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机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本研究推出用于可控长文本语音生成的大规模多语言数据集Emilia2，含22.9万小时数据，训练的0.6B骨干NAR模型在TTSD-Eval上表现最优，AR模型与Qwen3-TTS-12Hz-VD性能相当。
机构 * Kempner Institute at Harvard University（哈佛大学 Kempner 研究所） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 该研究针对语言模型训练后策略优化的覆盖度崩溃问题，提出近似策略镜像下降（APMD）方法，证明含参考重置的PPO、GRPO等算法为覆盖度保持算法，明确了正则化等因素对训练后成本的影响。
Comments 141 pages including appendices, 3 figures
机构 * Honda Research Institute, USA, Inc.（美国本田研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 针对杂乱环境中自动驾驶的交互感知规划难题，提出SIGMO规划器，通过多项式Sigmoid函数与后退时域规划器集成，实现平衡主动与防御性的轻量化交互感知规划，经仿真与硬件实验验证有效。
Comments Submitted to IEEE
机构 * Siebel School of Computing and Data Science（西贝尔计算与数据科学学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Computer Science and Mathematics Division（计算机科学与数学分部） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
AI总结 本研究提出群落循环SNNs，对比三种模块化机制，在CartPole等任务中验证其性能，证明循环模块化网络可优于前馈方法且生物合理性与能效更高。
Comments 19 pages, 5 figures
用于背包约束单调子模最大化的Greedy+Singleton算法的近似比恰好为β⋆≈0.42944
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 本文证明背包约束单调子模最大化的经典启发式算法Greedy+Singleton的近似比恰好为β⋆≈0.42944，还给出对应极端实例，同时验证CELF规则的近似比也为该值。
Comments 26 pages, 4 figures. Code and certificates: https://doi.org/10.5281/zenodo.24023723
二元串上的Pair-Merge分词难以近似，且在一元数据集上是强NP难问题
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
AI总结 该研究证明二元串上的Pair-Merge分词难以近似，一元数据集上的相关问题为强NP难，还分析了不同合并规则下的算法性能与难度边界。
Comments 34 pages, 11 figures. Code and certificates: https://doi.org/10.5281/zenodo.24023730
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 针对带站点容量约束和固定安装成本的度量数据放置问题，本文提出确定性多项式时间近似算法，得到1+2e≈6.44的近似因子，为该问题自2001年提出以来的最佳近似保证。
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 针对二阶戴维南电池，提出一种利用电流特征的鲁棒状态-参数估计方案，通过离线辨识与在线估计结合，实现参数精确估计及状态指数收敛，且具备抗扰动鲁棒性。
Comments Under review for European Control Conference (ECC)
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文针对混合分布未指定的逻辑回归混合模型，提出筛非参数极大似然估计量及有限粒子算法，推导了非渐近误差界、收敛速率等结果，为该模型的估计与计算提供了严格理论支撑。
Comments 126 pages, 8 figures. Includes appendices
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文研究正合辛流形的Fukaya范畴分解，建立其与凝聚层Zariski下降镜像对应的性质，通过局域到整体分析，证明开黎曼曲面和正合对数Calabi-Yau曲面的同调镜像对称。
Comments 24 pages, 7 figures
机构 * Korea Research Institute of Standards and Science (KRISS)（韩国标准科学研究院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； The Affiliated Institute of Electronics and Telecommunications Research Institute（电子通信研究院附属研究所） ； Chung-Ang University（中央大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本研究提出新型光纤量子路由器，实现混合量子-经典数据包的逐包多跳路由，实验完成双跳路由，交付的量子密钥分发数据包获非零秘密密钥率，验证了大规模量子网络的可行性。
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本研究针对最大scrambling系统中scrambling速率与平衡速率的关系问题，通过分析相关模型的电荷不平衡弛豫，得出低温共形区域普朗克电荷平衡的衰减速率公式，明确最大scrambling无法确定无量纲prefactor。
Comments 4+10 pages, 2+1 figures
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文针对大语言模型推荐器在权重与全词汇对数几率不可用时的公平性控制问题，提出Fair-Rec解码框架，经实验验证其可降低反事实差异并保持推荐性能。
NGC 5548 连续谱与速度分辨 H$β$ 发射的逐季因果分析
机构 * National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算应用中心） ； Department of Astronomy, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校天文学系） ； Department of Mathematics, University of Thessaly（色萨利大学数学系）
AI总结 本研究用适配时间序列的 SURD 方法分析 NGC 5548 1989-1993 年 5 个季节的光谱数据，揭示不同季节 H-β 各翼与连续谱间的因果、冗余及联合影响，为宽线区演化提供因果假设。
Comments 21 pages; 6 figures
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 针对计算受限场景，提出一阶预测-校正算法，明确目标函数采样间计算量的临界阈值，仿真显示其累积跟踪误差较基线降低45.5%，可实现有界误差的时变最优解跟踪。
Comments 8 pages, 2 figures, Submitted to ECC
机构 * ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University（浙江大学紫金港研究院） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院） ； College of Optical Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学光电科学与工程学院） ； Vivo Mobile Communication Co., Ltd.（维沃移动通信有限公司） ； College of Biomedical Engineering and Instrument Science, Zhejiang University（浙江大学生物医学工程与仪器科学学院）
AI总结 本研究针对PET图像重建的不适定问题，提出一种结合流匹配生成模型先验与乘子交替方向法的无监督优化重建框架，在模拟与真实PET数据集上验证其噪声抑制、结构保留等性能优于传统方法及深度学习基线。
