University of Cambridge（剑桥大学）

LSC-Eval: A General Framework to Evaluate Methods for Assessing Dimensions of Lexical Semantic Change Using LLM-Generated Synthetic Data

Naomi Baes, Raphaël Merx, Nick Haslam, Ekaterina Vylomova, Haim Dubossarsky

机构 * Melbourne School of Psychological Sciences, The University of Melbourne（墨尔本大学心理学科学学院） ； School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息学院） ； School of Electronic Engineering and Computer Science, Queen Mary University of London（伦敦女王学院电子工程与计算机科学学院） ； The Alan Turing Institute, London（伦敦艾伦·图灵研究所） ； Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） 纠错

Comments Accepted to ACL Findings (9-page long paper; 35 pages total including limitations, appendices and references)

LoGU: Long-form Generation with Uncertainty Expressions

Ruihan Yang, Caiqi Zhang, Zhisong Zhang, Xinting Huang, Sen Yang, Nigel Collier, Dong Yu, Deqing Yang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

Comments ACL 2025 Main

Time, Travel, and Energy in the Uniform Dispersion Problem

Michael Amir, Alfred M. Bruckstein

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Technion - Israel Institute of Technology（技术学院-以色列理工学院） 纠错

Comments Accepted to IEEE T-RO. Includes and expands results from "Minimizing Travel in the Uniform Dispersal Problem for Robotic Sensors" (AAMAS 2019, arXiv:1903.03259)

Causal Estimation of Tokenisation Bias

Pietro Lesci, Clara Meister, Thomas Hofmann, Andreas Vlachos, Tiago Pimentel

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

Comments Published as a conference paper at ACL 2025

Zero-Shot Time Series Forecasting with Covariates via In-Context Learning

Andreas Auer, Raghul Parthipan, Pedro Mercado, Abdul Fatir Ansari, Lorenzo Stella, Bernie Wang, Michael Bohlke-Schneider, Syama Sundar Rangapuram

机构 * Johannes Kepler University Linz（约翰·凯撒大学林茨） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； AWS AI Labs（亚马逊AI实验室） 纠错

Comments The paper was written at the end of 2024

Sheaves Reloaded: A Directional Awakening

Stefano Fiorini, Hakan Aktas, Iulia Duta, Stefano Coniglio, Pietro Morerio, Alessio Del Bue, Pietro Liò

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bergamo（贝拉米奥大学） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） 纠错

SAMJ: Fast Image Annotation on ImageJ/Fiji via Segment Anything Model

Carlos Garcia-Lopez-de-Haro, Caterina Fuster-Barcelo, Curtis T. Rueden, Jonathan Heras, Vladimir Ulman, Daniel Franco-Barranco, Adrian Ines, Kevin W. Eliceiri, Jean-Christophe Olivo-Marin, Jean-Yves Tinevez, Daniel Sage, Arrate Munoz-Barrutia

机构 * Bioengineering Department（生物工程系） ； Universidad Carlos III de Madrid（卡洛斯三世大学） ； Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón（Gregorio Marañón卫生研究院） ； Institut Pasteur, Université Paris Cité（巴黎研究院） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） ； University of La Rioja（拉里奥ja大学） ； VSB – Technical University of Ostrava（奥斯特拉瓦技术大学） ； Masaryk University（马萨里克大学） ； MRC Laboratory of Molecular Biology（分子生物学实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Donostia International Physics Center (DIPC)（Donostia国际物理中心） ； CNRS UMR 3691 ； Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） 纠错

Exploiting the English Vocabulary Profile for L2 word-level vocabulary assessment with LLMs

Stefano Bannò, Kate Knill, Mark Gales

机构 * ALTA Institute, Department of Engineering, University of Cambridge（ALTA研究所，工程系，剑桥大学） 纠错

Comments Accepted to the 20th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications

Scaling and Beyond: Advancing Spatial Reasoning in MLLMs Requires New Recipes

Huanyu Zhang, Chengzu Li, Wenshan Wu, Shaoguang Mao, Yifan Zhang, Haochen Tian, Ivan Vulić, Zhang Zhang, Liang Wang, Tieniu Tan, Furu Wei

