Imperial College London（帝国理工学院）

Leveraging Local and Global Knowledge Integration with Time-Frequency Calibrated Distillation for Speech Enhancement

利用局部和全局知识整合与时间频率校准蒸馏进行语音增强

Jiaming Cheng, Ruiyu Liang, Ye Ni, Chao Xu, Jing Li, Wei Zhou, Rui Liu, Björn W. Schuller, Xiaoshuai Hao

机构 * School of Computer Science, Nanjing Audit University（南京审计大学计算机科学学院） ； School of Communication Engineering, Nanjing Institute of Technology（南京工程技术学院通信工程学院） ； School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院） ； Cardiff University（卡迪夫大学） ； Inner Mongolia University（内蒙古大学） ； CHI – the Chair of Health Informatics, TUM University Hospital（健康信息学系，技术大学医院） ； GLAM – the Group on Language, Audio, & Music, Imperial College London（语言、音频与音乐组，伦敦帝国理工学院） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

AI总结 本文提出了一种融合框架，通过时间频率校准知识蒸馏提升语音增强性能，结合局部信息聚焦与全局知识流通，改进了低复杂度学生模型的表现。

Comments submitted to IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems

DVD: Discrete Voxel Diffusion for 3D Generation and Editing

DVD: 用于3D生成和编辑的离散体素扩散

Zhengrui Xiang, Jiaqi Wu, Fupeng Sun, Heliang Zheng, Yingzhen Li

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Math Magic ； Hitem3D 纠错

AI总结 提出离散体素扩散框架（DVD），通过将体素占用视为离散变量，实现稀疏体素的生成、不确定性估计和编辑，避免连续到离散的阈值处理，并提供可解释的生成动态。

Jacobian Scopes: token-level causal attributions in LLMs

Jacobian Scopes: LLM中的令牌级因果归因

Toni J. B. Liu, Baran Zadeoğlu, Nicolas Boullé, Raphaël Sarfati, Gurbir Arora, Christopher J. Earls

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Goodfire AI 纠错

AI总结 提出Jacobian Scopes，一种基于梯度的令牌级因果归因方法，用于解释LLM预测，揭示政治偏见、翻译策略和上下文学习机制。

Comments 25 pages, 16 figures

Adversarial Attacks Leverage Interference Between Features in Superposition

对抗攻击利用特征叠加中的干扰

Edward Stevinson, Lucas Prieto, Melih Barsbey, Tolga Birdal

机构 * Department of Computer Science, Imperial College London, London, United Kingdom（帝国理工学院伦敦校区计算机科学系） 纠错

AI总结 本文揭示神经网络中特征叠加导致的干扰是对抗脆弱性的根源，通过理论推导和实验验证了干扰模式决定攻击成功与迁移性。

Comments Forty-third International Conference on Machine Learning