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Universidad de Sevilla（塞维利亚大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 该研究证明了光滑4维流形的三等分亏格与Kirby-Thompson L-不变量不可计算，还解决了K3问题列表中问题4.116的第二部分，并证明了维数≥4的PL流形的PL多三等分亏格不可计算。
Comments 6 pages, no figures; v2: incorporates referee's suggestions, including a change in title; to appear in Algebraic and Geometric Topology
位置编码器能否捕捉空间效应？跨尺度的GeoShapley基准测试
机构 * Siebel School of Computing \& Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign Urbana IL USA ； Department of Geography \& GIS ； Siebel School of Computing \& Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign
AI总结 通过GeoShapley解释器，评估11种位置编码器在不同尺度下从嵌入中恢复空间变化系数的能力，发现主系数恢复稳定，次系数依赖尺度，原始坐标基线始终有竞争力。
Comments 4 pages, 2 figures. Short paper at ACM SIGSPATIAL 2026. This version updates the tile_ffn results after fixing a TorchSpatial configuration bug that assigned the same embedding to every location in the proceedings experiments. All other results are unchanged
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Illinois Applied Research Institute, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊应用研究所，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Space Sciences Lab, University of California, Berkeley（太空科学实验室，加州大学伯克利分校）
AI总结 针对Carruthers地冕观测站GCI仪器，提出在轨校正算法，去除探测器电压偏置、热暗电流、粒子辐射、平场和畸变等仪器效应，并通过合成图像生成器和发射前实验验证性能。
Comments Preprint, under review by Space Science Reviews
机构 * University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文证明了非拥挤超图存在独立集大小至少达到破碎阈值常数，解决了关于独立数下界的猜想，并给出了高效算法。
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文提出在AI时代将科学视为工程问题，通过重新平衡生成与验证成本来应对知识污染风险，提出蓝图作为初步的科学基础设施，以结构化分解的研究成果提升验证效率。
机构 * University of Illinois, Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Michigan（密歇根大学）
AI总结 本文提出KAIROS，一种基于上下文的节能代理AI服务系统，通过管理GPU频率、实例并发性和请求分配，实现27%的平均能耗降低，同时保持性能。
机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； LIGO Laboratory, California Institute of Technology（加州理工学院LIGO实验室） ； Illinois Center for Advanced Studies of the Universe, Department of Physics, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校物理学院宇宙高级研究中心）
AI总结 研究发现10个太阳质量附近存在黑洞合并率峰值，可能由高效直接坍缩形成失败超新星黑洞所致，揭示了10-20个太阳质量范围内的质量分布结构。
Comments 19 pages, 12 figures
机构 * University of Bonn（波恩大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Northwestern University（西北大学）
AI总结 本文构建以数据为资产的公平、自愿交换框架，证明单调连续效用下公平稳定交换存在，并给出单调子模效用下基于 Shapley 值的局部搜索算法及 CLS 复杂性结果。
Comments 40 pages. Appeared at EC 2025
机构 * Department of Statistics, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校统计系）
AI总结 针对多记录器下离策略评估的预算分配问题，提出自适应贪心算法，其性能优于标准策略，计算成本低且提前停止仍准确，达到半参数效率界。
Evolving Infra：大规模场景下的智能体自适应大语言模型服务框架
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA（英伟达） ； OpenAI ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 本文针对现有LLM服务系统适配智能体工作负载灵活性不足的问题，提出Evolving Infra框架，通过解耦计算分配与KV缓存管理，结合在线规划器与智能体感知KV管理器，在多任务多模型实验中大幅降低了请求延迟与首包时间。
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Northwestern University（西北大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 针对智能体管控工具的成本优化需求，设计Agency平台实现管控工具侧优化，在不降低准确率的前提下，使现有管控工具成本最高降低35%。
EmoHarness：通过元 harness 演化提升多模态情感理解能力
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 EmoHarness 将冻结的小型多模态学生模型置于由提示等构成的 harness 中，通过元 harness 演化优化，在 MME-Emotion 数据集上显著提升情感识别准确率，还可将情感上下文迁移至 IntentQA 任务。
Comments 18 pages, 11 figures, 6 tables. Project page: https://emo-harness.github.io. Code: https://github.com/Emo-Harness/EmoHarness
MAC+：面向配电网与电动汽车充电基础设施的移动感知协同扩展规划
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 该研究针对配电网与EV充电基础设施的协同扩展问题，提出MAC+方法，通过IPR算法协调EV行程充电，大幅降低升级投资，性能优于多种对比方案。
Comments 20 pages, 6 figures, 7 tables
机构 * School of Architecture（建筑学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Kentucky（肯塔基大学）
AI总结 该研究提出两阶段隐私感知音频传感设计，在DCASE 2013等数据集上验证其占用检测性能，可减少隐私泄露，为建筑占用控制提供实用方案。
Comments 19 pages, 4 figures, 7 tables. Code: https://github.com/AaronChae/occupancy-audio-privacy
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