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验证单项卡哇伊度量
机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Institute of Science（科学研究院） ； Tokyo Institute of Technology（东京技术大学）
AI总结 研究测量用户对卡哇伊感知的问题，通过九个数据集对单项度量进行收敛、已知群体和跨情境效度及信度检验，证明了其在声音和视觉卡哇伊感知方面效度的初步证据，并指出可进一步提高严谨性。
Comments Accepted at CUI '26 (Short Paper)
机器可自动发现参数函数以对高能物理数据建模
机构 * University of Pennsylvania, USA（宾夕法尼亚大学） ； European Organization for Nuclear Research (CERN), Switzerland（欧洲核子研究中心） ； University of Cambridge, UK（剑桥大学） ； University of Wisconsin-Madison, USA（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California San Diego, USA（加州大学圣地亚哥分校） ； Massachusetts Institute of Technology, USA（麻省理工学院） ； Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究所）
AI总结 研究高能物理数据分析中为分箱数据找合适函数建模的问题，核心方法是用符号回归实现自动化，主要贡献是展示SymbolFit软件包，在双喷注谱演示中取得良好效果，如生成众多拟合函数，部分运行重新发现已用函数。
Comments 6 pages. to be presented at ICHEP 2026
编辑干预对检测母语痕迹的影响
机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Zurich（苏黎世大学）
AI总结 本文研究了编辑干预对母语识别鲁棒性的影响，发现深层母语特征在轻微编辑中仍能保持，而流畅性编辑和改写会显著降低识别性能。
Comments KONVENS 2026
LatentLens: 揭示大语言模型中高度可解释的视觉标记
机构 * University of Cambridge（剑桥大学）
AI总结 提出 LatentLens 方法，通过将视觉标记与文本语料库中的上下文标记表示进行最近邻匹配，实现视觉标记的可解释性，发现大多数视觉标记在各层均具有可解释性。
Comments ICML 2026 (Camera Ready)
功能脑图的几何引导生成表示
机构 * University of Cambridge（剑桥大学）
AI总结 研究针对网络神经科学中功能脑图表征问题，用图变换器自动编码器，结合特定领域功能梯度几何，无监督学习紧凑脑图表示，能分离认知状态、解码视觉刺激，还可生成合成脑图。
Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
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