University of Cambridge（剑桥大学）

Falsifying Causal Graphs With Outlier Events

用异常事件证伪因果图

William Roy Orchard, Philipp M. Faller, Dominik Janzing

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Amazon Research（亚马逊研究） 纠错

AI总结 研究如何在无真实因果关系时评估因果图，提出基于异常事件传播证伪候选因果图的方法，利用弱异常很少导致强异常原则，给出相关统计检验，有控制误报等功效，可单样本运行。

Comments Accepted at the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2026)

Spectral Diffusion Processes

谱扩散过程

Angus Phillips, Thomas Seror, Michael Hutchinson, Valentin De Bortoli, Arnaud Doucet, Emile Mathieu

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； ENS, CNRS, PSL University Paris（巴黎高等师范学院、国家科学研究中心、巴黎大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 研究将扩散模型应用于函数空间上的随机过程，通过谱表示分离随机部分与时空结构，用有限维扩散模型建模谱系数，经截断确保模型有效性，投影回原空间对应相关噪声扩散模型，还展示了方法在多模态数据建模及条件采样上的有效性。

Comments This version (v3) extends the previous workshop version (v2) with conditional sampling and theoretical results. Work carried out in 2022/23. V2 appeared in Score-based Methods Workshop at the 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022)