Imperial College London（帝国理工学院）

Controllable Diversity in Normalization-Based Implicit Ensembles via Softmax-Temperature Modulation

通过Softmax温度调制在基于归一化的隐式集成中实现可控多样性

Mihai Suteu, Ovidiu Serban

机构 * Data Science Institute, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数据科学研究所） 纠错

AI总结 研究如何在基于归一化的隐式集成中实现可控多样性，核心方法是引入σN-Ens及softmax温度正则化器，主要贡献是在低参数成本下匹配或超越深度集成，能随集成大小扩展且在分布变化下保持校准。

Consistent Evidence, Robust Recognition: Faithful Attribution Regularization under Geometric Transformations

一致证据，稳健识别：几何变换下的忠实归因正则化

Xianghao Jiao, Ruoyu Chen, Wei Wang, Jiazi Hu, Jiawei Liang, Shangquan Sun, Shiming Liu, Qunli Zhang, Xiaochun Cao

机构 * School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Automation, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学自动化学院） ； Department of Mechanical Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院机械工程系） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 研究针对归因方法在几何变换下的不足，提出基于图像区域子模搜索的无注释归因正则化框架，通过子模排序损失正则化归因及证据选择过程，实验表明该方法能提升归因稳定性且性能损失小。

Search Beyond What Can Be Taught: Evolving the Knowledge Boundary in Agentic Visual Generation

超越可教内容的搜索：拓展智能体视觉生成的知识边界

Haozhe Wang, Weijia Feng, Jinpeng Yu, Che Liu, Ping Nie, Fangzhen Lin, Jiaming Liu, Ruihua Huang, Jimmy Lin, Wenhu Chen, Cong Wei

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Qwen Applications（通义千问应用） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

AI总结 针对视觉生成器的世界知识瓶颈，构建专用数据集与基准，提出教-搜协同训练框架定位动态知识边界，实现知识驱动的可迭代视觉生成性能提升。

MAGS-SLAM: Monocular Multi-Agent Gaussian Splatting SLAM for Geometrically and Photometrically Consistent Reconstruction

MAGS-SLAM：单目多智能体高斯点云SLAM用于几何和光度一致的重建

Zhihao Cao, Qi Shao, Shuhao Zhai, Jing Zhang, Anh Nguyen, Hesheng Wang, Baoru Huang

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Macau（澳门大学） ； University of Ottawa（多伦多大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 MAGS-SLAM通过单目视觉实现多智能体高斯点云SLAM，无需RGB-D传感器即可完成几何和光度一致的场景重建，实验表明其跟踪精度和渲染质量可与现有RGB-D方法媲美。

SkillSieve: A Hierarchical Triage Framework for Detecting Malicious AI Agent Skills

SkillSieve：一种用于检测恶意AI代理技能的分层分流框架

Yinghan Hou, Zongyou Yang

机构 * Department of Earth Science and Engineering（地球科学与工程系） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University College London（伦敦大学学院） ； Lingban Technology Co., Ltd.（灵伴科技有限公司） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出SkillSieve三层检测框架，通过启发式评分、LLM子任务分析和多LLM陪审团辩论，高效检测恶意AI代理技能，在390个技能基准上达到F1=0.920。

Comments 10 pages, 2 figures, 6 tables

DreamCAD: Scaling Multi-modal CAD Generation using Differentiable Parametric Surfaces

DreamCAD: 通过可微参数曲面实现多模态CAD生成的扩展

Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Rolandos Alexandros Potamias, Didier Stricker, Muhammad Zeshan Afzal, Jiankang Deng, Ismail Elezi

机构 * DFKI ； RPTU ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Huawei London Research Center（华为伦敦研究中心） 纠错

AI总结 DreamCAD通过可微参数曲面直接生成可编辑的BRep，无需CAD特定注释，实现多模态CAD生成的扩展，并在多个基准测试中取得最佳性能。

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