University of Washington（华盛顿大学）

Team, Then Trim: An Assembly-Line LLM Framework for High-Quality Tabular Data Generation

团队后再修剪：一种用于高质量表格数据生成的流水线LLM框架

Congjing Zhang, Ryan Feng Lin, Ruoxuan Bao, Shuai Huang

机构 * Department of Industrial & Systems Engineering, University of Washington（华盛顿大学工业与系统工程系） ； Department of Management, Shanghai University（上海大学管理学院） 纠错

AI总结 Team-then-Trim框架通过协作LLMs生成高质量表格数据，并结合三阶段质量控制流程，有效解决表格数据稀缺和质量低的问题。

Open-Source Multimodal Moxin Models with Moxin-VLM and Moxin-VLA

开源多模态Moxin模型：Moxin-VLM和Moxin-VLA

Pu Zhao, Arash Akbari, Xuan Shen, Zhenglun Kong, Yixin Shen, Sung-En Chang, Timothy Rupprecht, Lei Lu, Enfu Nan, Changdi Yang, Yumei He, Weiyan Shi, Xingchen Xu, Yu Huang, Wei Jiang, Wei Wang, Yue Chen, Yong He, Yanzhi Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Tulane University（路易斯安那州立大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Futurewei（未来通信） ； AIBAO LLC 纠错

AI总结 本文提出开源多模态Moxin模型，通过Moxin-VLM、Moxin-VLA和Moxin-Chinese三种变体，提升视觉-语言、视觉-语言-动作及中文任务的性能。

BASS: Benchmarking Audio LMs for Musical Structure and Semantic Reasoning

BASS：用于音乐结构和语义推理的音频语言模型基准测试

Min Jang, Orevaoghene Ahia, Nazif Tamer, Sachin Kumar, Yulia Tsvetkov, Noah A. Smith

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究所） 纠错

AI总结 BASS通过评估音频语言模型在音乐结构和语义推理方面的性能，揭示了现有模型在高层次推理任务上的局限性，并为音乐推荐和搜索提供评估框架。

VLS: Steering Pretrained Robot Policies via Vision-Language Models

VLS：通过视觉-语言模型引导预训练的机器人策略

Shuo Liu, Ishneet Sukhvinder Singh, Yiqing Xu, Jiafei Duan, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） 纠错

AI总结 VLS通过视觉-语言模型在推理时引导预训练机器人策略，实现无需训练的适应，提升在不同环境下的表现。

Comments 11 Pages, Project page: https://vision-language-steering.github.io/webpage/

ToxiTwitch: Toward Emote-Aware Hybrid Moderation for Live Streaming Platforms

ToxiTwitch：迈向面向表情的混合审核方法

Baktash Ansari, Elias Martin, Afra Mashhadi

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 ToxiTwitch通过结合LLM生成的文本和表情嵌入与传统机器学习分类器，提高Twitch直播平台对有毒行为的检测准确率。

Comments Exploratory study; prior versions submitted to peer review