EPFL（洛桑联邦理工学院）

Confining Nondeterminism: AI-Driven Research Systems as DBMSs for Reliable, Non-Wasteful, Transparent, and Collaborative Research [Vision]

限制非确定性：作为数据库管理系统的人工智能驱动研究系统，实现可靠、无浪费、透明和协作式研究 [愿景]

Kyoungmin Kim, Anastasia Ailamaki

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究指出大语言模型代理在研究中存在不可信问题，根源是代理循环的随机调用无法检查内部状态。借鉴数据库经验，建议用确定性带版本的数据流引擎组织研究项目，大语言模型作查询编译器，五条设计规则确保研究可靠、透明且协作。

Prompting-MammAlps: Fine-Grained Text-to-Video Retrieval for Camera-Trap Data

Prompting-MammAlps：用于相机陷阱数据的细粒度文本到视频检索

Valentin Gabeff, Baptiste Maquignaz, Jennifer Shan, Sepideh Mamooler, Gencer Sumbul, Blair Costelloe, Devis Tuia, Alexander Mathis

机构 * Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； Max Planck Institute of Animal Behavior（马克斯·普朗克动物行为研究所） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） 纠错

AI总结 针对相机陷阱数据自动检索视频的难题，提出Prompting-MammAlps基准及细粒度可解释TVR方法，训练视觉变压器并结合大语言模型处理查询，在基准测试中取得较好成绩，优于零样本VLM。

Comments Accepted at ECCV 2026; Project page: https://cnai.epfl.ch/prompting-mammalps