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University of Cambridge(剑桥大学)

共收录 1283
2510.21293 2026-04-23 cs.AI cs.HC

Understanding AI Trustworthiness: A Scoping Review of AIES & FAccT Articles

理解人工智能可信性:AIES与FAccT文章的综述

Siddharth Mehrotra, Jin Huang, Xuelong Fu, Roel Dobbe, Clara I. Sánchez, Maarten de Rijke

机构 * University of Amsterdam \& Delft University of Technology The Netherlands University of Cambridge United Kingdom University of Amsterdam The Netherlands Delft University of Technology The Netherlands University of Amsterdam \& Delft University of Technology University of Cambridge University of Amsterdam Delft University of Technology

AI总结 本文通过综述AIES和FAccT会议论文,探讨人工智能可信性的概念、测量与验证方法,揭示技术与社会维度的不足,提出跨学科研究的重要性。

Comments Submitted to Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)

Journal ref Journal of Artificial Intelligence Research (2026)

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2507.06803 2026-04-23 cs.CL cs.AI cs.CE

Text to model via SysML: Automated generation of dynamical system computational models from unstructured natural language text via enhanced System Modeling Language diagrams

通过SysML生成动态系统模型:从无结构自然语言文本自动生成动态系统计算模型

Matthew Anderson Hendricks, Alice Cicirello

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge, Trumpington Street, Cambridge, UK(剑桥大学工程系,特鲁布里奇顿街,剑桥,英国)

AI总结 本文提出利用领域和专家知识,通过SysML图自动从相关文档和输入文档生成动态系统计算模型,提升工程动态系统设计和部署效率。

Comments v3 - typos and imprecisions corrected, and added clarifications

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2601.12499 2026-04-22 cs.AI cs.LG

Failure Modes in Multi-Hop QA: The Weakest Link Effect and the Recognition Bottleneck

多跳问答中的故障模式:最弱链接效应与识别瓶颈

Meiru Zhang, Zaiqiao Meng, Nigel Collier

机构 * University of Cambridge(剑桥大学)

AI总结 研究揭示多跳问答中LLM因位置偏见导致的识别与综合失败机制,提出MFAI方法解决识别瓶颈,提升低可见性位置准确率,并展示系统2推理模型在长上下文中的有效性。

Comments Accepted at ACL 2026

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2604.18868 2026-04-22 cs.LG

Subgraph Concept Networks: Concept Levels in Graph Classification

子图概念网络:图分类中的概念层级

Lucie Charlotte Magister, Alexander Norcliffe, Iulia Duta, Pietro Lio

机构 * University of Cambridge(剑桥大学)

AI总结 本文提出子图概念网络,通过软聚类节点概念嵌入获取子图和图级概念,提升图分类的可解释性与模型准确性。

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2604.16177 2026-04-22 cs.CV

Winner of CVPR2026 NTIRE Challenge on Image Shadow Removal: Semantic and Geometric Guidance for Shadow Removal via Cascaded Refinement

CVPR2026图像阴影去除挑战赛冠军:基于级联细化的语义与几何引导的阴影去除

Lorenzo Beltrame, Jules Salzinger, Filip Svoboda, Jasmin Lampert, Phillipp Fanta-Jende, Radu Timofte, Marco Körner

机构 * Austrian Institute of Technology(奥地利理工学院) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) University of Cambridge(剑桥大学) University of Würzburg(乌尔姆大学)

AI总结 本文提出一种三阶段渐进式阴影去除管道,结合冻结的DINOv2语义引导和单目深度及表面法线几何线索,通过级联细化消除残留误差,最终在WSRD+2026测试集上取得最佳成绩。

Comments 10 pages, 4 figures, 5 tables, accepted at the CVPR 2026 Workshops (NTIRE 2026 Image Shadow Removal Challenge). Code and materials are available at https://github.com/AIT-Assistive-Autonomous-Systems/SGCR-SR . Corrected author name spelling in metadata and manuscript

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2603.20897 2026-04-22 cs.CY cs.AI cs.AR

The data heat island effect: quantifying the impact of AI data centers in a warming world

