University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

2605.06512 2026-05-08 cs.CV

DCR: Counterfactual Attractor Guidance for Rare Compositional Generation

DCR：反事实吸引引导用于稀有组合生成

Taewon Kang, Matthias Zwicker

机构 * University of Maryland at College Park（马里兰大学学院市分校）

AI总结本文提出DCR框架，通过反事实吸引引导解决扩散模型在生成稀有但合理的组合时的默认完成偏见问题，提升生成内容的组合忠实度和视觉质量。

Comments 40 pages, 33 figures

2410.01871 2026-05-08 cs.GT cs.AI cs.CY econ.GN q-fin.EC

Auction-Based Regulation for Artificial Intelligence

基于拍卖的人工智能监管

Marco Bornstein, Zora Che, Suhas Julapalli, Abdirisak Mohamed, Amrit Singh Bedi, Furong Huang

机构 * Department of Computer Science, University of Maryland, College Park, MD, USA（马里兰大学计算机科学系，College Park, MD, USA）； SAP Labs, LLC（SAP实验室）； Department of Computer Science, University of Central Florida, FL, USA（佛罗里达大学计算机科学系，FL, USA）

AI总结本文提出基于拍卖的AI监管机制，通过数学框架激励企业部署合规模型并参与监管，实验证明其在提升合规率和参与率方面优于传统方法。

Comments 26 pages, 7 figures, 3 tables. Accepted at ACM FAccT 2026