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

Red Teaming AI Policy: A Taxonomy of Avoision and the EU AI Act

Rui-Jie Yew, Bill Marino, Suresh Venkatasubramanian

机构 * Brown University（布朗大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

Comments Forthcoming at the 2025 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency

Understanding and Improving Laplacian Positional Encodings For Temporal GNNs

Yaniv Galron, Fabrizio Frasca, Haggai Maron, Eran Treister, Moshe Eliasof

机构 * Technion – Israel Institute of Technology（技术学院–以色列理工学院） ； Ben-Gurion University of the Negev（贝纳-加隆大学奈杰夫分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

Comments ECML-PKDD 2025

Decoding the Stressed Brain with Geometric Machine Learning

Sonia Koszut, Sam Nallaperuma-Herzberg, Pietro Lio

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

Comments 12 pages, 5 figures. This version has been accepted as a full paper at the 2025 AI in Healthcare (AIiH) Conference

DiTASK: Multi-Task Fine-Tuning with Diffeomorphic Transformations

Krishna Sri Ipsit Mantri, Carola-Bibiane Schönlieb, Bruno Ribeiro, Chaim Baskin, Moshe Eliasof

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Ben-Gurion University of the Negev（贝内尔-阿布德大学） 纠错

Comments CVPR 2025, 14 pages

Best Practices for Multi-Fidelity Bayesian Optimization in Materials and Molecular Research

Víctor Sabanza-Gil, Riccardo Barbano, Daniel Pacheco Gutiérrez, Jeremy S. Luterbacher, José Miguel Hernández-Lobato, Philippe Schwaller, Loïc Roch

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Atinary Technologies Inc.（Atinary技术公司） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

Using LLMs to Advance the Cognitive Science of Collectives

Ilia Sucholutsky, Katherine M. Collins, Nori Jacoby, Bill D. Thompson, Robert D. Hawkins

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

Advancing AI-assisted Hardware Design with Hierarchical Decentralized Training and Personalized Inference-Time Optimization

Hao Mark Chen, Zehuan Zhang, Wanru Zhao, Nicholas Lane, Hongxiang Fan

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

Digital twins enable full-reference quality assessment of photoacoustic image reconstructions

Janek Gröhl, Leonid Kunyansky, Jenni Poimala, Thomas R. Else, Francesca Di Cecio, Sarah E. Bohndiek, Ben T. Cox, Andreas Hauptmann

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Cancer Research UK Cambridge Institute（英国癌症研究会剑桥研究所） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； University of Eastern Finland（东部芬兰大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Oulu（奥卢大学） 纠错

Smooth Model Compression without Fine-Tuning

Christina Runkel, Natacha Kuete Meli, Jovita Lukasik, Ander Biguri, Carola-Bibiane Schönlieb, Michael Moeller

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Siegen（辛根大学） 纠错

The Butterfly Effect in Pathology: Exploring Security in Pathology Foundation Models

Jiashuai Liu, Yingjia Shang, Yingkang Zhan, Di Zhang, Yi Niu, Dong Wei, Xian Wu, Zeyu Gao, Chen Li, Yefeng Zheng

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Heilongjiang University, Harbin, China（黑龙江大学） ； Tencent Jarvis Lab, Shenzhen, China（腾讯 Jarvis 实验室） ； Department of Oncology, University of Cambridge, UK（剑桥大学肿瘤科） ； Medical Artificial Intelligence Laboratory, Westlake University, Hangzhou, China（西湖大学医学人工智能实验室） 纠错

Learning to Reason Over Time: Timeline Self-Reflection for Improved Temporal Reasoning in Language Models

Adrián Bazaga, Rexhina Blloshmi, Bill Byrne, Adrià de Gispert

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） 纠错

Comments ACL 2025 (Main)

A Rose by Any Other Name: LLM-Generated Explanations Are Good Proxies for Human Explanations to Collect Label Distributions on NLI

Beiduo Chen, Siyao Peng, Anna Korhonen, Barbara Plank

机构 * MaiNLP, Center for Information and Language Processing, LMU Munich, Germany（MaiNLP，信息与语言处理中心，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） 纠错