数据热岛效应:量化人工智能数据中心在变暖世界中的影响

Andrea Marinoni, Erik Cambria, Weisi Lin, Mauro Dalla Mura, Jocelyn Chanussot, Edoardo Ragusa, Chi Yan Tso, Yihao Zhu, Benjamin Horton

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge(剑桥大学计算机科学与技术系) Glitch Analytics Ltd.(Glitch Analytics有限公司) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院) Asian School of Environment, Nanyang Technological University(南洋理工大学环境学院) GIPSA-lab, Grenoble-INP UGA(格拉诺勒-INP UGA实验室) INRIA(法国国家信息与自动化技术研究所) Dipartimento di Ingegneria Navale, Elettrica, Elettronica e delle Telecomunicazioni - DITEN, University of Genoa(热工学院、电气工程、电子工程和电信工程系,热那亚大学) School of Energy and Environment, City University of Hong Kong(香港城市大学能源与环境学院) Department of Management, College of Business, City University of Hong Kong(香港城市大学商学院管理学院)

AI总结 研究通过分析人工智能数据中心的热量排放,发现其导致周围地区地表温度上升2°C,影响超3亿人,揭示了人工智能发展对环境的潜在影响。

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2512.06380 2026-04-22 cs.SD cs.AI

Protecting Bystander Privacy via Selective Hearing in Audio LLMs

通过选择性聆听保护旁观者隐私

Xiao Zhan, Guangzhi Sun, Jose Such, Phil Woodland

机构 * VRAIN, Universitat Politècnica de València(VRAIN,瓦伦西亚理工大学) Department of Engineering, University of Cambridge(剑桥大学工程系) INGENIO (CSIC-Universitat Politècnica de València)(INGENIO(CSIC-瓦伦西亚理工大学))

AI总结 本文提出SH-Bench基准和BPFT训练方法,评估音频大语言模型的选择性聆听能力,发现现有模型存在旁观者隐私泄露问题,BPFT显著提升隐私保护效果。

Comments To Appear at ACL 2026 main conference; Dataset: https://huggingface.co/datasets/BrianatCambridge/SelectiveHearingBench

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2506.14387 2026-04-22 cs.AI

SEAT: Sparse Entity-Aware Tuning for Knowledge Adaptation while Preserving Epistemic Abstention

SEAT:稀疏实体感知调谐以实现知识适应同时保持认知回避

William F. Shen, Xinchi Qiu, Nicola Cancedda, Nicholas D. Lane

机构 * University of Cambridge(剑桥大学) Meta

AI总结 SEAT通过稀疏调谐和实体扰动KL正则化,在保持认知回避能力的同时提升知识获取,无需对齐数据或后续重对齐,有效提升未知查询的人工评估回避率。

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2601.03154 2026-04-21 cs.CL

Decoupling the Effect of Chain-of-Thought Reasoning: A Human Label Variation Perspective

解耦链式推理的影响:从人类标签变异视角出发

Beiduo Chen, Tiancheng Hu, Caiqi Zhang, Robert Litschko, Anna Korhonen, Barbara Plank

机构 * MaiNLP Center for Information and Language Processing, LMU Munich(信息与语言处理中心,慕尼黑大学) LMU Munich, Germany(慕尼黑大学,德国) Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany(慕尼黑机器学习中心(MCML),慕尼黑,德国) Language Technology Lab, University of Cambridge, United Kingdom(语言技术实验室,剑桥大学,英国)

AI总结 本文通过系统解耦实验探讨了链式推理对分布任务的影响,发现推理内容对最终准确性贡献大,而模型先验对分布排名起主导作用。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings, 21 pages, 10 figures

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2510.16054 2026-04-21 cs.CR cs.CL

Privacy-R1: Privacy-Aware Multi-LLM Agent Collaboration via Reinforcement Learning

Privacy-R1: 通过强化学习实现隐私意识的多LLM代理协作

Zheng Hui, Yijiang River Dong, Sanhanat Sivapiromrat, Ehsan Shareghi, Nigel Collier

机构 * University of Cambridge(剑桥大学) University College London(伦敦大学学院)

