Northeastern University（东北大学）

ARCANA: A Reflective Multi-Agent Program Synthesis Framework for ARC-AGI-2 Reasoning

ARCANA：用于ARC-AGI-2推理的反射式多智能体程序合成框架

Kunbo Zhang, Lei Fu, Zeyu Wang, Zijing Liu, Kejian Tong

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 ARCANA是用于ARC-AGI-2推理的多智能体框架，将任务分解为感知、假设生成等步骤，智能体通过可微黑板通信，由元控制器调度。其设计结合程序搜索与校正，提升了抽象转换任务的推理效率和解决方案质量。

AnchorMoE: Interpretable Time Series Classification via Anchor-Routed MoE

AnchorMoE: 基于锚点路由的混合专家模型实现可解释时间序列分类

Tao Xie, Zexi Tan, Haoyi Xiao, Mengke Li, Yiqun Zhang, Yang Lu, Cuie Yang, Yiu-ming Cheung

机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； School of Computer Science and Technology, Guangdong University of Technology（广东工业大学计算机科学与技术学院） ； College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University（东北大学过程工业综合自动化国家重点实验室） ； Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学计算机科学系） 纠错

AI总结 提出AnchorMoE框架，利用混合专家架构对局部补丁进行多视角表示并路由至专门专家，通过加性分解实现前向可解释性，并引入几何正交约束和不确定性感知门控机制提升稀疏信号下的分解可靠性与噪声抑制。

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