Learning Earthquake Wave Arrival Time Picking from Labels with Inaccuracies
从不准确标签中学习地震波到时拾取
Sen Li, Xu Yang, S. Mostafa Mousavi, Anye Cao, Keting Fan, Yaoqi Liu, Changbin Wang, Qiang Niu
机构
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Department of Earth and Planetary Sciences, Harvard University（哈佛大学地球与行星科学系）
；
School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology（中国矿业大学（北京）计算机科学与技术学院）
；
School of Mines, China University of Mining and Technology（中国矿业大学（北京）矿院）
；
State Key Laboratory of Coal Exploration and Intelligent Mining, China University of Mining and Technology（中国矿业大学（北京）煤炭勘探与智能开采国家重点实验室）
机构
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Harvard Business School（哈佛商学院）
；
Department of Psychology, Harvard University（哈佛大学心理学系）
；
Harvard University, Digital, Data and Design Institute（哈佛大学数字、数据与设计研究所）
；
Department of Psychology, Stanford University（斯坦福大学心理学系）
Kuo-Chung Peng, Samuel Yen-Chi Chen, Jiun-Cheng Jiang, Chen-Yu Liu, En-Jui Kuo, Yun-Yuan Wang, Prayag Tiwari, Andrea Ceschini, Chi-Sheng Chen, Yu-Chao Hsu, Chun-Hua Lin, Tai-Yue Li, Antonello Rosato, Massimo Panella, Simon See, Saif Al-Kuwari, Kuan-Cheng Chen, Nan-Yow Chen, Hsi-Sheng Goan
机构
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Department of Physics and Center for Theoretical Physics, National Taiwan University（物理系与理论物理中心，国立台湾大学）
；
National Center for High-Performance Computing, National Institutes of Applied Research（高性能计算国家中心，应用研究国家机构）
；
Wells Fargo, New York, NY, USA（摩根大通银行，纽约，纽约州，美国）
；
NVIDIA AI Technology Center, NVIDIA Corp., Taipei, Taiwan（NVIDIA AI技术中心，NVIDIA公司，台北，台湾）
；
Center for Quantum Science and Engineering, National Taiwan University（量子科学与工程中心，国立台湾大学）
；
Graduate Institute of Applied Physics, National Taiwan University（应用物理研究所，国立台湾大学）
；
Department of Electrophysics, National Yang Ming Chiao Tung University（电子物理系，国立阳明交通大学）
；
School of Information Technology, Halmstad University（信息科技学院，哈尔姆斯塔德大学）
；
Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications (DIET), University of Rome “La Sapienza”, Rome, Italy（信息工程、电子与电信系（DIET），罗马“拉·索拉维亚”大学，罗马，意大利）
；
Beth Israel Deaconess Medical Center & Harvard Medical School（贝瑟尔以色列德acons医疗中心及哈佛医学院）
；
Cross College Elite Program, National Cheng Kung University（跨学院精英计划，国立成功大学）
Explainable deep learning improves human mental models of self-driving cars
可解释深度学习提升人类对自动驾驶汽车的心理模型
Eoin M. Kenny, Akshay Dharmavaram, Sang Uk Lee, Tung Phan-Minh, Shreyas Rajesh, Yunqing Hu, Laura Major, Momchil S. Tomov, Julie A. Shah
机构
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Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), Massachusetts Institute of Technology（计算机科学与人工智能实验室（CSAIL），麻省理工学院）
；
Motional AD Inc.（Motional AD公司）
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Department of Psychology and Center for Brain Science, Harvard University（心理学系和大脑科学中心，哈佛大学）
；
Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology（航空与宇航系，麻省理工学院）
机构
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John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences（约翰·A·保罗森工程与应用科学学院）
；
Harvard University（哈佛大学）
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National Data Management and Analytics Center for Health（健康国家数据管理与分析中心）
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Ethiopian Public Health Institute（埃塞俄比亚公共卫生研究所）
；
Ministry of Health, Ethiopia（埃塞俄比亚卫生部）
；
Department of Global Health and Population（全球卫生与人口部门）
；
Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛T.H. Chan公共卫生学院）
Every Eval Ever: A Unifying Schema and Community Repository for AI Evaluation Results
Every Eval Ever：AI评估结果的统一模式与社区仓库
Jan Batzner, Sree Harsha Nelaturu, Damian Stachura, Anastassia Kornilova, Jon Crall, Tommaso Cerruti, Yanan Long, Yifan Mai, Sanchit Ahuja, Asaf Yehudai, Marek Šuppa, John P. Lalor, Oluwagbemike Olowe, Jatin Ganhotra, Brian H. Hu, Eliya Habba, Andrew M. Bean, Chang Liu, Sander Land, Steven Dillmann, Aniketh Garikaparthi, Elron Bandel, Saki Imai, James Edgell, Wm. Matthew Kennedy, Jenny Chim, Patrick Meusling, Asteria Kaeberlein, Venkata Ramachandra Karthik Chundi, Manasi Patwardhan, Martin Ku, Austin Meek, Leon Knauer, Brian Wingenroth, Srishti Yadav, Usman Gohar, Felix Friedrich, Michelle Lin, Jennifer Mickel, Arman Cohan, Stella Biderman, Irene Solaiman, Zeerak Talat, Anka Reuel, Mubashara Akhtar, Gjergji Kasneci, Avijit Ghosh, Leshem Choshen
机构
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Technical University Munich（慕尼黑工业大学）
；
Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心）
；
Weizenbaum Institute（魏岑鲍姆研究所）
；
Zuse Institute Berlin（柏林祖泽研究所）
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Evidence Prime
；
Trustible
；
Kitware
；
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
