Columbia University（哥伦比亚大学）

Learning Fair Demand Models

学习公平需求模型

Adam N. Elmachtoub, Hyemi Kim, Jonathan Y. Tan

机构 * Department of Industrial Engineering and Operations Research and Data Science Institute, Columbia University（工业工程与运筹学系及数据科学研究院，哥伦比亚大学） ； Department of Industrial Engineering and Operations Research, Columbia University（工业工程与运筹学系，哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究数据驱动定价中的公平性问题，通过比较在需求估计或价格优化阶段施加公平约束的策略，分析其对消费者福利和社会效益的影响。

Pixel Cube: Diffusion-based Portrait Video Relighting Through Realistic Lighting Reproduction

Pixel Cube: 基于扩散的肖像视频重光照通过真实感光照再现

Yufan Zhang, Yu Ji, Ayo Ajiboye, Rundi Wu, Yu Guo, Changxi Zheng, Jinwei Ye

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； LightThought LLC ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 提出一种基于扩散的方法，利用混合训练数据集和HDR环境图控制，实现动态肖像视频的真实感重光照，保持时间一致性和身份特征。

Comments ACM SIGGRAPH 2026 Journal Track / ACM Transactions on Graphics, 17 pages. Project page: https://yufanzhang82.github.io/PixelCube/

Journal ref ACM Trans. Graph. 45, 4, Article 119 (July 2026), 17 pages

Attention Sink in Transformers: A Survey on Utilization, Interpretation, and Mitigation

Transformer中的注意力汇聚：利用、解释与缓解综述

Zunhai Su, Hengyuan Zhang, Wei Wu, Yifan Zhang, Yaxiu Liu, He Xiao, Qingyao Yang, Yuxuan Sun, Rui Yang, Chao Zhang, Jing Xiong, Hui Shen, Keyu Fan, Weihao Ye, Chaofan Tao, Taiqiang Wu, Zhongwei Wan, Tiantian Zhang, Bowen Yan, Zhen Li, Yiming Zhang, Congkai Xie, Yulei Qian, Yuchen Xie, Yik-Chung Wu, Hongxia Yang, Ngai Wong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Meituan LongCat Team（美团LongCat团队） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 本文首次系统综述Transformer中的注意力汇聚现象，从基础利用、机制解释和策略缓解三个维度梳理研究现状，为未来研究提供指导。

One Loss to Rule Them All: Marked Time-to-Event for Structured EHR Foundation Models

一个损失统治一切：结构化EHR基础模型的标记时间到事件

Zilin Jing, Vincent Jeanselme, Yuta Kobayashi, Simon A. Lee, Chao Pang, Aparajita Kashyap, Yanwei Li, Xinzhuo Jiang, Shalmali Joshi

机构 * Department of Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） ； Department of Biomedical Informatics, Columbia University（哥伦比亚大学生物医学信息学系） ； Department of Computational Medicine, UCLA（洛杉矶大学计算医学系） ； Formation Bio 纠错

AI总结 提出ORA预训练目标，联合建模事件时间和关联测量，相比下一词预测和忽略连续测量的损失，在多个数据集和下游任务上产生更通用的表示，提升回归和时间到事件预测能力。