Harvard University（哈佛大学）

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

Model-Agnostic Solutions for Deep Reinforcement Learning in Non-Ergodic Contexts

深度强化学习在非平衡环境中模型无关的解决方案

Bert Verbruggen, Arne Vanhoyweghen, Vincent Ginis

机构 * Data Analytics Lab, Vrije Universiteit Brussel（自由大学布鲁塞尔数据分析实验室） ； Mobilise, Vrije Universiteit Brussel（Mobilise，自由大学布鲁塞尔） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（工程与应用科学学院，哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出在非平衡环境中通过引入时间依赖性改进深度强化学习策略，以获得更优的解决方案。

LLM Review: Enhancing Creative Writing via Blind Peer Review Feedback

LLM Review: 通过盲审同行反馈增强创造性写作

Weiyue Li, Mingxiao Song, Zhenda Shen, Dachuan Zhao, Yunfan Long, Yi Li, Yongce Li, Ruyi Yang, Mengyu Wang

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 LLM Review通过盲审同行反馈机制提升创造性写作，实验显示其优于多智能体基线，并使小模型超越大模型。

PathoSyn: Imaging-Pathology MRI Synthesis via Disentangled Deviation Diffusion

PathoSyn: 通过解耦偏差扩散实现影像-病理MRI合成

Jian Wang, Sixing Rong, Jiarui Xing, Yuling Xu, Weide Liu

机构 * Department of Radiology, Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School（放射科，波士顿儿童医院，哈佛医学院） ； College of Science, Northeastern University（科学学院，东北大学） ； School of Medicine, Yale University（医学院，耶鲁大学） ； Department of Cardiac Surgery, The Second Affiliated Hospital of Jiangxi Medical College, Nanchang University（心脏外科科，江西医学院第二附属医院，南昌大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

AI总结 PathoSyn通过解耦偏差扩散模型生成高保真MRI合成数据，提升低数据环境下诊断算法的鲁棒性。

Global 3D Reconstruction of Clouds & Tropical Cyclones

全球对流层云和热带气旋的三维重建

Shirin Ermis, Cesar Aybar, Lilli Freischem, Stella Girtsou, Kyriaki-Margarita Bintsi, Emiliano Diaz Salas-Porras, Michael Eisinger, William Jones, Anna Jungbluth, Benoit Tremblay

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Universitat de València（瓦伦西亚大学） ； National Observatory of Athens（雅典国家天文台） ； National Technical University of Athens（雅典技术大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； European Space Agency（欧洲航天局） ； Environment and Climate Change Canada（加拿大环境与气候变化部） 纠错

AI总结 本文提出一种基于预训练-微调的框架，利用多颗卫星数据实现全球范围内热带气旋的三维云重建，首次实现对强风暴的高精度三维结构重建。

DeKeyNLU: Enhancing Natural Language to SQL Generation through Task Decomposition and Keyword Extraction

DeKeyNLU：通过任务分解和关键词提取增强自然语言到SQL生成

Jian Chen, Zhenyan Chen, Xuming Hu, Peilin Zhou, Yining Hua, Han Fang, Cissy Hing Yee Choy, Xinmei Ke, Jingfeng Luo, Zixuan Yuan

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； HSBC（汇丰银行） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Chicago University（芝加哥大学） 纠错

AI总结 DeKeyNLU通过任务分解和关键词提取提升NL2SQL生成精度，提出DeKeySQL流程并验证其在BIRD和Spider数据集上的有效性。

ClimateIQA: A New Dataset and Benchmark to Advance Vision-Language Models in Meteorology Anomalies Analysis

ClimateIQA: 一种新的数据集和基准，以推进气象异常分析中的视觉-语言模型

Jian Chen, Peilin Zhou, Yining Hua, Dading Chong, Meng Cao, Yaowei Li, Wei Chen, Bing Zhu, Junwei Liang, Zixuan Yuan

机构 * Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（人工智能研究所，香港科学与技术大学（广州）） ； Thrust of Data Science and Analytics, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（数据科学与分析研究所，香港科学与技术大学（广州）） ； Harvard University（哈佛大学） ； Peking University（北京大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 ClimateIQA通过引入SPOT算法和新型数据集，提升视觉-语言模型在气象异常分析中的准确性和表现。