Northeastern University（东北大学）

Rethinking Layer-Wise Information Allocation for Vision Foundation Model Adaptation

重新思考视觉基础模型适应中的逐层信息分配

Yuqi Li, Xi Xiao, Yunbei Zhang, Lin Zhao, Yu Li, Aiden Zhao, Tianyang Wang, Hao Xu, Yingli Tian

机构 * City College of New York, CUNY（纽约市立大学城市学院） ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Tulane University（杜兰大学） ； Northeastern University（东北大学） ； George Washington University（乔治华盛顿大学） ； Capital One（第一资本金融公司） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 研究视觉基础模型适应中的逐层信息分配问题，提出基于信息瓶颈原理的PIB框架，规范逐层压缩与充分性权衡，促进跨层信息连贯，实验表明该方法在多数据集上表现出色，能解释提示容量缩放行为等。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Defining AI-Native Systems: Autonomy as Revision Authority

定义 AI 原生系统：自主性作为修订权

Cheng Tan

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种定义 AI 原生系统的标准，基于自主权而非 AI 模型能力，通过修订权阶梯和验证机制界定 AI 自主重写系统的能力。

From Mind to Machine: The Rise of Manus AI as a Fully Autonomous Digital Agent

从心智到机器：Manus AI作为完全自主数字代理的崛起

Minjie Shen, Yanshu Li, Lulu Chen, Zhichao Fan, Yanhang Li, Qikai Yang, Haochen Yang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science, Brown University（布朗大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学科里尔计算机科学学院） 纠错

AI总结 Manus AI是一款通用人工智能代理，结合大语言模型的推理与规划能力，执行复杂任务并产生实际成果，本文全面介绍了其技术架构、跨行业应用及未来潜力。