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University of Edinburgh(爱丁堡大学)

2026-04-21 至 2026-04-21 共收录 11
2604.16106 2026-04-21 cs.CY cs.AI

Reckoning with the Political Economy of AI: Avoiding Decoys in Pursuit of Accountability

审视人工智能的政治经济学:避免诱饵以实现问责

Janet Vertesi, danah boyd, Alex Taylor, Benjamin Shestakofsky

机构 * Sociology Department(社会学系) Princeton University(普林斯顿大学) Department of Communication(传播学系) Cornell University(康奈尔大学) Institute of Design Informatics(设计信息研究所) University of Edinburgh(爱丁堡大学) Department of Information Science(信息科学系)

AI总结 本文探讨人工智能项目中诱饵对权力与经济的影响,指出需识别诱饵的误导性并直接面对其物质政治经济,以促进更公平的AI发展。

Comments To be presented at ACM FAccT, Montréal, Canada, June 25 to June 28, 2026

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2512.24827 2026-04-21 cs.LG

Inter-Agent Relative Representations for Multi-Agent Option Discovery

多智能体选项发现的智能体相对表示

Raul D. Steleac, Mohan Sridharan, David Abel

机构 * School of Informatics University of Edinburgh(信息学院爱丁堡大学)

AI总结 本文提出一种多智能体选项发现方法,通过压缩状态空间并保留协调信息,提升多智能体协作能力。

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2510.18109 2026-04-21 cs.CR cs.LG

PrivaDE: Privacy-preserving Data Evaluation for Blockchain-based Data Marketplaces

PrivaDE:基于区块链的数据市场中的隐私保护数据评估

Wan Ki Wong, Sahel Torkamani, Michele Ciampi, Rik Sarkar

机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学)

AI总结 PrivaDE通过隐私保护协议实现数据集的效用评分,无需暴露模型参数和数据,适用于区块链数据市场,提升数据评估效率和公平性。

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2604.10741 2026-04-21 cs.CL cs.AI cs.IR

Deep-Reporter: Deep Research for Grounded Multimodal Long-Form Generation

Deep-Reporter:基于多模态长形式生成的深度研究

Fangda Ye, Zhifei Xie, Yuxin Hu, Yihang Yin, Shurui Huang, Shikai Dong, Jianzhu Bao, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) University of Edinburgh(爱丁堡大学) Beijing Institute of Technology(北京理工大学)

AI总结 本文提出Deep-Reporter框架,通过多模态搜索、检查清单引导合成和上下文管理,解决多模态长形式生成中的整合与选择难题,通过8K高质量数据集和M2LongBench测试集验证其有效性。

Comments 41 pages, 6 figures, 8 tables. Code available at https://github.com/fangda-ye/Deep-Report. v2: corrected typos and updated experimental results

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2601.05062 2026-04-21 cs.CL cs.AI cs.LG

Compositional Steering of Large Language Models with Steering Tokens

通过引导标记对大型语言模型进行组合引导

Gorjan Radevski, Kiril Gashteovski, Giwon Hong, Carolin Lawrence, Goran Glavaš

机构 * NEC Laboratories Europe(NEC欧洲实验室) University of Edinburgh(爱丁堡大学) Center for Artificial Intelligence and Data Science(人工智能与数据科学中心) University of Würzburg(乌尔姆大学) CAIR, Ss. Cyril and Methodius University of Skopje(CAIR,斯·西里尔和方法ius大学)

AI总结 本文提出组合引导标记,用于多行为引导,通过自蒸馏将自然语言指令嵌入专用标记,实现更有效的零样本组合,实验表明其在可验证约束上的表现优于其他方法。

Comments Accepted at ACL 2026

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2511.01066 2026-04-21 cs.CL

HPLT 3.0: Very Large-Scale Multilingual Resources for LLMs and MT. Mono- and Bi-lingual Data, Multilingual Evaluation, and Pre-Trained Models

