Northeastern University（东北大学）

Air Quality Downscaling with Station-Guided Pseudo-Supervision

基于站点引导伪监督的空气质量降尺度方法

Guorun Wang, Simone Foti, Andreas D. Demou, Leonidas Kotoulas, Theodoros Christoudias, Alexandros Koliousis, Mihalis Nicolaou, Stefanos Zafeiriou

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； The Cyprus Institute（塞浦路斯研究所） ； Northeastern University London（伦敦东北大学） ； University of Cyprus（塞浦路斯大学） 纠错

AI总结 针对粗粒度大气场超分PM₂.₅的空间支持失配问题，该研究结合多源侧信息，提出站点引导框架实现高分辨率PM₂.₅降尺度与偏差校正，有效还原细粒度空间结构。

Less Tokens, Better Forecasts: Sparse Residual Routing for Efficient Weather Prediction

更少令牌，更优预测：用于高效天气预报的稀疏残差路由

Janet Wang, Yunbei Zhang, Lin Zhao, Xi Xiao, Jihun Hamm, Xiao Wang

机构 * Tulane University（杜兰大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） 纠错

AI总结 研究针对现有基于ViT的天气预报模型计算冗余问题，提出无参数插件路由模块Sparse-Reslim，通过稀疏令牌处理兼顾固定网格要求，提升预报精度并大幅降低成本。

Comments ECCV 2026

The Piggyback Hypothesis of Generalization: Explaining and Mitigating Emergent Misalignment

泛化的搭便车假说：解释和缓解涌现的错位

Jiachen Zhao, Zhengxuan Wu, Aryaman Arora, Yiyou Sun, David Bau, Weiyan Shi

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出搭便车假说，认为聊天模板标记导致微调行为泛化到无关领域，并设计TReFT方法通过正则化标记表示缓解涌现错位，在多个数据集上有效。