Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

AI-ready design of realistic 2D materials and interfaces with Mat3ra-2D

面向AI的现实二维材料与界面的Mat3ra-2D设计

Vsevolod Biryukov, Kamal Choudhary, Timur Bazhirov

机构 * Exabyte Inc. (Mat3ra.com)（Exabyte Inc.（Mat3ra.com）） ； Department of Materials Science and Engineering, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学材料科学与工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出Mat3ra-2D框架，通过模块化实现二维材料及界面的快速设计，支持缺陷和无序性，结合标准数据存储与配置流水线，降低AI应用门槛。

Comments 23 pages, 7 figures, 1 table

Q-Learning with Shift-Aware Upper Confidence Bound in Non-Stationary Reinforcement Learning

具有迁移感知的Q学习上置信界在非平稳强化学习中的应用

Ha Manh Bui, Felix Parker, Kimia Ghobadi, Anqi Liu

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文提出Density-QUCB算法，通过转移密度函数检测分布变化，提升Q学习上置信界在非平稳强化学习中的探索与利用平衡，理论和实验均证明其优于QUCB。

Comments International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2026

Project Imaging-X: A Survey of 1000+ Open-Access Medical Imaging Datasets for Foundation Model Development

Project Imaging-X：1000多个开放访问医学影像数据集的调查

Zhongying Deng, Cheng Tang, Ziyan Huang, Jiashi Lin, Ying Chen, Junzhi Ning, Chenglong Ma, Jiyao Liu, Wei Li, Yinghao Zhu, Shujian Gao, Yanyan Huang, Sibo Ju, Yanzhou Su, Pengcheng Chen, Wenhao Tang, Tianbin Li, Haoyu Wang, Yuanfeng Ji, Hui Sun, Shaobo Min, Liang Peng, Feilong Tang, Haochen Xue, Rulin Zhou, Chaoyang Zhang, Wenjie Li, Shaohao Rui, Weijie Ma, Xingyue Zhao, Yibin Wang, Kun Yuan, Zhaohui Lu, Shujun Wang, Jinjie Wei, Lihao Liu, Dingkang Yang, Lin Wang, Yulong Li, Haolin Yang, Yiqing Shen, Lequan Yu, Xiaowei Hu, Yun Gu, Yicheng Wu, Benyou Wang, Minghui Zhang, Angelica I. Aviles-Rivero, Qi Gao, Hongming Shan, Xiaoyu Ren, Fang Yan, Hongyu Zhou, Haodong Duan, Maosong Cao, Shanshan Wang, Bin Fu, Xiaomeng Li, Zhi Hou, Chunfeng Song, Lei Bai, Yuan Cheng, Yuandong Pu, Xiang Li, Wenhai Wang, Hao Chen, Jiaxin Zhuang, Songyang Zhang, Huiguang He, Mengzhang Li, Bohan Zhuang, Zhian Bai, Rongshan Yu, Liansheng Wang, Yukun Zhou, Xiaosong Wang, Xin Guo, Guanbin Li, Xiangru Lin, Dakai Jin, Mianxin Liu, Wenlong Zhang, Qi Qin, Conghui He, Yuqiang Li, Ye Luo, Nanqing Dong, Jie Xu, Wenqi Shao, Bo Zhang, Qiujuan Yan, Yihao Liu, Jun Ma, Zhi Lu, Yuewen Cao, Zongwei Zhou, Jianming Liang, Shixiang Tang, Qi Duan, Dongzhan Zhou, Chen Jiang, Yuyin Zhou, Yanwu Xu, Jiancheng Yang, Shaoting Zhang, Xiaohong Liu, Siqi Luo, Yi Xin, Chaoyu Liu, Haochen Wen, Xin Chen, Alejandro Lozano, Min Woo Sun, Yuhui Zhang, Yue Yao, Xiaoxiao Sun, Serena Yeung-Levy, Xia Li, Jing Ke, Chunhui Zhang, Zongyuan Ge, Ming Hu, Jin Ye, Zhifeng Li, Yirong Chen, Yu Qiao, Junjun He

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics（上海光学精密机械研究所） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Incept Labs ； Monash University（莫纳什大学） ； Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学丘成桐数学科学中心） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与产业研究院） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海科学智能研究院） ； Nankai University（南开大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； University College London（伦敦大学学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Alibaba Group, DAMO Academy, New York, NY, USA（阿里巴巴集团达摩院（纽约）） ； Tongji University（同济大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Academy for Clinical Innovation and Translation of Shanghai（上海临床创新转化研究院） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Shandong University（山东大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 本文调查了1000多个开放访问医学影像数据集，揭示了其规模小、任务碎片化和分布不均的问题，并提出元数据驱动融合方法和交互发现门户，为医学影像数据集的整合和基础模型发展提供路线图。

Comments 157 pages, 19 figures, 26 tables. Project repo: \url{https://github.com/uni-medical/Project-Imaging-X}

Grounding Social Perception in Intuitive Physics

将社会感知 grounded 在直观物理学中

Lance Ying, Aydan Y. Huang, Aviv Netanyahu, Andrei Barbu, Boris Katz, Joshua B. Tenenbaum, Tianmin Shu

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 本文提出通过结合直观心理学与直观物理学的推理过程来解释社会感知，通过PHASE数据集和SIMPLE模型验证了物理基础的社会推理能力。

Comments 26 pages, 11 figures

FACTUM: Mechanistic Detection of Citation Hallucination in Long-Form RAG

FACTUM：长形式RAG中引用幻觉的机制检测

Maxime Dassen, Rebecca Kotula, Kenton Murray, Andrew Yates, Dawn Lawrie, Efsun Kayi, James Mayfield, Kevin Duh

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Department of Defense（美国国防部） ； HLTCOE, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学HLTCOE） ； Applied Physics Laboratory, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学应用物理实验室） 纠错

AI总结 FACTUM通过四个机制性评分（CAS、BAS、PFS、PAS）检测RAG中的引用幻觉，发现高参数力（PFS）和注意力sink使用（BAS）与正确引用相关，且随着模型规模变化，正确性特征也随之演变，FACTUM在AUC上优于现有方法37.5%。

Comments Accepted at ECIR 2026. 13 pages, 2 figures

Pretraining Language Models for Diachronic Linguistic Change Discovery

为历时语言变化发现预训练语言模型

Elisabeth Fittschen, Sabrina Li, Tom Lippincott, Leshem Choshen, Craig Messner

机构 * University of Hamburg（汉堡大学） ； Center for Digital Humanities, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学数字人文中心） ； IBM Research, MIT（麻省理工学院IBM研究院） 纠错

AI总结 本文提出通过预训练语言模型发现历时语言变化，通过高效预训练技术处理大规模语料，发现预训练模型在训练速度和历史划分尊重方面优于微调基线，展示了在历时语言学中检测词汇变化等现象的能力。

Comments Accepted to Findings of the EACL 2026