Columbia University（哥伦比亚大学）

NeuroPlastic: A Plasticity-Modulated Optimizer for Biologically Inspired Learning Dynamics

NeuroPlastic：一种基于可塑性的优化器，用于生物启发的学习动态

Douglas Jiang, Yuechen Wang, Jiayi Wang, Jiaying Geng, Qinglong Wang, Feng Tian

机构 * Department of Neurology, Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard Medical School（神经病学系，贝塞斯达德acons医疗中心，哈佛医学院） ； Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health（生物统计学系，哈佛T.H. Chan公共卫生学院） ； Department of Statistics, John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（统计学系，约翰·A·保罗森工程与应用科学学院，哈佛大学） ； Department of Psychology, Columbia University（心理学系，哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 NeuroPlastic通过多信号可塑性机制改进梯度更新，提升图像分类性能，在少数据场景下表现更佳，且在迁移学习中保持稳定性和竞争力。

Comments 16 pages, 7 figures

Unsupervised Graph Modeling for Anomaly Detection in Accounting Subject Relationships

无监督图建模在会计科目关系中的异常检测

Yuhan Wang, Ruobing Yan, Zhe Su, Hejing Chen, Ningjing Sang, Yunfei Nie

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Georgetown University（乔治城大学） ； Pepperdine University（佩珀德雷大学） ； Walsh College（沃什学院） ； Brandeis University（布兰迪斯大学） 纠错

AI总结 本文提出基于图神经网络的无监督判别框架，用于检测会计科目关联结构中的异常，通过构建科目关联图并分析结构偏差，实现局部和跨社区异常检测。

Robust Representation Learning through Explicit Environment Modeling

通过显式环境建模实现稳健的表示学习

Yuli Slavutsky, David M. Blei

机构 * Department of Statistics Columbia University（哥伦比亚大学统计系） ； Departments of Statistics and Computer Science Columbia University（哥伦比亚大学统计学与计算机科学系） 纠错

AI总结 本文研究多环境数据下稳健表示学习，提出显式建模环境变化并消除其影响的方法，通过广义随机截距模型验证其在不同场景下的优越性。

A Framework for Longitudinal Health AI Agents

面向长期健康AI代理的框架

Georgianna Lin, Rencong Jiang, Noémie Elhadad, Xuhai "Orson" Xu

机构 * Columbia University, Biomedical Informatics（哥伦比亚大学生物医学信息学） ； Columbia University, Computer Science（哥伦比亚大学计算机科学） 纠错

AI总结 本文提出一个多层框架，用于支持长期健康交互的AI代理，强调适应性、连贯性、连续性和自主性，通过案例展示如何维持有意义的参与并支持个性化决策。

Comments 10 pages, 2 figures, 5 tables

Consist-Retinex: One-Step Noise-Emphasized Consistency Training Accelerates High-Quality Retinex Enhancement

Consist-Retinex：一步噪声强调一致性训练加速高质量Retinex增强

Jian Xu, Wei Chen, Shigui Li, Delu Zeng, John Paisley, Qibin Zhao

机构 * RIKEN AIP（日本理化学研究院Advanced Institute for Photonics and Electronics） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出Consist-Retinex，通过Retinex Transformer Decomposition Network获取反射率和光照图，并采用Retinex-aware双目标和自适应噪声强调固定点采样进行一致性训练，提升低光照图像增强质量。

Neural Bridge Processes

神经桥过程

Jian Xu, Yican Liu, Delu Zeng, John Paisley, Qibin Zhao

机构 * RIKEN AIP（理化学研究所AIP） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 神经桥过程通过引入输入锚定轨迹提升生成路径的条件性，解决传统扩散过程在输入条件编码上的不足，实验显示在回归、EEG、CylinderFlow和图像回归任务中均取得提升。