AI总结 本文提出Privacy-R1框架,通过强化学习动态路由文本块,在隐私泄露与任务性能间取得平衡,引入医疗数据集验证方法有效性,实现隐私-效用前沿的新状态。

Comments ACL 2026 Main

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2604.17389 2026-04-21 cs.CV

Deep learning based Non-Rigid Volume-to-Surface Registration for Brain Shift compensation Using Point Cloud

基于深度学习的非刚性体积分到表面注册用于脑移位补偿的点云方法

Eashrat Jahan Muniya, Gernot Kronreif, Ander Biguri, Wolfgang Birkfellner, Sepideh Hatamikia

机构 * Austrian Center for Medical Innovation and Technology(奥地利医学创新与技术中心) Medical University of Vienna(维也纳医学大学) University of Cambridge(剑桥大学) Danube Private University (DPU)(多瑙私人大学(DPU))

AI总结 本文提出基于深度学习的非刚性体积分到表面注册方法,利用稀疏手术表面观测进行密集位移场估计,实现有限视野下的脑移位补偿。

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2601.03846 2026-04-21 cs.MA cs.AI

When Numbers Start Talking: Implicit Numerical Coordination Among LLM-Based Agents

当数字开始说话:基于大语言模型的智能体间的隐性数字协调

Alessio Buscemi, Daniele Proverbio, Alessandro Di Stefano, The-Anh Han, German Castignani, Pietro Liò

机构 * Luxembourg Institute of Science and Technology(卢森堡科学与技术研究所) University of Trento(特伦托大学) Teesside University(泰赛大学) University of Cambridge(剑桥大学)

AI总结 本文研究了基于大语言模型的多智能体系统中隐性沟通的博弈理论,分析了不同沟通模式下协调与战略结果的变化。

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2511.17408 2026-04-21 cs.AI cs.LG

The Impact of Off-Policy Training Data on Probe Generalisation

偏离策略训练数据对探测泛化的影响

Nathalie Kirch, Samuel Dower, Adrians Skapars, Helen Yannakoudakis, Ekdeep Singh Lubana, Dmitrii Krasheninnikov

机构 * King’s College London(伦敦国王学院) Imperial College London(伦敦帝国学院) LASR Labs(LASR实验室) University of Manchester(曼彻斯特大学) Goodfire AI University of Cambridge(剑桥大学)

AI总结 本文研究了偏离策略训练数据对八个不同LLM行为探测泛化的影响,发现训练策略显著影响探测性能,尤其在涉及响应意图的行为上表现更差,并提出预测泛化失败的测试方法。

Comments 10 pages, ACL 2026 Conference

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2604.16586 2026-04-21 cs.LG cs.AI q-bio.QM

A Systematic Survey and Benchmark of Deep Learning for Molecular Property Prediction in the Foundation Model Era

在基础模型时代对深度学习用于分子性质预测的系统调查和基准测试

Zongru Li, Xingsheng Chen, Honggang Wen, Regina Qianru Zhang, Ming Li, Xiaojin Zhang, Hongzhi Yin, Qiang Yang, Kwok-Yan Lam, Pietro Lio, Siu-Ming Yiu

机构 * The University of Hong Kong, Hong Kong SAR(香港大学) Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学) University of Cambridge, United Kingdom(剑桥大学) Zhejiang Normal University, China(浙江师范大学) The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR(香港科学与技术大学) The University of Queensland(昆士兰大学) The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR(香港理工大学)

AI总结 本文系统调查了深度学习在分子性质预测中的应用,探讨了四种互补范式,并提出了未来三个发展方向,包括物理感知学习、可信推理的基础模型和整合计算与实验数据的基准生态系统。

Comments 32 pages. It is just accepted by Journal of Chemical Theory and Computation 2026

Journal ref Journal of Chemical Theory and Computation 2026

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2604.16465 2026-04-21 cs.AI econ.GN q-fin.EC

Healthcare AI for Automation or Allocation? A Transaction Cost Economics Framework

