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

RibAssist 3D: Biplanar Rib-Fracture Detection, Addressing, and Selective 3D Localization from CT-Derived Projections

RibAssist 3D：基于CT衍生投影的双侧肋骨骨折检测、配对与选择性3D定位

Kabila Haile Soboka

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本研究提出RibAssist 3D模型，通过CT的双侧投影实现肋骨骨折的检测、配对与选择性3D定位，识别跨视图配对置信度为瓶颈，经实验验证其几何精度高，可辅助提升肋骨骨折定位效率。

Comments 9 pages, 6 figures. Code available at: https://github.com/kabJhai/RibAssist-3D

From Interface to Inference: Eliciting Any-Order Inference from Any-Order Models

从接口到推理：从任意阶模型中引出任意阶推理

Seunggeun Kim, Jaeyeon Kim, Taekyun Lee, Yuyuan Chen, Yilun Du, Sham Kakade, Sitan Chen

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 该研究针对离散推理任务的任意阶推理需求，提出两种掩码扩散改进方法，训练对应模型验证了方法可诱导任意阶推理行为并提升下游性能。

From Words to Widgets for Controllable LLM Generation

从词语到小部件：可控制的LLM生成

Chao Zhang, Yiren Liu, Lunyiu Nie, Jeffrey M. Rzeszotarski, Yun Huang, Tal August

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Loyola University Maryland（路易斯安那大学马里兰分校） 纠错

AI总结 本文提出Malleable Prompting技术，通过将自然语言提示中的偏好转化为可视化的小部件，使用户能更精确地控制LLM生成，提升可控性和透明度。

Comments UIST 2026

Cognitive Energy Modeling for Neuroadaptive Human-Machine Systems using EEG and WGAN-GP

基于EEG和WGAN-GP的神经适应性人机系统认知能量建模

Sriram Sattiraju, Vaibhav Gollapalli, Aryan Shah, Timothy McMahan

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of North Texas（北德克萨斯大学） 纠错

AI总结 本文利用Schrödinger Bridge Problem建模EEG数据中的认知能量，通过比较真实与合成EEG在Stroop任务中的过渡能量，验证合成EEG在神经适应性人机系统中的有效性。