University of Cambridge（剑桥大学）

Factorized Neural Operators Decompose Dynamic and Persistent Responses

因子化神经算子分解动态与持久响应

Hao Tang, Yuechen Duan, Jiongyu Zhu, Zimeng Feng, Hao Li, Chao Li

机构 * School of Medicine, University of Dundee（邓迪大学医学院） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； School of Mathematical Sciences, Fudan University（复旦大学数学科学学院） ； Institute of Science and Technology for Brain-inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学类脑智能科学与技术研究院） ； School of Science and Engineering, University of Dundee（邓迪大学科学与工程学院） ； Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（剑桥大学应用数学与理论物理系） 纠错

AI总结 提出因子化神经算子（FaNO），通过分解谱表示为等变动态响应和不变持久响应，提升多尺度物理系统的预测精度、参数效率和跨尺度泛化能力。

FAIR_XAI: Improving Multimodal Foundation Model Fairness via Explainability for Wellbeing Assessment

FAIR_XAI: 通过可解释性提升多模态基础模型公平性以用于幸福感评估

Sophie Chiang, Tom Brennan, Fethiye Irmak Dogan, Jiaee Cheong, Hatice Gunes

机构 * Department of Computer Science & Technology, University of Cambridge（计算机科学与技术系，剑桥大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文研究了多模态基础模型在幸福感评估中的公平性问题，通过可解释性干预框架改善诊断可靠性与公平性，发现不同模型在不同数据集上表现差异显著，且存在性别和种族偏见。

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