医疗AI用于自动化还是分配?一种交易成本经济学框架

Ari Ercole

机构 * Department of Medicine, University of Cambridge, Addenbrooke’s Hospital, Hills Road, Cambridge CB2 0QQ, UK(剑桥大学医学系,加德纳医院,剑桥,英国)

AI总结 本文通过交易成本经济学框架分析医疗工作中协调成本的差异,发现临床角色的协调成本高于非临床角色,表明数字和AI干预的机会分布受协调结构影响更大。

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2604.16403 2026-04-21 cs.AI cs.CY

Computational Hermeneutics: Evaluating generative AI as a cultural technology

计算阐释学:评估生成式AI作为文化技术

Cody Kommers, Ruth Ahnert, Maria Antoniak, Emmanouil Benetos, Steve Benford, Mercedes Bunz, Baptiste Caramiaux, Shauna Concannon, Martin Disley, James Dobson, Yali Du, Edgar Duéñez-Guzmán, Kerry Francksen, Evelyn Gius, Jonathan W. Y. Gray, Ryan Heuser, Sarah Immel, Richard Jean So, Sang Leigh, Dalaki Livingston, Hoyt Long, Meredith Martin, Georgia Meyer, Daniela Mihai, Ashley Noel-Hirst, Kirsten Ostherr, Deven Parker, Yipeng Qin, Jessica Ratcliff, Emily Robinson, Karina Rodriguez, Adam Sobey, Ted Underwood, Aditya Vashistha, Matthew Wilkens, Youyou Wu, Yuan Zheng, Drew Hemment

机构 * The Alan Turing Institute(艾伦·图灵研究所) Queen Mary University of London(伦敦玛丽女王大学) University of Colorado(科罗拉多大学) University of Nottingham(诺丁汉大学) King’s College London(伦敦国王学院) Sorbonne Université(索邦大学) Durham University(杜伦大学) University of Edinburgh(爱丁堡大学) Dartmouth College(达特茅斯学院) Gibran AI(吉布兰人工智能) University of Coventry(科文特大学) Technische Universität Darmstadt(德累斯顿技术大学) University of Cambridge(剑桥大学) McGill University(麦吉尔大学) Cornell University(康奈尔大学) University of Utah(犹他大学) University of Chicago(芝加哥大学) Princeton University(普林斯顿大学) London School of Economics(伦敦经济学院) University of Southampton(南安普顿大学) Rice University(德克萨斯大学稻谷分校) University of Glasgow(格拉斯哥大学) Cardiff University(卡迪夫大学) University of Exeter(埃克塞特大学) University of Brighton(布里斯托尔大学) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University College London(伦敦大学学院) University of Sheffield(谢菲尔德大学)

AI总结 本文提出计算阐释学框架,旨在通过阐释学理论评估生成式AI作为文化技术的含义生成与理解挑战。

Comments Published in Frontiers in Artificial Intelligence

Journal ref Front. Artif. Intell. 9:1753041

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2604.16311 2026-04-21 cs.CL cs.AI cs.SI

Multimodal Claim Extraction for Fact-Checking

多模态声明提取用于事实核查

Joycelyn Teo, Rui Cao, Zhenyun Deng, Zifeng Ding, Michael Sejr Schlichtkrull, Andreas Vlachos

机构 * Defence Science and Technology Agency, Singapore(新加坡国防科学与技术局) University of Cambridge, UK(英国剑桥大学) Queen Mary University of London, UK(英国伦敦大学学院)

AI总结 本文提出首个多模态社交媒体声明提取基准,评估了最先进的多模态大语言模型,在语义对齐、忠实度和去上下文化框架下发现基线模型难以建模修辞意图和上下文线索,引入意图感知框架MICE提升关键意图场景性能。

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2604.16304 2026-04-21 cs.SE cs.AI cs.HC

Results-Actionability Gap: Understanding How Practitioners Evaluate LLM Products in the Wild

结果-可行动性差距:理解从业者如何在实际中评估大语言模型产品

Willem van der Maden, Malak Sadek, Ziang Xiao, Aske Mottelson, Q. Vera Liao, Jichen Zhu

