Masked Autoencoders as Universal Speech Enhancer
基于掩码自动编码器的通用语音增强器
机构 * University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； AWS AI Labs（亚马逊人工智能实验室）
AI总结 本文提出了一种基于掩码自动编码器的通用语音增强器，通过自监督学习处理多种失真，实现去噪和去回声的高性能表现。
高校专区
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
Real-Time Loop Closure Detection in Visual SLAM via NetVLAD and Faiss
通过NetVLAD和Faiss实现视觉SLAM中的实时回环检测
机构 * Department of Computer Science University of Illinois at Urbana-Champaign Urbana, IL, USA（计算机科学系 印第安纳大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文通过NetVLAD和Faiss实现实时回环检测，提升视觉SLAM中定位与建图的精度与鲁棒性。
Toward Cognitive Supersensing in Multimodal Large Language Model
迈向多模态大语言模型的认知超感知
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文提出认知超感知方法，通过整合视觉图像预测头和强化学习阶段，提升多模态大语言模型在复杂认知任务中的表现，展现其在视觉问答基准中的优越性能。
Latent Adversarial Regularization for Offline Preference Optimization
潜在对抗正则化用于离线偏好优化
机构 * Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Siebel School of Computing（塞贝尔计算学院） ； Data Science, University of Illinois at Urbana-Champaign（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文提出GANPO，通过潜在空间正则化提升语言模型的离线偏好优化性能，增强鲁棒性并减少计算开销。
Geometric-disentangelment Unlearning
几何解耦遗忘
机构 * uiuc（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 几何解耦遗忘通过理论保证减少LLM遗忘与保留的权衡，提升遗忘提取强度。
Comments 26 Pages
Estimating Force Interactions of Deformable Linear Objects from their Shapes
从形状估计变形线性物体的力相互作用
机构 * Nanyang Technological University, School of Mechanical and Aerospace Engineering（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Eureka Robotics
AI总结 本文提出了一种基于线缆形状信息的力估计方法，无需额外传感器即可准确识别变形线性物体的外部力相互作用。
Comments 7 pages, 4 figures
Direct Preference Optimization with Rating Information: Practical Algorithms and Provable Gains
直接偏好优化与评分信息：实用算法和可证明的收益
机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能实验室） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Qualcomm AI Research（高通人工智能研究）
AI总结 本文提出利用评分间隙信息改进直接偏好优化算法，通过理论证明和实验验证，在准确评分间隙条件下实现更快的统计速率，并在多种LLM和基准上表现优异。
Mental Health Impacts of AI Companions: Triangulating Social Media Quasi-Experiments, User Perspectives, and Relational Theory
人工智能伴侣对心理健康的影响：通过社交媒体准实验、用户视角和关系理论进行三角验证
机构 * Aalto University（阿尔托大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 本文通过社交媒体准实验、用户访谈和关系理论，研究人工智能伴侣对心理健康的影响，发现其在提供情感支持的同时也存在依赖风险，提出设计建议以平衡心理社会效益。
Journal ref Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems
InterMimic: Towards Universal Whole-Body Control for Physics-Based Human-Object Interactions
InterMimic: 向物理基人类-物体交互的通用全身控制迈进
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Electronic Arts（电子艺名）
AI总结 InterMimic通过课程策略和强化学习微调，实现从运动捕捉数据中学习并生成高质量的人类-物体交互。
Comments CVPR 2025. Project Page: https://sirui-xu.github.io/InterMimic/
SVIP: Towards Verifiable Inference of Open-source Large Language Models
SVIP：面向开源大语言模型的可验证推理
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Hyperbolic Labs（双曲实验室）
AI总结 SVIP是一种基于秘密的可验证LLM推理协议，通过计算高效的方法确保计算提供者诚实，实现低误报率和高效验证。
Comments 21 pages
Retrospective Feature Estimation for Continual Learning
回顾性特征估计用于持续学习
机构 * VinUni-Illinois Smart Health Center（VinUni-伊利诺伊州立健康中心） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Simular Research（Simular研究公司） ； University of Warwick（沃里克大学）
AI总结 本文提出回顾性特征估计方法，通过逆转特征变化来缓解持续学习中的灾难性遗忘问题。
Comments Published in Transactions on Machine Learning Research with Featured Certification
InterDreamer: Zero-Shot Text to 3D Dynamic Human-Object Interaction
InterDreamer: 零样本文本到3D动态人-物交互
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 InterDreamer通过结合预训练模型和物理模拟，实现零样本生成3D动态人-物交互。
Comments NeurIPS 2024. Project Page: https://sirui-xu.github.io/InterDreamer/
Accurate Simulation and Parameter Identification of Deformable Linear Objects using Discrete Elastic Rods in Generalized Coordinates
基于广义坐标离散弹性杆的可变形线性物体的精确模拟与参数识别
机构 * Nanyang Technological University, School of Mechanical and Aerospace Engineering（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Eureka Robotics
AI总结 本文提出了一种基于广义坐标的离散弹性杆模型，用于提高可变形线性物体在MuJoCo中的仿真精度和参数识别效率。
Comments 7 pages, 6 figures
Journal ref Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2025
POET: Protocol Optimization via Eligibility Tuning
通过资格调整实现协议优化：POET
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Optum ； Optum AI
AI总结 POET通过引入可解释的语义轴，为临床试验设计提供了一种实用且可解释的AI辅助生成资格标准的方法。
CAPA: Contribution-Aware Pruning and FFN Approximation for Efficient Large Vision-Language Models
CAPA：面向高效大视觉-语言模型的贡献感知剪枝与FFN近似
机构 * Indian Institute of Technology (ISM) Dhanbad, India（印度理工学院（ISM）达翰巴德分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 CAPA通过贡献感知剪枝和FFN近似，提升大视觉-语言模型的效率与鲁棒性。
Predicting Mortgage Default with Machine Learning: AutoML, Class Imbalance, and Leakage Control
利用机器学习预测抵押贷款违约：AutoML、类别不平衡与泄漏控制
机构 * Amazon Web Services, Inc.（亚马逊网络服务公司） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； University at Buffalo, SUNY（布法罗大学）
AI总结 本文利用AutoML方法解决抵押贷款违约预测中的类别不平衡和信息泄漏问题，通过严格的时间分割和特征选择提升模型性能。
Comments 12 pages, 4 figures. An extended and pedagogical version will appear as a book chapter
