University of Washington（华盛顿大学）

Resonant Minds: Closed-Loop Social Avatars with Theory of Mind

共鸣心智：具备心智理论的闭环社交虚拟人

Jianxu Shangguan, Jing Xu, Hang Ye, Xiaoxuan Ma, Yizhou Wang, Jenq-Neng Hwang, Wentao Zhu

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波工程技术学院） 纠错

AI总结 提出一个闭环双智能体框架，通过整合感知、社会推理（基于心智理论）和多模态生成，实现具备社交智能的虚拟人，并在信息不对称数据集上取得优于全信息脚本模式的对话质量。

Comments Project page: https://resonantminds.github.io/

Optimizing the Cost-Quality Tradeoff of Agentic Theorem Provers in Lean

优化 Lean 中智能定理证明器的成本-质量权衡

Kári Rögnvaldsson, Chenhao Sun, Jasper Dekoninck, Martin Vechev

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出一种包含数据平面和控制平面的动作路由智能体，通过观察失败轨迹并估计成功概率与成本来动态决定继续证明或重新分解，在 PutnamBench 子集上平均降低 25.8% 成本且保持性能。

Separating Oblivious and Adaptive Models of Variable Selection

区分变量选择中的遗忘模型与自适应模型

Ziyun Chen, Jerry Li, Kevin Tian, Yusong Zhu

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文研究ℓ∞稀疏恢复的统计与计算复杂性，证明遗忘模型下最优误差可在近线性时间内以约k log d样本达到，而自适应模型至少需要k²样本，与ℓ₂设置形成对比。

Comments 40 pages, Extended abstract accepted for presentation at COLT 2026

CrossFusion: A Multi-Scale Cross-Attention Convolutional Fusion Model for Cancer Survival Prediction

CrossFusion: 一种用于癌症生存预测的多尺度交叉注意力卷积融合模型

Rustin Soraki, Huayu Wang, Sitong Liu, Joann G. Elmore, Linda Shapiro

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出CrossFusion多尺度特征融合框架，通过交叉注意力机制整合不同放大倍数下的病理图像块，显著提升六种癌症的生存预测准确性。

Comments Accepted at MIDL 2026