Cornell University（康奈尔大学）

PhysicsMind: Sim and Real Mechanics Benchmarking for Physical Reasoning and Prediction in Foundational VLMs and World Models

PhysicsMind: 为基础多模态大语言模型和世界模型中的物理推理和预测进行仿真与现实力学基准测试

Chak-Wing Mak, Guanyu Zhu, Boyi Zhang, Hongji Li, Xiaowei Chi, Kevin Zhang, Yichen Wu, Yangfan He, Chun-Kai Fan, Wentao Lu, Kuangzhi Ge, Xinyu Fang, Hongyang He, Kuan Lu, Tianxiang Xu, Li Zhang, Yongxin Ni, Youhua Li, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎伊德大学人工智能学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 PhysicsMind是一个结合现实和仿真环境的统一基准，用于评估基础多模态大语言模型和世界模型在物理推理和预测中的能力。

Codebook-Injected Dialogue Segmentation for Multi-Utterance Constructs Annotation: LLM-Assisted and Gold-Label-Free Evaluation

用于多轮对话结构标注的代码表注入对话分割：LLM辅助且无需黄金标签的评估

Jinsook Lee, Kirk Vanacore, Zhuqian Zhou, Bakhtawar Ahtisham, Jeanine Grutter, Rene F. Kizilcec

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； LMU Muinich（慕尼黑大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于LLM的对话分割方法，通过代码表注入提升分割一致性，并在无黄金标签情况下评估不同分割器的性能，发现需根据下游任务优化分割策略。

Comments Under Review for ACL 2026

MedSimAI: Simulation and Formative Feedback Generation to Enhance Deliberate Practice in Medical Education

MedSimAI：通过模拟和形成性反馈提升医学教育中的刻意练习

Yann Hicke, Jadon Geathers, Kellen Vu, Justin Sewell, Claire Cardie, Jaideep Talwalkar, Dennis Shung, Anyanate Gwendolyne Jack, Susannah Cornes, Mackenzi Preston, Rene Kizilcec

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； UCSF School of Medicine（旧金山加利福尼亚大学医学院） ； Yale School of Medicine（耶鲁大学医学院） 纠错

AI总结 MedSimAI通过模拟和形成性反馈提升医学教育中的刻意练习，通过AI生成临床互动并提供自动评估，提高病史采集和沟通技能。

Comments Accepted to LAK 2026; 11 pages, 5 figures

CT-PatchTST: Channel-Time Patch Time-Series Transformer for Long-Term Renewable Energy Forecasting

CT-PatchTST：用于长周期可再生能源预测的通道-时间补丁时间序列变压器

Kuan Lu, Menghao Huo, Yuxiao Li, Qiang Zhu, Zhenrui Chen

机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Northeastern University（东北大学） ； Fu Foundation School of Engineering and Applied Science（富兰克林基金会工程与应用科学学院） ； Columbia University in the City of New York（纽约市哥伦比亚大学） ； School of Engineering（工程学院） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） ； University of Houston（休斯顿大学） 纠错

AI总结 CT-PatchTST通过捕捉时间依赖性和跨通道相关性，提升风能和太阳能的长周期预测精度，优化能源存储调度，增强电网稳定性与响应性。

Comments Published in: 2025 10th International Conference on Computer and Information Processing Technology (ISCIPT)

Journal ref 2025 10th International Conference on Computer and Information Processing Technology (ISCIPT), pp. 86-95