Columbia University（哥伦比亚大学）

Analyzing Images of Blood Cells with Quantum Machine Learning Methods: Equilibrium Propagation and Variational Quantum Circuits to Detect Acute Myeloid Leukemia

利用量子机器学习方法分析血细胞图像：平衡传播与变分量子电路用于检测急性髓系白血病

A. Bano, L. Liebovitch

机构 * Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； AC4 in the Climate School（气候学校AC4） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文利用量子机器学习方法，通过平衡传播和变分量子电路在血细胞图像中检测急性髓系白血病，展示了量子方法在医疗影像中的可行性。

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Segment Length Matters: A Study of Segment Lengths on Audio Fingerprinting Performance

片段长度至关重要：对音频指纹识别性能中片段长度的研究

Ziling Gong, Yunyan Ouyang, Iram Kamdar, Melody Ma, Hongjie Chen, Franck Dernoncourt, Ryan A. Rossi, Nesreen K. Ahmed

机构 * Data Science Institute Columbia University（数据科学研究所 哥伦比亚大学） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

AI总结 本文研究了片段长度对音频指纹识别性能的影响，发现短片段长度（0.5秒）表现更优，并评估了大语言模型推荐最佳片段长度的能力。

Status Hierarchies in Language Models

语言模型中的地位层级

Emilio Barkett

机构 * Brigham Young University–Hawaii ； COLUMBIA UNIVERSITY（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 语言模型在多智能体环境中会因地位线索形成层级，高地位分配反而降低高能力模型的服从，揭示AI系统中的新兴社会行为。

"Rebuilding" Statistics in the Age of AI: A Town Hall Discussion on Culture, Infrastructure, and Training

在人工智能时代重建统计学：关于文化、基础设施和培训的圆桌讨论

David L. Donoho, Jian Kang, Xihong Lin, Bhramar Mukherjee, Dan Nettleton, Rebecca Nugent, Abel Rodriguez, Eric P. Xing, Tian Zheng, Hongtu Zhu

机构 * Department of Statistics, Stanford University（斯坦福大学统计学系） ； Department of Biostatistics, University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校生物统计学系） ； Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学T.H. Chan公共卫生学院） ； Department of Statistics, Harvard University（哈佛大学统计学系） ； Broad Institute（Broad研究所） ； Yale School of Public Health（耶鲁大学公共卫生学院） ； Department of Statistics and Data Science, Yale University（耶鲁大学统计学与数据科学系） ； Department of Statistics, Iowa State University（爱荷华州立大学统计学系） ； Department of Statistics and Data Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学统计学与数据科学系） ； Baskin School of Engineering, University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校Baskin工程学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed人工智能大学） ； School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院） ； Department of Statistics, Columbia University（哥伦比亚大学统计学系） ； Department of Biostatistics, University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校生物统计学系） 纠错

AI总结 本文记录了2024年JSM圆桌讨论，探讨统计学在人工智能时代的发展，聚焦文化、基础设施和培训等关键问题。

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Real-Time, Energy-Efficient, Sampling-Based Optimal Control via FPGA Acceleration

基于FPGA加速的实时、节能的采样最优控制

Tanmay Desai, Brian Plancher, R. Iris Bahar

机构 * Colorado School of Mines（科罗拉多矿业学院） ； Barnard College（巴纳德学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

AI总结 本文提出一种基于FPGA加速的MPPI控制方法，通过深度流水线和并行性优化，实现嵌入式平台上的高效能和低能耗控制。

Comments 8 pages, 5 figures

Far from the Shallow: Brain-Predictive Reasoning Embedding through Residual Disentanglement

远离浅层：通过残差解耦实现脑预测推理嵌入

Linyang He, Tianjun Zhong, Richard Antonello, Gavin Mischler, Micah Goldblum, Nima Mesgarani

机构 * Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Columbia University（扎克曼脑行为研究所，哥伦比亚大学） ； Department of Electrical Engineering, Columbia University（电气工程系，哥伦比亚大学） ； Department of Computer Science, Columbia University（计算机科学系，哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 通过残差解耦方法，研究实现了对语言推理过程的神经嵌入解耦，揭示了推理在大脑中的独特预测能力及时间特征。

Comments Accepted at NeurIPS 2025

iBERT: Interpretable Embeddings via Sense Decomposition

iBERT：通过语义分解实现可解释嵌入

Vishal Anand, Milad Alshomary, Kathleen McKeown

机构 * Microsoft（微软公司） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 iBERT通过语义分解生成可解释嵌入，提升风格表示效果并保持作者身份验证性能。

Comments Accepted to the Main Proceedings of EACL 2026. Camera-ready version

Path-specific effects for pulse-oximetry guided decisions in critical care

脉氧引导决策中特定路径的偏见影响

Kevin Zhang, Yonghan Jung, Divyat Mahajan, Karthikeyan Shanmugam, Shalmali Joshi

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Mila & Université de Montréal（Mila与蒙特利尔大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

AI总结 本研究通过因果推理方法，利用路径特定效应分析脉氧测量中的种族偏见对ICU侵入性通气的影响，揭示种族差异对通气持续时间的影响，并强调因果方法在医疗公平性评估中的重要性。

A Review of Incorporating Psychological Theories in LLMs

对将心理理论纳入大语言模型的综述

Zizhou Liu, Ziwei Gong, Lin Ai, Zheng Hui, Run Chen, Colin Wayne Leach, Michelle R. Greene, Julia Hirschberg

机构 * Department of Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） ； Department of Psychology, Barnard College（巴纳德学院心理学系） ； The Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） 纠错

AI总结 本文综述了心理学理论如何指导和增强大语言模型开发，整合了六个心理学子领域，旨在促进心理学更深入地融入NLP研究。