Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

COVAriance-Induced Fairness Gap Penalty for Subgroup-Fair Clustering

用于子群公平聚类的协方差诱导公平差距惩罚

Kyungseon Lee, Hankyo Jeong, Kunwoong Kim, Kwanho Lee, Yongdai Kim

机构 * Department of Statistics, Seoul National University（首尔国立大学统计系） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） 纠错

AI总结 研究在多敏感属性定义多个子群时的公平聚类问题，提出基于协方差诱导公平差距惩罚的方法，推导代理并连续松弛，扩展框架捕捉子群 - 边际公平差距，实验证明算法在成本 - 公平权衡上有竞争力且提高计算效率。

Node4All: Learning Node Representation Beyond Datasets

Node4All：超越数据集学习节点表示

Dooho Lee, Jaemin Yoo

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

AI总结 研究针对多数节点表示学习方法依赖特定数据集训练的问题，提出Node4All，基于通道图变换器和自监督学习构建，能跨任意图数据集泛化，在节点分类任务中表现出色，实现可复用性且实践效果好。

Comments Accepted to KDD 2026

Splat-based 3D Scene Reconstruction with Extreme Motion-blur

基于体素的极端运动模糊3D场景重建

Hyeonjoong Jang, Dongyoung Choi, Donggun Kim, Woohyun Kang, Min H. Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； HYPERGRAM（超图） 纠错

AI总结 研究针对低光照下RGB-D输入的极端运动模糊问题，提出结合高斯体素框架的相机姿态估计与图像去模糊方法，通过对齐帧、调整高斯位置等步骤，提升3D重建质量，优于现有方法，有广泛应用意义。

Journal ref Proceedings of IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2025