HPLT 3.0:非常大规模的多语言资源用于大语言模型和机器翻译。单语和双语数据、多语言评估以及预训练模型

Stephan Oepen, Nikolay Arefev, Mikko Aulamo, Marta Bañón, Maja Buljan, Laurie Burchell, Lucas Charpentier, Pinzhen Chen, Mariya Fedorova, Ona de Gibert, Barry Haddow, Jan Hajič, Jindřich Helcl, Andrey Kutuzov, Veronika Laippala, Zihao Li, Risto Luukkonen, Bhavitvya Malik, Vladislav Mikhailov, Amanda Myntti, Dayyán O'Brien, Lucie Poláková, Sampo Pyysalo, Gema Ramírez Sánchez, Janine Siewert, Pavel Stepachev, Jörg Tiedemann, Teemu Vahtola, Dušan Variš, Fedor Vitiugin, Tea Vojtěchová, Jaume Zaragoza

机构 * University of Oslo, Department of Informatics(奥斯陆大学信息学院) University of Helsinki, Department of Digital Humanities(赫尔辛基大学数字人文学院) Prompsit Language Engineering(Prompsit语言工程) The Common Crawl Foundation(Common Crawl基金会) Edinburgh University, School of Informatics(爱丁堡大学信息学院) Charles University, Prague, Institute of Formal and Applied Linguistics(布拉格查理大学形式与应用语言学研究所) TurkuNLP, University of Turku, Department of Computing(图尔库大学TurkuNLP,计算机系)

AI总结 HPLT 3.0 提供了覆盖近200种语言的高质量大规模文本数据集,包含多语言评估基准和预训练模型,通过数据质量分析和模型评估验证了其有效性。

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2510.24942 2026-04-21 cs.LG cs.AI cs.CL

Finding Culture-Sensitive Neurons in Vision-Language Models

在视觉-语言模型中寻找文化敏感神经元

Xiutian Zhao, Rochelle Choenni, Rohit Saxena, Ivan Titov

机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学) University of Amsterdam(阿姆斯特丹大学) Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

AI总结 研究视觉-语言模型处理文化相关信息的神经元特性,通过CVQA基准验证文化敏感神经元的存在及其分布,提出ConAct方法提升识别效果。

Comments Accepted to EACL 2026

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2604.17010 2026-04-21 cs.CL cs.AI cs.LG cs.PL

Improving LLM Code Reasoning via Semantic Equivalence Self-Play with Formal Verification

通过形式验证的语义等价自博弈提升大语言模型代码推理

Antonio Valerio Miceli Barone, Poon Tsz Nok

机构 * School of Informatics University of Edinburgh(信息学院爱丁堡大学)

AI总结 本文提出一种基于形式验证的语义等价自博弈框架,利用对抗训练提升代码推理能力,通过验证等价性与非等价性,释放OpInstruct-HSx数据集,实验显示在EquiBench上提升13.3个百分点。

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2604.16714 2026-04-21 cs.LG stat.CO stat.ML

How to Approximate Inference with Subtractive Mixture Models

如何利用减法混合模型进行近似推断

Lena Zellinger, Nicola Branchini, Lennert De Smet, Víctor Elvira, Nikolay Malkin, Antonio Vergari

机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学) University of Warwick(沃里克大学) KU Leuven(鲁汶大学)

AI总结 本文研究了如何通过设计IS的期望估计器和VI的学习方案来有效利用减法混合模型,并评估其在分布近似中的表现,同时讨论了估计稳定性与学习效率的挑战。

Comments Accepted version at AISTATS 2026

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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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2603.01332 2026-04-21 cs.CV

Perspective-Equivariant Fine-tuning for Multispectral Demosaicing without Ground Truth

视角等变微调用于无地面真实多光谱去马赛克

Andrew Wang, Mike Davies

机构 * School of Engineering(工程学院) University of Edinburgh(爱丁堡大学)

AI总结 本文提出PEFD框架,通过利用相机成像系统的投影几何,利用更丰富的群结构恢复更多空域信息,并通过微调预训练模型实现高效多光谱去马赛克,优于现有方法,接近监督学习性能。

Comments To appear in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026

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