Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Mitigating LLM-based p-Hacking by Preregistering for the Next LLM

通过预注册下一个LLM来缓解基于LLM的p-hacking

Maria Thomas, Kristina Gligoric, Nihar B. Shah

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出一种协议，通过预注册实验和合格模型，并在预注册后发布的第一个合格LLM上运行，以缓解LLM研究中的p-hacking问题。实验表明该协议能有效阻止73.9%和72.7%的p-hack转移。

Overview of ESDD2: Environment-Aware Speech and Sound Deepfake Detection Challenge

ESDD2概述：环境感知语音与声音深度伪造检测挑战赛

Xueping Zhang, Han Yin, Yang Xiao, Lin Zhang, Ting Dang, Rohan Kumar Das, Ming Li

机构 * Duke Kunshan University（昆山杜克大学） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Fortemedia Singapore（Fortemedia新加坡） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 介绍ESDD2挑战赛，评估语音和环境声音独立或联合操纵的检测系统，最佳系统Macro-F1达0.8775，模块化分解、跨域自监督编码器、数据增强和选择性集成是关键。

Comments Accepted to 2026 ICME workshop. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2601.07303

SciFig: Towards Automating Editable Figure Generation for Scientific Papers

SciFig：面向科学论文的可编辑图形自动生成

Siyuan Huang, Yifan Zhou, Yutong Gao, Zi Yin, Juyang Bai, Xinxin Liu, Rama Chellappa, Chun Pong Lau, Cheng Peng, Sayan Nag, Shraman Pramanick

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Independant Researcher（独立研究者） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Central Florida（佛罗里达中央大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 提出SciFig多智能体框架，从科学文本自动生成可编辑的高质量方法图，通过分解规划、布局、渲染和迭代优化，在435个基准上优于基线，平均10分钟生成可编辑图形。