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StickFlux Labs
；
Stanford University（斯坦福大学）
；
Northeastern University（东北大学）
；
IBM Research（IBM研究院）
；
Comenius University Bratislava（布拉迪斯拉发夸美纽斯大学）
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Cisco（思科）
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University of Notre Dame（圣母大学）
；
Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学）
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University of Oxford（牛津大学）
；
Ohio University（俄亥俄大学）
；
Writer
；
TCS Research（塔塔咨询服务研究院）
；
Oxford University Press（牛津大学出版社）
；
Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）
；
Technical University Berlin（柏林工业大学）
；
University of Delaware（特拉华大学）
；
Cinemo
；
Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
；
University of Copenhagen（哥本哈根大学）
；
ELLIS（欧洲学习与智能系统实验室）
；
Iowa State University（爱荷华州立大学）
；
Meta FAIR
；
University of Montreal（蒙特利尔大学）
；
Mila Quebec AI Institute（Mila魁北克人工智能研究所）
；
EleutherAI
；
Yale University（耶鲁大学）
；
Hugging Face
；
University of Edinburgh（爱丁堡大学）
；
Harvard University（哈佛大学）
；
ETH AI Center（ETH人工智能中心）
；
MIT（麻省理工学院）
；
MIT-IBM Watson Lab（MIT-IBM沃森实验室）
GeoWorld-VLM: Geometry from World Models for Vision-Language Models
GeoWorld-VLM：从世界模型中获取几何结构用于视觉-语言模型
Renjie Gu, Kaichen Zhou, Yan Luo, Mengyu Wang
机构
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Harvard AI and Robotics Lab（哈佛人工智能与机器人实验室）
；
Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence（凯普纳自然与人工智能研究 institute）
；
Harvard University（哈佛大学）
Navigating Gigapixel Pathology Images with Large Multimodal Models
利用大型多模态模型导航千兆像素病理图像
Thomas A. Buckley, Kian R. Weihrauch, Katherine Latham, Andrew Z. Zhou, Padmini A. Manrai, Arjun K. Manrai
机构
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Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系）
；
Department of Pathology, Massachusetts General Hospital（麻省总医院病理学系）
；
Department of Pathology and Laboratory Medicine, Brown University（布朗大学病理学与实验室医学系）
MoReBench: Evaluating Procedural and Pluralistic Moral Reasoning in Language Models, More than Outcomes
MoReBench：评估语言模型中的程序性和多元道德推理，超越结果
Yu Ying Chiu, Michael S. Lee, Rachel Calcott, Brandon Handoko, Paul de Font-Reaulx, Raphaël Millière, Paula Rodriguez, Chen Bo Calvin Zhang, Ziwen Han, Udari Madhushani Sehwag, Yash Maurya, Christina Q Knight, Harry R. Lloyd, Florence Bacus, Conor Downey, Mantas Mazeika, Bing Liu, Yejin Choi, Mitchell L Gordon, Sydney Levine
机构
*
University of Washington（华盛顿大学）
；
New York University（纽约大学）
；
Scale AI
；
Harvard University（哈佛大学）
；
University of Michigan（密歇根大学）
；
UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）
；
Center for AI Safety（人工智能安全中心）
；
Stanford University（斯坦福大学）
；
MIT（麻省理工学院）
；
University of Oxford（牛津大学）
Enhancing Spectral Embedding through Robust and Flexible Knowledge Transfer in Electronic Health Records
通过电子健康记录中的鲁棒且灵活的知识迁移增强谱嵌入
Feiqing Huang, Zongqi Xia, Rong Ma, Tianxi Cai
机构
*
Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学T.H. Chan公共卫生学院）
；
Dana-Farber Cancer Institute（达纳-法伯癌症研究所）
；
Harvard Medical School（哈佛医学院）
；
University of Pittsburgh（匹兹堡大学）
机构
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LMU Munich（慕尼黑大学）
；
Harvard University（哈佛大学）
；
University of Cambridge（剑桥大学）
；
Mina AI
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Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI)（康拉德·楚泽可靠人工智能卓越学校（relAI））
Phase Transitions in Attention: A Bayesian Theory of Copy Head Emergence
注意力中的相变：复制头涌现的贝叶斯理论
Itay Lavie, Kirsten Fischer, Andrey Lekov, Frederic Van Maele, Zohar Ringel, Moritz Helias
机构
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Racah Institute of Physics, Hebrew University of Jerusalem（拉卡学院物理研究所，耶路撒冷希伯来大学）
；
John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（约翰·A·保罗森工程与应用科学学校，哈佛大学）
；
Institute for Advanced Simulation (IAS-6), Computational and Systems Neuroscience, Jülich Research Center（高级模拟研究所（IAS-6），计算与系统神经科学，茹里奇研究中心）
；
Institute of AI for Health, Helmholtz Munich（健康人工智能研究所，海德堡-穆恩）
；
RWTH Aachen University（亚琛工业大学）
；
Department of Physics, Faculty 1, RWTH Aachen University（物理系，亚琛工业大学）
Why Depth Matters in Parallelizable Sequence Models: A Lie Algebraic View
为什么深度在可并行化序列模型中重要：一个李代数视角
Gyuryang Heo, Timothy Ngotiaoco, Kazuki Irie, Samuel J. Gershman, Bernardo L. Sabatini
机构
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Howard Hughes Medical Institute, Department of Neurobiology, Harvard Medical School（霍华德·休斯医学研究所，哈佛医学院神经生物学系）
；
Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（自然与人工智能研究学院，哈佛大学）
；
Department of Psychology and Center for Brain Science, Harvard University（心理学系和脑科学中心，哈佛大学）
Commentsv2: Format update; split former Theorem 3.4 into Theorem 3.4 and Corollary 3.5 for clarity; corrected an indexing error affecting Corollary 3.6, Proposition 3.7, and Figure 2
