew并系统对比对比学习和字幕生成目标，揭示了音频-语言预训练在数据效率和可扩展性上的权衡，为通用音频表示学习提供了实证指导。

Comments ACL 2026 Main. Code available at https://github.com/AudenAI/Auden

Improved Immiscible Diffusion: Accelerate Diffusion Training by Reducing Its Miscibility

改进的不可混扩散：通过降低可混性加速扩散训练

Yiheng Li, Feng Liang, Dan Kondratyuk, Masayoshi Tomizuka, Kurt Keutzer, Chenfeng Xu

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 提出通过降低任意层级的可混性来加速扩散模型训练，实现多种实现方式（如KNN噪声选择和图像缩放），在多种任务上获得高达4倍以上的训练加速。