Microsoft（微软）

Beyond Retrieval: Learning Compact User Representations for Scalable LLM Personalization

超越检索：学习紧凑用户表示以实现可扩展的LLM个性化

Heng Cao, Fan Zhang, Jian Yao, Yujie Zheng, Changlin Zhao, Lu Hao, Yuxuan Wei, Wangze Ni, Huaiyu Fu, Yuqian Sun, Xuyan Mo

机构 * Microsoft（微软公司） ； Shanghai International Studies University（上海国际问题研究大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University（数据科学与人工智能系，香港理工大学） 纠错

AI总结 提出TAP-PER框架，通过可学习的用户状态前缀嵌入编码用户偏好，避免显式提示构建和繁重的每用户适配器，在六个LaMP任务上优于基线方法，并显著减少参数开销。

Comments 16 pages, 6 figures

Next-Latent Prediction Transformers Learn Compact World Models

下一潜在预测变换器学习紧凑世界模型

Jayden Teoh, Manan Tomar, Kwangjun Ahn, Edward S. Hu, Tim Pearce, Pratyusha Sharma, Akshay Krishnamurthy, Riashat Islam, Alex Lamb, John Langford

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 提出NextLat方法，通过潜在空间中的自监督预测训练变换器学习紧凑世界模型，提升泛化能力和推理效率。

Comments Microsoft Research Preprint

HyDRA: Hybrid Dynamic Routing Architecture for Heterogeneous LLM Pools

HyDRA：异构LLM池的混合动态路由架构

Aashna Garg, Siddharth Singha Roy, Jinu Jang, Federico Brancasi, Shengyu Fu

机构 * Microsoft（微软） 纠错

AI总结 本文提出HyDRA，一种能够根据查询预测细粒度多维能力需求并匹配配置定义模型配置的混合动态路由架构，实现了在异构LLM池中高效且无需重新训练的模型选择。

Comments preprint v2

No One Knows the State of the Art in Geospatial Foundation Models

没有人知道地理空间基础模型的现状

Isaac Corley, Nils Lehmann, Caleb Robinson, Gabriel Tseng, Anthony Fuller, Hamed Alemohammad, Evan Shelhamer, Jennifer Marcus, Hannah Kerner

机构 * Taylor Geospatial（泰勒地理空间公司） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Microsoft AI for Good Research Lab（微软AI for Good研究实验室） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； Vector Institute（向量研究所） ； Carleton University（卡尔顿大学） ； Clark University（克拉克大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

AI总结 本文指出地理空间基础模型缺乏标准化评估和训练协议，提出六项具体期望以促进社区共识。

Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy

虚拟言语治疗师：一种临床医生参与的AI言语治疗代理，用于个性化和监督式治疗

Shakeel Sheikh, Patrick Marmaroli, MD Sahidullah, Slim Ouni, Fabrice Hirsch, Goncalo Leal, Bjorn W Schuller

机构 * The Kashmir Hub for Artficial Intelligence（喀布尔人工智能中心） ； Microsoft / Vocametrix（微软 / Vocametrix） ； IAI, TCG CREST（IAI，TCG CREST） ； Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA（洛林大学，CNRS，Inria，LORIA） ； Laboratoire Praxiling, UMR5267, CNRS et Université Paul-Valéry Montpellier 3（Praxiling实验室，UMR5267，CNRS及蒙彼利埃Paul-Valéry大学） ； Speechcare iStutter, Portuguese Catholic University（Speechcare iStutter，葡萄牙天主教大学） ； CHI – Chair of Health Informatics, TUM University Hospital（健康信息学系，TUM大学医院） ； GLAM – Group on Language, Audio, & Music, Imperial College London（语言、音频与音乐小组，伦敦帝国理工学院） 纠错

AI总结 提出虚拟言语治疗师（VST）平台，集成深度学习口吃分类与多智能体大语言模型推理，自动生成个性化治疗方案，并通过临床医生反馈优化，实验证明其高质量推荐。

Comments Under Review

WorkflowPerturb: Calibrated Stress Tests for Evaluating Multi-Agent Workflow Metrics

WorkflowPerturb：用于评估多智能体工作流度量的校准压力测试

Madhav Kanda, Sharad Agarwal, Rodrigo Fonseca, Alok Gautam Kumbhare, Pedro Las-Casas

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 提出WorkflowPerturb基准，通过对黄金工作流施加分级扰动来评估多智能体工作流度量，揭示度量分数校准不良问题，支持变更管理中的严重性感知解释。

Prompt Disentanglement via Language Guidance and Representation Alignment for Domain Generalization

基于语言引导与表示对齐的提示解缠用于域泛化

De Cheng, Zhipeng Xu, Xinyang Jiang, Dongsheng Li, Nannan Wang, Xinbo Gao

机构 * School of Telecommunications Engineering, the State Key Laboratory of Integrated Services Networks (ISN), Xidian University, Xi’an, China（电信工程学院、集成服务网络国家重点实验室（ISN）、西安电子科技大学） ； Microsoft Research Asia, Shanghai, China（微软亚洲研究院，上海，中国） 纠错

AI总结 提出利用大语言模型自动解缠文本提示，并引入最差显式表示对齐，结合抽象提示增强源域多样性，实现域不变视觉表示学习，在多个基准上超越现有方法。

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 48, no. 6, pp. 6799-6816, June 2026

Generative causal testing to bridge data-driven models and scientific theories in language neuroscience

生成式因果测试：弥合语言神经科学中数据驱动模型与科学理论之间的鸿沟

Richard Antonello, Chandan Singh, Shailee Jain, Aliyah Hsu, Sihang Guo, Jianfeng Gao, Bin Yu, Alexander Huth

机构 * Computer Science Department, University of Texas at Austin（德克萨斯大学计算机科学系） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Neurosurgery Department, University of California（加州大学神经外科系） ； EECS Department, University of California（加州大学电子工程与计算机科学系） ； Statistics Department, University of California（加州大学统计学系） ； Center for Computational Biology, University of California（加州大学计算生物学中心） ； Neuroscience Department, University of California（加州大学神经科学系） 纠错

AI总结 提出生成式因果测试（GCT）框架，利用大语言模型生成简洁解释并通过LLM生成刺激进行验证，成功解释大脑区域的语言选择性，弥合数据驱动模型与科学理论之间的差距。

Comments Accepted to Nature Neuroscience, please cite that version

Region-Adaptive Sampling for Diffusion Transformers

扩散变压器的区域自适应采样

Ziming Liu, Yifan Yang, Chengruidong Zhang, Yiqi Zhang, Lili Qiu, Yang You, Yuqing Yang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 提出RAS，一种无需训练的自适应采样策略，通过动态分配不同采样比例到图像区域，实现扩散变压器2.36-2.51倍加速且质量损失极小。

Comments CVPR'26 Poster