California Institute of Technology（加州理工学院）

Analyzing Political Text at Scale with Online Tensor LDA

基于在线张量LDA的大规模政治文本分析

Sara Kangaslahti, Danny Ebanks, Jean Kossaifi, Anqi Liu, R. Michael Alvarez, Animashree Anandkumar

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种可扩展的TLDA方法，用于大规模政治文本分析，实现了高效计算和内存使用，支持对大规模社交媒体数据的深入研究。

Comments 64 pages, 11 figures

Journal ref Polit. Anal. 34 (2026) 53-77

Measuring the Quality of Answers in Political Q&As with Large Language Models

利用大语言模型评估政治问答中的答案质量

R. Michael Alvarez, Jacob Morrier

机构 * Division of the Humanities and Social Sciences（人文与社会科学系） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 本文提出利用大语言模型评估政治问答答案质量的方法，通过语义相关性衡量答案的相关性和深度，并发现答案质量与提问议员政党存在相关性。

Journal ref Polit. Anal. 34 (2026) 78-95

Autonomous Materials Exploration by Integrating Automated Phase Identification and AI-Assisted Human Reasoning

通过整合自动化相识别和AI辅助的人类推理实现自主材料探索

Ming-Chiang Chang, Maximilian Amsler, Duncan R. Sutherland, Sebastian Ament, Katie R. Gann, Lan Zhou, Louisa M. Smieska, Arthur R. Woll, John M. Gregoire, Carla P. Gomes, R. Bruce van Dover, Michael O. Thompson

机构 * Department of Materials Science and Engineering, Cornell University, Ithaca, NY 14853, United States（材料科学与工程系，康奈尔大学，Ithaca, NY 14853, United States） ； Department of Computer Science, Cornell University, Ithaca, NY 14853, United States（计算机科学系，康奈尔大学，Ithaca, NY 14853, United States） ； Joint Center for Artificial Photosynthesis, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91125（人工光合作研究中心，加州理工学院，Pasadena, CA 91125） ； Cornell High Energy Synchrotron Source, Cornell University, Ithaca, NY 14850, United States（康奈尔高能同步辐射源，康奈尔大学，Ithaca, NY 14850, United States） 纠错

AI总结 通过整合自动化相识别和AI辅助的人类推理，实现自主材料探索，提升材料合成效率和发现新材料的能力。

Comments Main manuscript: 21 pages(including references), 6 figures. Supplementary Information: 12 pages, 9 figures, 1 table