机构 * HCI \& Design Section IT University of Copenhagen Copenhagen Denmark Centre for Human-Inspired Artificial Intelligence, Cambridge University Cambridge United Kingdom Computer Science Johns Hopkins University Baltimore Maryland United States Engineering University of Michigan Ann Arbor Michigan United States IT University of Copenhagen Centre for Human-Inspired Artificial Intelligence, Cambridge University Johns Hopkins University University of Michigan

AI总结 研究探讨从业者如何评估大语言模型产品,发现'结果-可行动性差距'问题,提出策略帮助从业者从非正式评估转向系统化评估。

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2604.16090 2026-04-20 cs.DC cs.AI

Robust Synchronisation for Federated Learning in The Face of Correlated Device Failure

面向设备故障相关性的联邦学习鲁棒同步

Stefan Behfar, Richard Mortier

机构 * Computer Lab, University of Cambridge(剑桥大学计算机实验室)

AI总结 本文提出AW-PSP方法,通过动态调整节点采样概率,解决设备可用性与数据分布相关导致的样本偏差问题,提升联邦学习的鲁棒性和公平性。

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2604.09836 2026-04-20 cs.AI cs.CL cs.LG

COMPOSITE-Stem

COMPOSITE-STEM基准:通过70个专家编写的任务评估AI代理的科学推理能力

Kyle Waters, Lucas Nuzzi, Tadhg Looram, Alessandro Tomasiello, Ariel Ghislain Kemogne Kamdoum, Bikun Li, Damien Sileo, Egor Kretov, Francesco Fournier-Facio, Georgios Soloupis, Haile Kassahun, Hew Wolff, Jiaqi Cai, Lianghui Li, Marc Roth, Mohinder Naiya, Naixu Guo, Qicheng Tang, Richard Wheeler, Samuele Sala, Serguei Popov, Steven Dillmann, Yuqi Li

机构 * PortexAI University of Milano-Bicocca(米兰-比科卡大学) University of Calgary(卡尔加里大学) University of Chicago(芝加哥大学) Inria(法国国家信息与自动化技术研究院) Fraunhofer Institute for Individualized Medical Technology IMTE(弗劳恩霍夫个性化医疗技术研究所) University of Cambridge(剑桥大学) Independent(独立) McGill University(麦吉尔大学) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) École Polytechnique Fédérale de Lausanne(洛桑联邦理工学院) Queen Mary University of London(伦敦大学玛丽女王学院) Dot Ingredients National University of Singapore(新加坡国立大学) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) University of Edinburgh(爱丁堡大学) Murdoch University(墨尔本大学) University of Porto(波尔图大学) Stanford University(斯坦福大学) Stony Brook University(史泰津布鲁克大学)

AI总结 本文提出COMPOSITE-STEM基准,通过70个专家编写任务评估AI代理的科学推理能力,结合精确匹配评分和LLM作为评委的协议,展示AI在科学领域的能力突破。

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2602.13088 2026-04-20 cs.CY cs.AI

Puppets or partners? Governing cyborg propaganda in the digital public square

傀儡还是伙伴?数字公共广场中的人机混合宣传的治理

Jonas R. Kunst, Kinga Bierwiaczonek, Meeyoung Cha, Omid V. Ebrahimi, Marc Fawcett-Atkinson, Asbjørn Følstad, Anton Gollwitzer, Nils Köbis, Gary Marcus, Jon Roozenbeek, Daniel Thilo Schroeder, Jay J. Van Bavel, Sander van der Linden, Rory White, Live Leonhardsen Wilhelmsen

机构 * BI Norwegian Business School(BI挪威商学院) University of York(约克大学) Max Planck Institute for Security and Privacy(安全与隐私研究所) Oxford University(牛津大学) Canada’s National Observer(加拿大的国家观察者) SINTEF Research Center Trustworthy Data Science and Security, University Duisburg-Essen(可信数据科学与安全研究中心,杜伊斯堡-埃森大学) Max Planck Institute for Human Development(人类发展研究所) New York University(纽约大学) University of Cambridge(剑桥大学) Vrije Universiteit Amsterdam(阿姆斯特丹自由大学) Norwegian School of Economics(挪威经济学院)

