Northeastern University（东北大学）

We Need a More Robust Classifier: Dual Causal Learning Empowers Domain-Incremental Time Series Classification

我们需要一个更稳健的分类器：双因果学习赋能领域增量时间序列分类

Zhipeng Liu, Peibo Duan, Xuan Tang, Haodong Jing, Mingyang Geng, Yongsheng Huang, Jialu Xu, Bin Zhang, Binwu Wang

机构 * School of Software, Northeastern University（东北大学软件学院） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Software, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学软件学院） 纠错

AI总结 本文提出双因果学习框架DualCD，通过解耦因果特征与虚假特征，提升领域增量时间序列分类的鲁棒性。

Comments This paper has been accepted for publication at ACM WWW 2026

Long-Chain Reasoning Distillation via Adaptive Prefix Alignment

通过自适应前缀对齐实现长链推理蒸馏

Zhenghao Liu, Zhuoyang Wu, Xinze Li, Yukun Yan, Shuo Wang, Zulong Chen, Yu Gu, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学计算机科学与技术系） ； Alibaba Group, China（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 通过自适应前缀对齐方法提升学生模型的推理能力，有效蒸馏教师生成的长推理轨迹。