Columbia University（哥伦比亚大学）

Bimanual XR Specification of Relative and Absolute Assembly Hierarchies for Teleoperation

双臂扩展现实规范用于远程装配的相对和绝对装配层次结构

Benjamin Yang, Xichen He, Charlie Zou, Jen-Shuo Liu, Barbara Tversky, Steven Feiner

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本研究提出了一种双臂XR交互方法，通过相对和绝对约束层次结构实现远程装配任务的高效指定。

ICYM2I: The illusion of multimodal informativeness under missingness

ICYM2I: 多模态信息性在缺失情况下的错觉

Young Sang Choi, Vincent Jeanselme, Pierre Elias, Shalmali Joshi

机构 * Department of Biomedical Informatics, Columbia University（生物医学信息学系，哥伦比亚大学） ； Seymour, Paul, and Gloria Milstein Division of Cardiology, Department of Medicine, Columbia University Irving Medical Center（塞缪尔、保罗和格洛丽亚米尔斯坦心脏病科，哥伦比亚大学伊万格琳医学中心） 纠错

AI总结 ICYM2I框架通过逆概率加权修正，解决多模态学习中因缺失模式变化导致的信息增益估计偏差问题。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Large Language Model Agent in Financial Trading: A Survey

金融交易中的大语言模型代理：综述

Han Ding, Yinheng Li, Junhao Wang, Hang Chen, Doudou Guo, Yunbai Zhang

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文综述了利用大语言模型作为代理进行金融交易的研究，探讨了代理架构、数据输入、回测表现及面临的挑战，并展望了未来研究方向。

Journal ref International Conference on Computers in Management and Business 2026

Towards Interpretable Visual Decoding with Attention to Brain Representations

向基于脑表示的可解释视觉解码迈进

Pinyuan Feng, Hossein Adeli, Wenxuan Guo, Fan Cheng, Ethan Hwang, Nikolaus Kriegeskorte

机构 * Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Columbia University, USA（祖克曼心智大脑行为研究所，哥伦比亚大学，美国） 纠错

AI总结 本文提出NeuroAdapter框架，通过直接条件化潜在扩散模型于脑表示，实现更透明的脑-图像解码与重建。

Comments Accepted by ICLR 2026

Identifying and Evaluating Inactive Heads in Pretrained LLMs

识别和评估预训练语言模型中的惰性头部

Pedro Sandoval-Segura, Xijun Wang, Ashwinee Panda, Micah Goldblum, Ronen Basri, Tom Goldstein, David Jacobs

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究院） 纠错

AI总结 研究识别预训练语言模型中非活动注意力头部，通过评分函数评估其非活动性，并发现模型规模和微调对注意力行为有影响。

Comments Accepted to ICLR 2026. Code available at https://github.com/psandovalsegura/inactive-heads