Generalizing Weisfeiler-Lehman Kernels to Subgraphs
机构 * KAIST, Republic of Korea（韩国延世大学）
Comments ICLR 2025 Camera Ready (15 pages), with minor typos fixed
高校专区
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
Twenty-Five Years of MIR Research: Achievements, Practices, Evaluations, and Future Challenges
机构 * LTCI - Télécom Paris, IP-Paris, France（巴黎理工大学LTCI中心） ； Audible Magic, USA（Audible Magic公司） ； New York University, USA（纽约大学） ； University of Rochester, USA（罗切斯特大学） ； Queen Mary University of London, UK（伦敦Queen Mary大学） ； KAIST, South Korea（韩国科学技术院） ； Sony AI, USA（索尼人工智能）
AgentSUMO: An Agentic Framework for Interactive Simulation Scenario Generation in SUMO via Large Language Models
机构 * Graduate School of Data Science, Korea Advanced Institute of Science and Technology（数据科学研究生院，韩国科学技术院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（土木与环境工程系，韩国科学技术院）
Comments Submitted to Transportation Research Part C (under review)
REOcc: Camera-Radar Fusion with Radar Feature Enrichment for 3D Occupancy Prediction
机构 * School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院电子工程学院） ； Department of Automobile and IT Convergence, Kookmin University（韩国庆熙大学汽车与IT融合系） ； Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院移动技术研究生院） ； Robotics Program, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院机器人项目）
Comments IROS 2025
Effective Test-Time Scaling of Discrete Diffusion through Iterative Refinement
机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； KRAFTON
Bridging the gap to real-world language-grounded visual concept learning
机构 * School of Computing, KAIST（计算机学院，韩国科学技术院）
Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025
R2-KG: General-Purpose Dual-Agent Framework for Reliable Reasoning on Knowledge Graphs
机构 * KAIST（韩国科学技术院）
Comments Accepted to IJCNLP-AACL 2025 Findings
Learning to Compose: Improving Object Centric Learning by Injecting Compositionality
机构 * School of Computing, KAIST（计算学院，韩国科学技术院）
Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2024
Lookahead Unmasking Elicits Accurate Decoding in Diffusion Language Models
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； KRAFTON
ILCL: Inverse Logic-Constraint Learning from Temporally Constrained Demonstrations
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
Comments 8 pages, 6 figures, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
Return Prediction for Mean-Variance Portfolio Selection: How Decision-Focused Learning Shapes Forecasting Models
机构 * UNIST（全南国立大学） ； KAIST（韩国科学技术院）
Comments 9 pages, 5 figures, 2 tables
Mind the Blind Spots: A Focus-Level Evaluation Framework for LLM Reviews
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； LG AI Research（LG人工智能研究） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校）
Comments EMNLP 2025 Oral
Adversarial and Score-Based CT Denoising: CycleGAN vs Noise2Score
机构 * Korea Advanced Institute of Science \& Technology (KAIST) Daejeon, South Korea
On scalable and efficient training of diffusion samplers
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院）
CLIP Meets Diffusion: A Synergistic Approach to Anomaly Detection
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国先进科学技术研究院）
Comments Accepted at TMLR 2025
Distilling LLM Agent into Small Models with Retrieval and Code Tools
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； KRAFTON（KRAFTON公司）
Comments NeurIPS 2025 Spotlight
Pinpointing Trigger Moment for Grounded Video QA: Enhancing Spatio-temporal Grounding in Multimodal Large Language Models
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Ewha Womans University（成均馆大学）
Comments 1st place winner of Grounded Videoqa track at the ICCV2025 Perception Test
Neural Green's Functions
机构 * KAIST（韩国国立科学技术院）
Comments NeurIPS 2025
Learning Low Rank Neural Representations of Hyperbolic Wave Dynamics from Data
机构 * School of Augmented Intelligence, Arizona State University（增强智能学院，亚利桑那州立大学） ； Department of Computer Science, Korea Advanced Institute of Science and Technology（计算机科学系，韩国先进科学研究院） ； Department of Mathematics, Washington University in St. Louis（数学系，华盛顿大学（圣路易斯）） ； Department of Mathematics, University of Central Florida（数学系，中央佛罗里达大学）
Comments 41 pages, 18 figures
CG-FKAN: Compressed-Grid Federated Kolmogorov-Arnold Networks for Communication Constrained Environment
机构 * School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电子工程学院） ； Department of Applied AI, Hansung University（翰山大学应用人工智能系）
Comments 5 pages
DeepHQ: Learned Hierarchical Quantizer for Progressive Deep Image Coding
机构 * Electronics and Telecommunications Research Institute（电信与信息通信研究院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Telecommunications Research Institute（电信研究 institute）
Comments Accepted to ACM TOMM (2025)
Multi-Mapcher: Loop Closure Detection-Free Heterogeneous LiDAR Multi-Session SLAM Leveraging Outlier-Robust Registration for Autonomous Vehicles
机构 * Laboratory for Information & Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology（信息与决策系统实验室，麻省理工学院） ； School of Electrical Engineering, KAIST（电气工程学院，韩国科学技术院）
Comments 13 pages, 12 figures
Through the River: Understanding the Benefit of Schedule-Free Methods for Language Model Training
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； SNU & KAIST InnoCORE LLM（首尔国立大学及韩国科学技术院InnoCORE LLM） ； Microsoft Research（微软研究院）
Comments Published at NeurIPS 2025
Understanding and Enhancing Mamba-Transformer Hybrids for Memory Recall and Language Modeling
机构 * UNC Chapel Hill ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； KAIST AI Work（韩国科学技术院AI研究）
D$^2$USt3R: Enhancing 3D Reconstruction for Dynamic Scenes
机构 * KAIST AI（韩国国立科学技术院人工智能研究所） ； Sony AI（索尼人工智能实验室） ； ETH Zürich AI Center, CVG, PRS（苏黎世联邦理工学院人工智能中心、计算机视觉组、人机交互组） ； Sony Group Corporation（索尼集团）
Comments NeurIPS 2025; project page: https://cvlab-kaist.github.io/DDUSt3R/
ConceptScope: Characterizing Dataset Bias via Disentangled Visual Concepts
机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Helmholtz Munich（慕尼黑海德堡研究所） ； Institute of Computational Biology（计算生物学研究所） ； Computational Health Center（计算健康中心） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心）
Comments Published in the Thirty-Ninth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)
Dynamic VLM-Guided Negative Prompting for Diffusion Models
机构 * KAIST（韩国科学技术院）
Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: The First Workshop on Generative and Protective AI for Content Creation
PRESTO: Preimage-Informed Instruction Optimization for Prompting Black-Box LLMs
机构 * Korea University（韩国大学） ； KAIST（韩国科学技术院）
Comments Accepted to NeurIPS 2025
Visual Diversity and Region-aware Prompt Learning for Zero-shot HOI Detection
机构 * Korea University（韩国大学） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
Comments Accepted by NeurIPS 2025
From Linear to Nonlinear: Provable Weak-to-Strong Generalization through Feature Learning
机构 * KAIST（韩国科学技术院）
Comments NeurIPS 2025 camera-ready version, 70 pages
