Harvard University（哈佛大学）

Meta-learning In-Context Enables Training-Free Cross Subject Brain Decoding

基于上下文的元学习实现无训练跨受试者脑解码

Mu Nan, Muquan Yu, Weijian Mai, Jacob S. Prince, Hossein Adeli, Rui Zhang, Jiahang Cao, Benjamin Becker, John A. Pyles, Margaret M. Henderson, Chunfeng Song, Nikolaus Kriegeskorte, Michael J. Tarr, Xiaoqing Hu, Andrew F. Luo

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harvard University（哈佛大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于上下文的元学习方法，无需微调即可实现跨受试者的脑解码，通过上下文学习和分层推理提升解码效率与鲁棒性。

Comments Accepted to CVPR 2026, website: https://github.com/ezacngm/brainCodec

Scalable Neural Decoders for Practical Fault-Tolerant Quantum Computation

可扩展的神经解码器用于实用的容错量子计算

Andi Gu, J. Pablo Bonilla Ataides, Mikhail D. Lukin, Susanne F. Yelin

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Harvard Quantum Initiative（哈佛量子计划） 纠错

AI总结 本文提出一种卷积神经网络解码器，利用量子纠错码的几何结构，在新型'瀑布'误差抑制模式中展示出更高的通过率和更低的逻辑错误率，表明在当前物理错误率下，大规模容错算法的逻辑错误率可降至10^-10。

Comments 18 pages, 9 figures

Deep Privacy Funnel Model: From a Discriminative to a Generative Approach with an Application to Face Recognition

深度隐私 funnel 模型：从判别到生成方法的转变及其在人脸识别中的应用

Behrooz Razeghi, Parsa Rahimi, Sébastien Marcel

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Idiap Research Institute（Idiap 研究所） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； Université de Lausanne（洛桑大学） 纠错

AI总结 本文提出深度隐私 funnel 模型，结合信息论隐私原则与表征学习，改进人脸识别中的隐私保护与效用平衡，同时引入生成隐私 funnel 模型和深度变分隐私 funnel 模型，降低敏感信息泄露。

Brain3D: EEG-to-3D Decoding of Visual Representations via Multimodal Reasoning

Brain3D: 通过多模态推理实现EEG到3D视觉表示的解码

Emanuele Balloni, Emanuele Frontoni, Chiara Matti, Marina Paolanti, Roberto Pierdicca, Emiliano Santarnecchi

机构 * Università Politecnica delle Marche（马尔凯理工大学） ； University of Macerata（马切拉塔大学） ； Horizon Intelligence Labs（地平线智能实验室） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） 纠错

AI总结 本文提出Brain3D，通过多模态推理实现EEG到3D解码，分阶段生成3D网格，提升神经解码的几何理解与应用性。

Comments 17 pages, 2 figures

EEG2Vision: A Multimodal EEG-Based Framework for 2D Visual Reconstruction in Cognitive Neuroscience

EEG2Vision：一种基于EEG的多模态框架，用于认知神经科学中的2D视觉重建

Emanuele Balloni, Emanuele Frontoni, Chiara Matti, Marina Paolanti, Roberto Pierdicca, Emiliano Santarnecchi

机构 * Università Politecnica delle Marche（马尔凯理工大学） ； University of Macerata（马切拉塔大学） ； Horizon Intelligence Labs（地平线智能实验室） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） 纠错

AI总结 EEG2Vision通过多模态大语言模型和图像扩散模型提升低密度电极配置下的视觉重建质量，验证了低分辨率EEG设备在实时脑-图像应用中的可行性。

Comments 17 pages, 5 figures

Generative optimal transport via forward-backward HJB matching

通过前向-后向HJB匹配实现生成最优传输

Haiqian Yang, Vishaal Krishnan, Sumit Sinha, L. Mahadevan

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文研究了从无序参考态到结构化目标集的许多体随机系统演化控制问题，提出利用前向-后向HJB方程的时间反演对称性，通过路径空间自由能和风险敏感控制方法，实现无需反向模拟的最优传输过程。

Comments 16 pages, 4 figures

The Cartesian Cut in Agentic AI

代理AI中的笛卡尔切割

Tim Sainburg, Caleb Weinreb

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 本文探讨了代理AI中控制机制的设计，提出笛卡尔代理通过符号接口实现控制状态和策略的外部化，以实现自主性、鲁棒性和监督的平衡。

Decisions and Deployment: The Five-Year SAHELI Project (2020-2025) on Restless Multi-Armed Bandits for Improving Maternal and Child Health

决策与部署：为期五年的SAHELI项目（2020-2025）研究 restless multi-armed bandits 以改善母婴健康

Shresth Verma, Arpan Dasgupta, Neha Madhiwalla, Aparna Taneja, Milind Tambe

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Google Deepmind（谷歌DeepMind） ； ARMMAN 纠错

AI总结 SAHELI项目利用决策聚焦学习方法优化资源分配，通过大规模随机对照试验发现该方法使母婴参与度下降减少31%，显著提升实际健康行为。

Prediction Arena: Benchmarking AI Models on Real-World Prediction Markets

预测竞技场：在真实世界预测市场中评估AI模型

Jaden Zhang, Gardenia Liu, Oliver Johansson, Hileamlak Yitayew, Kamryn Ohly, Grace Li

机构 * Arcada Labs ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出预测竞技场，通过让AI模型在真实预测市场上自主交易来评估其预测准确性和决策能力。研究分析了不同模型在真实市场中的表现，揭示了预测准确性及正确预测的利用能力是关键因素，同时展示了平台设计对模型成功的影响。

Comments 18 pages, 10 figures, 3 tables. Evaluation period: January 12 - March 9, 2026