AI总结 本文探讨了人机混合宣传对民主讨论的影响,提出三种监管措施,并分析民主与非民主国家在治理上的差异。

Comments 38 pages

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2503.00214 2026-04-20 cs.RO

Tendon-driven Grasper Design for Aerial Robot Perching on Tree Branches

基于肌腱驱动的抓取器设计用于空中机器人在树枝上着陆

Haichuan Li, Ziang Zhao, Ziniu Wu, Parth Potdar, Long Tran, Ali Tahir Karasahin, Shane Windsor, Stephen G. Burrow, Basaran Bahadir Kocer

机构 * School of Civil, Aerospace and Design Engineering, University of Bristol(布里斯托大学土木、航空航天与设计工程学院) Department of Engineering, University of Cambridge(剑桥大学工程系) School of Engineering Mathematics and Technology, University of Bristol(布里斯托大学工程数学与科技学院) Faculty of Engineering, Department of Mechatronics Engineering, Necmettin Erbakan University, Turkey(土耳其内姆ettin埃尔巴坎大学工程学院)

AI总结 本文提出了一种生物启发的空中平台,通过肌腱驱动机制实现低能耗的树枝着陆,用于复杂森林环境的数据采集。

Comments 7 pages, 9 figures

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

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2604.13466 2026-04-17 cs.HC cs.AI cs.CL cs.LG

Functional Emotions or Situational Contexts? A Discriminating Test from the Mythos Preview System Card

功能情感还是情境背景?来自Mythos预览系统的区分测试

Hiranya V. Peiris

机构 * Institute of Astronomy & Kavli Institute for Cosmology, University of Cambridge(天文学研究所及卡弗里宇宙研究所,剑桥大学) Cavendish Laboratory, Department of Physics, University of Cambridge(卡文迪许实验室,物理系,剑桥大学)

AI总结 本文通过Mythos预览系统探讨模型内部情感向量与行为关系,区分功能情感与情境结构假说,以判断情感监控的有效性。

Comments 7 pages. v2: supplementary analysis added, references updated

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2311.01956 2026-04-17 cs.CR cs.AI

Towards Adaptive, Learning-Based Security in Decentralized Applications

迈向去中心化应用中的自适应、基于学习的安全性

Stefan Kambiz Behfar, Jon Crowcroft

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom(计算机科学与技术系,剑桥大学,剑桥,英国)

AI总结 本文探讨了Web3系统中传统安全机制的局限性,提出基于学习的安全原语,通过AI驱动的智能证书实现持续推理与适应,以应对动态演变的攻击策略。

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2604.14643 2026-04-17 cs.CV cs.LG

Physically-Induced Atmospheric Adversarial Perturbations: Enhancing Transferability and Robustness in Remote Sensing Image Classification

基于物理的大气对抗扰动:增强遥感图像分类中的可迁移性和鲁棒性

Weiwei Zhuang, Wangze Xie, Qi Zhang, Xia Du, Zihan Lin, Zheng Lin, Hanlin Cai, Jizhe Zhou, Zihan Fang, Chi-man Pun, Wei Ni, Jun Luo

机构 * School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology(厦门理工学院计算机与信息工程学院) Faculty of Data Science, City University of Macau(澳门城市大学数据科学学院) Dundee International Institute, Central South University(中南大学 Dundee 国际学院) Department of Electrical and Computer Engineering, University of Hong Kong(香港大学电气与计算机工程系) Department of Engineering, University of Cambridge(剑桥大学工程系) School of Computer Science, Engineering Research Center of Machine Learning and Industry Intelligence, Sichuan University(四川大学计算机科学学院、机器学习与工业智能工程研究中心) Hong Kong JC STEM Lab of Smart City and Department of Computer Science, City University of Hong Kong(香港城市大学智慧城市JC STEM实验室与计算机科学系) Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau(澳门大学科学与技术学院计算机与信息科学系)

AI总结 本文提出FogFool框架,通过物理合理的扰动生成对抗样本,提升遥感图像分类的可迁移性和鲁棒性,实验表明其在白盒和黑盒场景中均表现优异。

Comments 14 pages, 11 figures

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2604.13980 2026-04-16 cs.LG q-bio.QM stat.ML

