Imperial College London（帝国理工学院）

Man, Machine, and Mathematics

人、机器与数学

Akshunna S. Dogra

机构 * NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（美国国家科学基金会人工智能与基本相互作用研究所） ； EPSRC Centre for Doctoral Training: Mathematics of Random Systems（英国工程与物理科学研究委员会博士培训中心：随机系统数学） ； Center of Mathematical Sciences and Applications, Harvard University（哈佛大学数学科学中心） ； Department of Physics, Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院（MIT）物理系） ； Department of Mathematics, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数学系） ； MathePhysics 纠错

AI总结 本文探讨构建统一框架以指导学习、优化与建模领域的发展，提出解决可解问题的通用收敛定理，并利用动力系统、几何和基础物理中的工具简化学习研究。

Comments 31 pages, 8 figures, 3 appendices. Survey article/scientific manifesto covering learning and optimisation from a broad perspective, especially within computational contexts

The Impact of AI-Generated Text on the Internet

人工智能生成文本对互联网的影响

Jonas Dolezal, Sawood Alam, Mark Graham, Maty Bohacek

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Internet Archive（互联网档案库） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究通过分析2022-2025年互联网上的网站样本，发现AI生成文本占比达35%，并探讨其对语义多样性、情感倾向等的影响，但未发现事实准确性下降的证据。

Self-DACE++: Robust Low-Light Enhancement via Efficient Adaptive Curve Estimation

Self-DACE++：通过高效自适应曲线估计实现鲁棒低光照增强

Jianyu Wen, Jun Xie, Feng Chen, Zhepeng Wang, Chenhao Wu, Tong Zhang, Yixuan Yu, Piotr Swierczynski

机构 * Lenovo Research（联想研究院） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Southern University of Science（南方科技大学） ； Peking University（北京大学） ； NODAR Inc.（NODAR公司） 纠错

AI总结 本文提出Self-DACE++，一种改进的无监督轻量级低光照图像增强框架，通过增强自适应调整曲线提升计算效率与恢复质量，实现实时高效增强。