Columbia University（哥伦比亚大学）

Representation of Inorganic Synthesis Reactions and Prediction: Graphical Framework and Datasets

无机合成反应的表示与预测：图形框架和数据集

Samuel Andrello, Daniel Alabi, Simon J. L. Billinge

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出ActionGraph框架，通过编码合成操作的化学和程序结构，提升无机合成路径预测性能，实验表明其在操作长度匹配精度上有显著提升。

Comments For associated code and datasets, see https://github.com/8bitsam/actiongraph-testbench

Generative Multi-modal Feedback for Singing Voice Synthesis Evaluation

生成式多模态反馈用于歌唱语音合成评估

Xueyan Li, Yuxin Wang, Mengjie Jiang, Qingzi Zhu, Jiang Zhang, Zoey Kim, Yazhe Niu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出生成式多模态反馈框架，通过音频-语言模型生成多维语言和音频反馈，提升歌唱语音合成评估的准确性和可解释性。

Comments 16 pages, 5 figures

Orchestration Framework for Financial Agents: From Algorithmic Trading to Agentic Trading

金融代理的协调框架：从算法交易到代理交易

Jifeng Li, Arnav Grover, Abraham Alpuerto, Yupeng Cao, Xiao-Yang Liu

机构 * SecureFinAI Lab, Columbia University（安全金融人工智能实验室，哥伦比亚大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种金融代理的协调框架，通过代理系统实现了股票和加密货币交易，展示了其在不同市场中的表现和优势。

Comments Accepted at the Workshop on Generative AI in Finance, 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

FineGRAIN: Evaluating Failure Modes of Text-to-Image Models with Vision Language Model Judges

FineGRAIN：通过视觉语言模型法官评估文本到图像模型的故障模式

Kevin David Hayes, Micah Goldblum, Vikash Sehwag, Gowthami Somepalli, Ashwinee Panda, Tom Goldstein

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

AI总结 FineGRAIN通过视觉语言模型评估文本到图像模型的故障模式，揭示属性保真度和物体表示的系统性错误，强调了针对性基准测试对生成模型可靠性的重要性。

Comments Accepted to NeurIPS 2025 Datasets and Benchmarks Track

Animating Language Practice: Engagement with Stylized Conversational Agents in Japanese Learning

使语言练习生动化：在日语学习中与风格化对话代理的互动

Zackary Rackauckas, Julia Hirschberg

机构 * Columbia University, RoleGaku（哥伦比亚大学，RoleGaku） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 Jouzu通过动漫风格的对话代理提升日语学习者的互动体验和语言表达能力。