University of Edinburgh（爱丁堡大学）

DashAttention: Differentiable and Adaptive Sparse Hierarchical Attention

DashAttention: 可微且自适应的稀疏分层注意力

Yuxiang Huang, Nuno M. T. Gonçalves, Federico Alvetreti, Lei Li, Xu Han, Edoardo M. Ponti, André F. T. Martins, Marcos V. Treviso

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa（里斯本大学理工学院） ； Instituto de Telecomunicações（电信研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； TransPerfect（TransPerfect公司） ； ELLIS Unit Lisbon（里斯本ELLIS单位） 纠错

AI总结 本研究提出DashAttention，一种可微且自适应的稀疏分层注意力机制，通过自适应稀疏α-entmax变换选择可变数量的块，从而在保持整个层次结构可微的同时，提升长上下文建模能力，实验表明其在高稀疏度下优于现有方法。

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Imperfect World Models are Exploitable

不完美的世界模型是可利用的

Logan Mondal Bhamidipaty, Esmeralda S. Whitammer, David Abel, Mykel J. Kochenderfer, Subramanian Ramamoorthy

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种新的强化学习中模型利用的定义，指出世界模型如果暗示某种策略应严格优于另一种策略，而真实环境转移模型却暗示相反，那么该模型就是可利用的。研究通过发展奖励黑客和模型利用的一般理论，证明在大规模策略集上利用本质上是不可避免的，并揭示了安全规划在世界模型中的局限性。

Comments 17 pages, 3 figures, 2 tables; modified (fixed metadata)

CounterCount: A Diagnostic Framework for Counting Bias in Vision Language Models

CounterCount: 一种用于视觉语言模型计数偏差诊断的框架

Reem Alzahrani, Hassan Alshanqiti, Bushra Bin Hemid, Zaid Alyafeai, Abdelrahman Eldesokey, Bernard Ghanem

机构 * KAUST（卡尔斯鲁德大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒-阿齐兹大学） 纠错

AI总结 本文提出CounterCount框架，通过对比事实性与反事实性图像来诊断视觉语言模型在计数任务中的偏差问题，揭示模型对物体级先验知识的依赖，并提出统一的注意力调节策略提升反事实计数准确性。

Old Habits Die Hard: How Conversational History Geometrically Traps LLMs

旧习惯难改：对话历史如何几何学地困住大语言模型

Adi Simhi, Fazl Barez, Martin Tutek, Yonatan Belinkov, Shay B. Cohen

机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术ion-以色列理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Zagreb, FER（Zagreb大学，FER） ； Kempner Institute, Harvard University（Kempner研究所，哈佛大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 研究探讨对话历史如何通过几何陷阱影响大语言模型的后续表现，提出History-Echoes框架从概率和几何两个角度分析对话历史偏差，并揭示行为持续性在潜在空间中的几何陷阱。

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PyHealth 2.0: A Comprehensive Open-Source Toolkit for Accessible and Reproducible Clinical Deep Learning

PyHealth 2.0: 一个全面的开源工具包，用于可访问和可重复的临床深度学习

John Wu, Yongda Fan, Zhenbang Wu, Paul Landes, Eric Schrock, Sayeed Sajjad Razin, Arjun Chatterjee, Naveen Baskaran, Joshua Steier, Andrea Fitzpatrick, Bilal Arif, Rian Atri, Jathurshan Pradeepkumar, Siddhartha Laghuvarapu, Junyi Gao, Adam R. Cross, Jimeng Sun

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； PyHealth Research Initiative（PyHealth研究计划） ； University of Illinois College of Medicine, Chicago, IL, USA（伊利诺伊大学医学院） ； The University of Edinburgh, Edinburgh, UK（爱丁堡大学） ； Health Data Research UK, London, UK（英国健康数据研究） ； Department of Biomedical Engineering, Bangladesh University of Engineering（孟加拉国工程大学生物医学工程系） 纠错

AI总结 本文提出PyHealth 2.0，一个全面的开源工具包，旨在解决临床AI研究中的可重复性和可访问性问题，通过统一15+数据集、20+临床任务、25+模型、5+可解释性方法和不确定性量化方法，实现7行代码即可完成预测建模。

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Wavelet Flow Matching for Multi-Scale Physics Emulation

小波流匹配用于多尺度物理模拟

Gabriele Accarino, Juan Nathaniel, Carla Roesch, Pierre Gentine, Sara Shamekh, Duncan Watson-Parris, Viviana Acquaviva

机构 * Department of Earth and Environmental Engineering（地球与环境工程系） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（数学科学学院） ； New York University（纽约大学） ； Scripps Institution of Oceanography（斯克里普斯海洋研究所） ； Halıcıoğlu Data Science Institute（哈利奇数据科学研究所） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； CUNY New York City College of Technology（纽约市立大学纽约技术学院） ； Lamont-Doherty Earth Observatory（拉蒙特-多伊蒂地球观测站） 纠错

AI总结 本文提出小波流匹配方法，通过在多尺度小波空间中直接进行最优传输，解决多尺度物理系统模拟中稳定性与精度的平衡问题，实现更高效的生成式模拟。

Do Composed Image Retrieval Benchmarks Require Multimodal Composition?

组合图像检索基准是否需要多模态组合？

Matteo Attimonelli, Alessandro De Bellis, Aryo Pradipta Gema, Rohit Saxena, Monica Sekoyan, Wai-Chung Kwan, Claudio Pomo, Alessandro Suglia, Dietmar Jannach, Tommaso Di Noia, Pasquale Minervini

机构 * Politecnico di Bari（巴里理工大学） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Klagenfurt（克雷格弗特大学） 纠错

AI总结 研究发现组合图像检索任务中，许多查询可通过单一模态解决，而非真正的多模态组合，揭示了多模态组合的假设不成立。