Harvard University（哈佛大学）

Chebyshev-Augmented One-Shot Transfer Learning for PINNs on Nonlinear Differential Equations

Chebyshev增强的一次式迁移学习用于非线性微分方程的PINN

Yiqi Rao, Pavlos Protopapas

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出结合Chebyshev多项式近似与一次式迁移学习，扩展了可应用于一次式PINN迁移的非线性函数类别，通过多项式非线性分解实现快速在线适应。

Comments 18 pages, 4 figures, 9 tables, accepted to ICLR 2026 Workshop on Artificial Intelligence and Partial Differential Equations

Automated Interpretability and Feature Discovery in Language Models with Agents

在语言模型中通过代理实现自动化可解释性和特征发现

Arnau Marin-Llobet, Javier Ferrando

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出一个自主多代理框架，用于自动化大型语言模型的内部特征发现与解释，通过两个耦合循环提升解释精度和可验证性。

The grip of grammar on meaning uncertainty: cross-linguistic evidence, neural correlates, and clinical relevance

语法对意义不确定性的影响：跨语言证据、神经相关性及临床相关性

Rui He, Claudio Palominos, Samuele Vallisa, Ni Yang, Han Zhang, Miguel Ángel Santos Santos, Neguine Rezaii, Sergi Valero, Yonghua Huang, Huan Li, Hong Jiang, Yongjun Peng, Maria Francisca Alonso-Sánchez, Frederike Stein, Tilo Kircher, Philipp Homan, Iris Sommer, Lena Palaniyappan, Wolfram Hinzen

机构 * Grammar and Cognition Lab, Department of Translation & Language Sciences, Universitat Pompeu Fabra（语法与认知实验室，翻译与语言科学系，庞培法布拉大学） ； School of Foreign Studies, Guangzhou University（外语学院，广州大学） ； Department of Neurology Sant Pau Memory Unit, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau Biomedical Research Institute Sant Pau（圣帕乌记忆单位神经科，圣帕乌生物医学研究机构） ； Frontotemporal Disorders Unit, Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School（前额叶疾病单位，神经科，马萨诸塞总医院，哈佛医学院） ； Ace Alzheimer Center Barcelona, Universitat Internacional de Catalunya（巴塞罗那阿尔茨海默病中心，国际加泰罗尼亚大学） ； Networking Research Center on Neurodegenerative Diseases (CIBERNED), Instituto de Salud Carlos III（神经退行性疾病网络研究机构（CIBERNED），卡洛斯三世健康研究所） ； Department of Language Science and Technology, Saarland University（语言科学与技术系，萨尔兰大学） ； Department of Operation and Management, Zhuhai People's Hospital (The Affiliated Hospital of Beijing Institute of Technology, Zhuhai Clinical Medical College of Jinan University)（珠海人民医院（北京理工大学附属珠海临床医学院）） ； Department of Statistics, Zhuhai People's Hospital (The Affiliated Hospital of Beijing Institute of Technology, Zhuhai Clinical Medical College of Jinan University)（珠海人民医院（北京理工大学附属珠海临床医学院）） ； Faculty of Medicine, Macau University of Science and Technology（医学学院，澳门科技大学） ； CIDCL, Escuela de Fonoaudiología, Universidad de Valparaíso（CIDCL，语言治疗学系，瓦尔帕莱索大学） ； Department of Psychiatry and Psychotherapy, University of Marburg（精神病学与心理学系，马尔堡大学） ； Marburg University, School of Medicine, Department of Psychiatry and Psychotherapy（马尔堡大学，医学院，精神病学与心理学系） ； Department of Adult Psychiatry and Psychotherapy, University of Zurich（成人精神病学与心理学系，苏黎世大学） ； Neuroscience Center Zurich, University of Zurich and ETH Zurich（苏黎世神经科学中心，苏黎世大学和ETH苏黎世联邦理工学院） ； Center for Clinical Neuroscience and Cognition and Department of Psychiatry, University of Groningen, University Medical Center Groningen（临床神经科学与认知中心及精神病学系，格罗宁根大学，格罗宁根大学医学中心） ； Douglas Mental Health University Institute, Department of Psychiatry, McGill University（道格拉斯大学心理健康研究所，精神病学系，麦吉尔大学） ； Department of Medical Biophysics, Schulich School of Medicine and Dentistry, Western University（医学生物物理系，施吕赫尔医学院及牙科学院，西部大学） ； Robarts Research Institute, Schulich School of Medicine and Dentistry, Western University（罗巴茨研究所，施吕赫尔医学院及牙科学院，西部大学） ； Institut Català de Recerca i Estudis Avançats (ICREA), Barcelona, Spain（加泰罗尼亚高级研究与研究机构（ICREA），巴塞罗那，西班牙） 纠错

