Fudan University（复旦大学）

A Polynomial Architecture-Attribution Co-Design Framework for Exact Aumann-Shapley Attribution in GNNs

一种用于图神经网络中精确奥曼-夏普利归因的多项式架构-归因协同设计框架

Bizu Feng, Zhimu Yang, Shuming Wang, Shaode Yu, Yuan Cheng, Xiaojun Qian, Zixin Hu

机构 * Institute of Artificial Intelligence Innovation and Industry, Fudan University（复旦大学人工智能创新与产业研究院） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Human Phenome Institute, Fudan University（复旦大学人类表型组研究院） ； School of Information and Communication Engineering, Communication University of China（中国传媒大学信息与通信工程学院） 纠错

AI总结 研究图神经网络的特征级和节点级解释，提出APEX框架，通过PolyGIN使归因积分可精确计算，实验表明该框架能保持预测性能，提高归因保真度并减少评估次数。

Comments It has 23 pages

Chemical Chain-of-Thought Functions as a Hallucination-Prone Molecular Scratchpad

化学思维链函数作为易产生幻觉的分子草稿本

Jiatong Li, Yuxuan Ren, Weida Wang, Xiaoyong Wei, Yatao Bian

机构 * Blue Whale Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学蓝鲸实验室） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 研究化学推理语言模型中思维链的作用，发现其在多个模型和任务中易产生幻觉且与答案正确性无关，存在共享草稿本功能，如Chem-R依赖SMILES草稿，干扰其草图会影响生成，表明化学CoT是易产生幻觉的分子草稿本，提醒不能仅以CoT判断推理可靠性。

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Traceable Scholarship: Page Anchors and Ariadne's Thread for Humanistic Inquiry in the Age of Generative AI

可追溯的学术研究：生成式人工智能时代人文探究的页面锚点与阿里阿德涅之线

Deyu Jing

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 针对生成式人工智能时代人文研究中解释缺乏明确依据的问题，提出可追溯学术研究，介绍页面锚点等方法及AIH-Infra参考实现，通过案例研究展示其作用，确保人文研究在该时代保持公开可反驳。

Comments 33 pages, 8 tables. This paper proposes a normative and infrastructural framework for traceable, AI-assisted humanistic research and presents an auditable Kant case study

When Does Recurrence Become an Algorithm? Convergence Selection in Weight-Tied Looped Transformers

循环何时成为一种算法？权重绑定循环变换器中的收敛选择

Tong Zhang, Junhao Hu, Yun Peng, Tao Xie

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究权重绑定循环变换器何时实现算法，通过群字问题得出预算定律、架构先验决定算法等四个发现，介绍收敛时间缩放工具并验证其因果关系，结果可复现。

EvoSQL: Memory-Augmented Critic-Generator Co-Evolution for Text-to-SQL

EvoSQL：用于文本到SQL的内存增强型评论家-生成器协同进化

Jiawei Zhou, Jianwei Wang, Chenyu Zhou, Chaojian Shi, Ming Dong, Kai Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） 纠错

AI总结 研究文本到SQL问题，提出EvoSQL协同进化框架，通过生成器与评论家迭代交互、维护内存、验证候选及自蒸馏策略优化微调等，在Spider和BIRD实验中持续改进开源模型，证明该方法是有效途径。

EgoRecovery: Acquiring Failure Recovery Ability Through Human Recovery Demonstration

自我恢复：通过人类恢复演示获得故障恢复能力

Zuhao Ge, Yuchen Zhou, Weitao Zhou, Minglei Li, Xinyu Li, Chao Wu, Hanwen Zhao, Haotian Wang, Zuxuan Wu, Xiaosong Jia, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI), Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） 纠错

AI总结 研究如何让具身机器人从故障中恢复，提出EgoRecovery协同训练框架，利用以自我为中心的人类数据捕捉故障恢复过程，将人类恢复演示与机器人数据共享空间对齐，实验证明该方法在现实世界恢复任务中比多种基线方法成功率更高。