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高校专区

Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

2026-04-01 至 2026-04-01 共收录 4
2603.29967 2026-04-01 cs.CV

Learning Structural-Functional Brain Representations through Multi-Scale Adaptive Graph Attention for Cognitive Insight

通过多尺度自适应图注意力学习结构-功能脑表示以获得认知洞察

Badhan Mazumder, Sir-Lord Wiafe, Aline Kotoski, Vince D. Calhoun, Dong Hye Ye

机构 * Georgia State University(佐治亚州立大学) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Emory University(埃默里大学) Tri-Institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS)(三机构神经影像与数据科学转化研究中心 (TReNDS))

AI总结 本文提出MAGNet框架,通过多尺度自适应图注意力机制融合结构和功能脑网络,提升认知功能理解。

Comments Preprint version of the paper accepted to the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2026). This is the author's accepted manuscript. The final published version will appear in IEEE Xplore

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2603.29895 2026-04-01 cs.AI cs.IT cs.LG math.IT

A Rational Account of Categorization Based on Information Theory

基于信息论的分类理性分析

Christophe J. MacLellan, Karthik Singaravadivelan, Xin Lian, Zekun Wang, Pat Langley

机构 * School of Interactive Computing, Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院交互计算学院) Department of Computer Science, Northwestern University(西北大学计算机科学系) Georgia Tech Research Institute, Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院研究所) Institute for the Study of Learning and Expertise(学习与专长研究所)

AI总结 本文提出基于信息论的分类新理论,通过经典分类实验验证其解释人类分类行为的能力,优于现有多种分类模型。

Comments 6 pages, 5 figures, 2 tables

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2603.29846 2026-04-01 cs.CL

SNEAK: Evaluating Strategic Communication and Information Leakage in Large Language Models

SNEAK:评估大语言模型中的战略沟通与信息泄露

Adar Avsian, Larry Heck

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

AI总结 SNEAK通过模拟盟友和间谍两种角色,评估语言模型在信息共享与保密之间的平衡能力,发现当前系统在非对称信息下的战略沟通仍存在挑战,人类表现显著优于模型。

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2603.10062 2026-04-01 cs.AR cs.AI cs.MA

Multi-Agent Memory from a Computer Architecture Perspective: Visions and Challenges Ahead

从计算机架构角度看多智能体记忆:愿景与未来挑战

Zhongming Yu, Naicheng Yu, Hejia Zhang, Wentao Ni, Mingrui Yin, Jiaying Yang, Yujie Zhao, Jishen Zhao

机构 * University of California, San Diego(加利福尼亚大学圣迭戈分校) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

AI总结 本文从计算机架构角度探讨多智能体系统内存问题,提出三层内存层次结构并指出缓存共享和结构化内存访问控制两大关键协议缺口,强调多智能体内存一致性是当前最紧迫的挑战。

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