Harvard University（哈佛大学）

Robust estimation of heterogeneous treatment effects in randomized trials leveraging external data

在随机试验中利用外部数据稳健估计异质治疗效应

Rickard Karlsson, Piersilvio De Bartolomeis, Issa J. Dahabreh, Jesse H. Krijthe

机构 * TU Delft（代尔夫特理工大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出QR-learner模型，通过结合外部数据提升随机试验中条件平均治疗效应估计的稳健性与统计功效。

Comments Accepted to AISTATS 2026. 24 pages, including references and appendix

Unsupervised Decomposition and Recombination with Discriminator-Driven Diffusion Models

无监督分解与重组：基于判别器驱动的扩散模型

Archer Wang, Emile Anand, Yilun Du, Marin Soljačić

机构 * Research Laboratory of Electronics, MIT, Cambridge, MA 02139, USA（MIT电子研究实验室） ； Department of Physics, Massachusetts Institute of Technology, MIT, Cambridge, MA, USA（麻省理工学院物理系） ； NSF AI Institute for Artificial Intelligence（国家科学基金会人工智能与基本相互作用研究所） ； Kempner Institute, Harvard University, Cambridge, MA, USA（哈佛大学 Kempner 院） ； Google DeepMind, Mountain View, CA, USA（Google DeepMind） ； School of Computer Science, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA（佐治亚理工学院计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出基于判别器驱动的扩散模型，用于无监督分解和重组数据，通过对抗训练提升潜在因子发现和生成质量，实验显示在多个数据集上优于基线方法，且在机器人视频轨迹中实现新应用。

Comments 28 pages, 16 figures, 4 tables

Fast weight programming and linear transformers: from machine learning to neurobiology

快速权重编程与线性变换器：从机器学习到神经生物学

Kazuki Irie, Samuel J. Gershman

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Center for Brain Science（脑科学中心） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence（自然与人工智能研究学院） 纠错

AI总结 本文探讨了快速权重编程器（FWPs）的理论基础、计算特性及其与变换器和状态空间模型的联系，并讨论了FWPs与大脑突触可塑性模型的关联，揭示了自然与人工智能的交汇。

Comments Accepted to TMLR 2025