BOAT: Navigating the Sea of In Silico Predictors for Antibody Design via Multi-Objective Bayesian Optimization

BOAT:通过多目标贝叶斯优化导航抗体设计的虚拟预测者海洋

Jackie Rao, Ferran Gonzalez Hernandez, Leon Gerard, Alexandra Gessner

机构 * MRC Biostatistics Unit, University of Cambridge(剑桥大学生物统计学单位) Centre for AI, Data Science and Artificial Intelligence, R&D, AstraZeneca(人工智能、数据科学和人工智能研究中心,阿斯利康研发部)

AI总结 本文提出BOAT框架,通过贝叶斯优化与遗传算法联合优化抗体多属性,解决抗体设计中的多目标优化问题,展示其在序列空间中的高效探索能力。

Comments Proceedings of the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2026

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2604.13905 2026-04-16 cs.CV

Rethinking Image-to-3D Generation with Sparse Queries: Efficiency, Capacity, and Input-View Bias

重新思考基于稀疏查询的图像到3D生成:效率、容量和输入视角偏差

Zhiyuan Xu, Jiuming Liu, Yuxin Chen, Masayoshi Tomizuka, Chenfeng Xu, Chensheng Peng

机构 * UC Berkeley(伯克利大学) University of Cambridge(剑桥大学) UT Austin(奥斯汀大学)

AI总结 本文提出SparseGen框架,通过稀疏查询实现高效的图像到3D生成,降低输入视角偏差并提升效率。模型采用紧凑的稀疏学习3D锚点查询和解码器,减少内存和推理时间,保持多视角保真度。

Comments Code is available at https://github.com/Pixtella/SparseGen

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2603.29088 2026-04-16 cs.SE cs.AI

WybeCoder: Verified Imperative Code Generation

WybeCoder:验证性 imperative 代码生成

Fabian Gloeckle, Mantas Baksys, Darius Feher, Kunhao Zheng, Amaury Hayat, Sean B. Holden, Gabriel Synnaeve, Peter O'Hearn

机构 * CERMICS, ENPC, Institut Polytechnique de Paris, CNRS(CERMICS,ENPC,巴黎理工学院,CNRS) Computer Lab, University of Cambridge(剑桥大学计算机实验室) Korea Institute for Advanced Study(韩国高级研究院) FAIR, Meta(FAIR,Meta) University College London(伦敦大学学院)

AI总结 WybeCoder 提出了一种验证性 imperative 代码生成框架,通过证明与生成同步的方式,实现代码、不变式和证明的共同进化,提升了复杂算法的验证效率。

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2505.18646 2026-04-15 cs.SE cs.AI cs.CL

SEW: Self-Evolving Agentic Workflows for Automated Code Generation

SEW:自演化代理工作流用于自动化代码生成

Siwei Liu, Jinyuan Fang, Han Zhou, Yingxu Wang, Zaiqiao Meng

机构 * University of Aberdeen(阿伯丁大学) University of Glasgow(格拉斯哥大学) University of Cambridge(剑桥大学) MBZUAI(马克斯·普朗克智能系统研究所)

AI总结 本文提出SEW框架,通过自演化方法自动设计和优化多代理工作流,提升代码生成任务的性能,实验表明在LiveCodeBench上比仅使用基础LLM提升12%。

Comments 16 pages, 5 figures

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2604.12060 2026-04-15 cs.LG cs.AI q-bio.GN

Interpretable DNA Sequence Classification via Dynamic Feature Generation in Decision Trees

通过决策树中的动态特征生成实现可解释的DNA序列分类

Nicolas Huynh, Krzysztof Kacprzyk, Ryan Sheridan, David Bentley, Mihaela van der Schaar

机构 * University of Cambridge(剑桥大学) CU Anschutz Medical Campus(安舒茨医疗校区)

AI总结 本文提出DEFT框架,通过动态生成高级序列特征提升决策树在DNA序列分类中的可解释性和预测性能。

Comments AISTATS 2026

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