University of Cambridge（剑桥大学）

Neural-Network Inverse Design of SRF Cavities and Transmons for Bosonic Quantum Computation

用于玻色子量子计算的超导射频腔和Transmon的神经网络逆向设计

Joseph Yaker, Jovan Markovic, Alessandro Reineri, Doga Murat Kurkcuoglu, Silvia Zorzetti

机构 * Superconducting and Quantum Materials System Center (SQMS)（超导与量子材料系统中心） ； Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室） ； Applied Physics Program, Northwestern University（西北大学应用物理计划） ； Department of Physics, University of Cambridge（剑桥大学物理系） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） ； Department of Physics and Astronomy, Northwestern University（西北大学物理与天文学系） 纠错

AI总结 提出两种深度神经网络方法，分别逆向设计超导射频腔几何和Transmon量子比特参数，实现从目标性能到候选设计的快速映射，误差约5%和2%。

Gaussian Process Latent Factor Regression for Low-Data, High-Dimensional Output Problems

高斯过程潜在因子回归用于低数据高维输出问题

Edward T. Stevenson, Eric T. Wolf, Mei Ting Mak, N. J. Mayne, Miles Cranmer

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） 纠错

AI总结 提出高斯过程潜在因子回归（GPLFR）模型，通过将输出表示为低维潜在状态的线性高斯解码，联合优化压缩与预测，解决低数据高维输出回归问题，并首次构建岩石系外行星全球气候模型的空间分辨仿真器。

Comments 9 pages content + 23 pages appendix/references. Supporting code at https://github.com/edstevenson/GPLFR

Polyglot Teachers: Evaluating Language Models for Multilingual Synthetic Data Generation

多语言教师：评估语言模型用于多语言合成数据生成

Lester James V. Miranda, Ivan Vulić, Anna Korhonen

机构 * Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） 纠错

AI总结 本文评估了多语言教师模型的有效性，通过Polyglot Score衡量数据质量和学生模型表现，发现Gemma 3和Aya Expanse在不同学生模型家族中表现优异，数据质量如提示多样性、长度和响应流畅度对教学效果影响显著。

Comments Added human evaluation experiment results. Code is in https://github.com/ljvmiranda921/polyglot-teachers

Unequal Uncertainty: Rethinking Algorithmic Interventions for Mitigating Discrimination from AI

不平等的不确定性：重新思考减轻人工智能歧视的算法干预

Holli Sargeant, Mackenzie Jorgensen, Arina Shah, Sam Goring, Adrian Weller, Umang Bhatt

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Northumbria University（北umbria大学） ； George Washington University（乔治华盛顿大学） ； King’s College London（伦敦大学国王学院） 纠错

AI总结 研究人工智能预测不确定性带来的法律伦理问题，通过对英国法律下基于不确定性的算法干预（选择性弃权和选择性摩擦）进行教义分析及案例研究，发现不确定性阈值有歧视性影响，认为选择性摩擦在法律上更优，还探讨其对决策质量的影响及条件。

Comments Accepted at the 5th European Conference on Algorithmic Fairness (ECAF 2026). To appear in Proceedings of Machine Learning Research

ZeroBench: An Impossible Visual Benchmark for Contemporary Large Multimodal Models

ZeroBench：当代大型多模态模型的一个不可能的视觉基准测试

Jonathan Roberts, Mohammad Reza Taesiri, Ansh Sharma, Akash Gupta, Samuel Roberts, Ioana Croitoru, Simion-Vlad Bogolin, Jialu Tang, Florian Langer, Vyas Raina, Vatsal Raina, Hanyi Xiong, Vishaal Udandarao, Jingyi Lu, Shiyang Chen, Sam Purkis, Tianshuo Yan, Wenye Lin, Gyungin Shin, Qiaochu Yang, Anh Totti Nguyen, David I. Atkinson, Aaditya Baranwal, Alexandru Coca, Mikah Dang, Sebastian Dziadzio, Jakob D. Kunz, Kaiqu Liang, Alexander Lo, Brian Pulfer, Steven Walton, Charig Yang, Kai Han, Samuel Albanie

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Astadeus ； College of Southern Maryland（马里兰州南部学院） ； University of Geneva（日内瓦大学） ； University of Oregon（俄勒冈大学） 纠错

AI总结 针对大型多模态模型在图像解释方面不足但在现有视觉基准测试中优势易逝的问题，引入通过对抗过滤策划的ZeroBench基准测试，评估多个模型，展现其潜力并公开测试内容，为模型视觉能力评估提供长期有效的新基准。

Comments Accepted at ICML 2026