Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Match-Any-Events: Zero-Shot Motion-Robust Feature Matching Across Wide Baselines for Event Cameras

Match-Any-Events: 零样本跨大基线事件相机运动鲁棒特征匹配

Ruijun Zhang, Hang Su, Kostas Daniilidis, Ziyun Wang

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Archimedes, Athena RC（Archimedes，Athena RC） 纠错

AI总结 本文提出首个零样本事件匹配模型，通过运动鲁棒且高效的注意力骨干网络和稀疏感知事件token选择，实现跨数据集大基线对应。实验显示比现有方法提升37.7%。

Comments Accepted to ECCV 2026

Journal ref Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

RCTs for Frontier AI Governance: Methodological Challenges and Solutions for Human Uplift Studies

随机对照试验与人类提升研究：前沿AI评估的方法论挑战与实践解决方案

Patricia Paskov, Kevin Wei, Shen Zhou Hong, Dan Bateyko, Xavier Roberts-Gaal, Carson Ezell, Gailius Praninskas, Valerie Chen, Umang Bhatt, Ella Guest

机构 * RAND ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； London School of Economics（伦敦经济学院） 纠错

AI总结 本文通过访谈16位专家，系统梳理了人类提升研究（测量AI对人类绩效影响）在随机对照试验中面临的方法论挑战，包括内部效度、外部效度和构念效度问题，并提出了相应的解决方案。