Comments Accepted by ACL 2025 Findings, 25 pages, 21 figures

Zero-Trust Foundation Models: A New Paradigm for Secure and Collaborative Artificial Intelligence for Internet of Things

Kai Li, Conggai Li, Xin Yuan, Shenghong Li, Sai Zou, Syed Sohail Ahmed, Wei Ni, Dusit Niyato, Abbas Jamalipour, Falko Dressler, Ozgur B. Akan

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science, TU Berlin（柏林技术大学电气与计算机工程学院） ； Real-Time and Embedded Computing Systems Research Centre (CISTER)（实时与嵌入式计算系统研究中心） ； Data61, CSIRO（数据61，澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； School of Computer Science and Engineering, the University of New South Wales（新南威尔士大学计算机科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Public Big Data, College of Big Data and Information Engineering, Guizhou University（公共大数据国家重点实验室，贵州大学大数据与信息工程学院） ； Department of Computer Engineering, Qassim University（科威特大学计算机工程系） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Division of Electrical Engineering, Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系电子工程系） ； Center for NeXt-Generation Communications (CXC), Koç University（下一代通信中心（CXC），科隆大学） 纠错

LLM Performance for Code Generation on Noisy Tasks

Radzim Sendyka, Christian Cabrera, Andrei Paleyes, Diana Robinson, Neil Lawrence

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

The First MPDD Challenge: Multimodal Personality-aware Depression Detection

Changzeng Fu, Zelin Fu, Qi Zhang, Xinhe Kuang, Jiacheng Dong, Kaifeng Su, Yikai Su, Wenbo Shi, Junfeng Yao, Yuliang Zhao, Shiqi Zhao, Jiadong Wang, Siyang Song, Chaoran Liu, Yuichiro Yoshikawa, Björn Schuller, Hiroshi Ishiguro

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Technology Sydney（悉尼大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； National Information Institute（国家信息研究所） ； Osaka University（大阪大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

Comments This paper has been accepted as part of the MPDD Challenge in the ACMMM 2025 Grand Challenge

ChatHuman: Chatting about 3D Humans with Tools

Jing Lin, Yao Feng, Weiyang Liu, Michael J. Black

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Meshcapade ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

Comments Project page: https://chathuman.github.io

Understanding (Un)Reliability of Steering Vectors in Language Models

Joschka Braun, Carsten Eickhoff, David Krueger, Seyed Ali Bahrainian, Dmitrii Krasheninnikov

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Mila, University of Montreal（蒙特利尔大学机器学习研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

Comments 17 pages, 10 figures. Presented at the ICLR 2025 Workshop on Foundation Models in the Wild

Image Tokens Matter: Mitigating Hallucination in Discrete Tokenizer-based Large Vision-Language Models via Latent Editing

Weixing Wang, Zifeng Ding, Jindong Gu, Rui Cao, Christoph Meinel, Gerard de Melo, Haojin Yang

机构 * Hasso Plattner Institute（霍普夫纳研究所） ； University of Potsdam（波茨坦大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； German University of Digital Science（德国数字科学大学） 纠错

OpenReview Should be Protected and Leveraged as a Community Asset for Research in the Era of Large Language Models

Hao Sun, Yunyi Shen, Mihaela van der Schaar

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

GraphCheck: Breaking Long-Term Text Barriers with Extracted Knowledge Graph-Powered Fact-Checking

Yingjian Chen, Haoran Liu, Yinhong Liu, Jinxiang Xie, Rui Yang, Han Yuan, Yanran Fu, Peng Yuan Zhou, Qingyu Chen, James Caverlee, Irene Li

机构 * University of Tokyo（东京大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Duke-NUS Medical School（杜克-新加坡国立大学医学院） ； Aarhus University（阿贾克斯大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

Can Large Language Models Understand Symbolic Graphics Programs?

Zeju Qiu, Weiyang Liu, Haiwen Feng, Zhen Liu, Tim Z. Xiao, Katherine M. Collins, Joshua B. Tenenbaum, Adrian Weller, Michael J. Black, Bernhard Schölkopf

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

Comments ICLR 2025 Spotlight (v4: 47 pages, 26 figures, project page: https://sgp-bench.github.io/)