AI总结 研究探讨语法如何跨语言压缩意义不确定性，通过神经机制和临床案例揭示语言处理的核心原理。

A Target-Free Harmonization Method for MRI

无目标谐调方法用于磁共振成像

Minjun Kim, Dong Ju Mun, Hwihun Jeong, Hangyeol Park, Haechang Lee, Se Young Chun, Jongho Lee

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔国立大学电气与计算机工程系） ； Department of Psychiatry, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School（精神病学系，布里金医院，哈佛医学院） 纠错

AI总结 本文提出TgtFreeHarmony方法，通过生成对抗网络解纠缠生成MRI领域风格的流形，实现无目标域数据的图像谐调，提升下游任务性能，保障数据隐私。

Comments 37 pages, 10 figures

Exploring Prompt Alignment with Clinical Factors in Zero-Shot Segmentation VLMs for NSCLC Tumor Segmentation

探索临床因素在零样本分割VLMs中的提示对齐用于NSCLC肿瘤分割

Suraj Pai, Thibault Heintz, Cosmin Ciausu, Marion Tonneau, Hugo Aerts, Raymond Mak

机构 * Artificial Intelligence in Medicine Program, Mass General Brigham, Harvard Medical School, USA（麻省总医院布里奇沃特医学中心人工智能医学项目，哈佛医学院，美国） 纠错

AI总结 研究通过分析VoxTell在NSCLC肿瘤数据集上的提示对齐方向，发现解剖位置主导空间注意力，零样本分割VLMs在NSCLC肿瘤分割中表现优于其他模型。

Attention Sinks in Massively Multilingual Neural Machine Translation:Discovery, Analysis, and Mitigation

大规模多语言神经机器翻译中的注意力 sinks：发现、分析与缓解

Hillary Mutisya, John Mugane

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 研究发现神经机器翻译中跨注意力模式存在注意力 sinks，非内容token占据大部分注意力质量，影响相似性评估，提出内容过滤方法以恢复语言信号。

Arithmetic in the Wild: Llama uses Base-10 Addition to Reason About Cyclic Concepts

野性算术：Llama使用十进制加法来推理循环概念

Sheridan Feucht, Tal Haklay, Usha Bhalla, Daniel Wurgaft, Can Rager, Raphaël Sarfati, Jack Merullo, Thomas McGrath, Owen Lewis, Ekdeep Singh Lubana, Thomas Fel, Atticus Geiger

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Technion IIT（技术ion理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究Llama-3.1-8B如何用十进制加法处理循环概念，发现其通过通用加法机制而非模运算实现，利用傅里叶特征进行计算，揭示了因果抽象与特征几何的交互对语言模型的理解作用。

A dimensional R2 regression metric

多维R2回归度量

Jaesung Yoo, Stefan Lemke, Jian Zhong Guo, Kanaka Rajan, Adam Hantman

机构 * Neuroscience Center University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校神经科学中心） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence（自然与人工智能研究学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出Dim-R2度量，解决传统R2在高维数据、单标量输出及噪声敏感性方面的不足，通过多维视角提升回归模型的可解释性与灵活性。