New York University（纽约大学）

Masked and Predictive Self-Supervised Foundation Models for 3D Brain MRI

用于3D脑部MRI的掩码和预测自监督基础模型

Esra Ergün, Hersh Chandarana, Dan Sodickson, Gözde Ünal

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学） ； NYU Langone Health（纽约大学朗格尼医学中心） 纠错

AI总结 研究自监督基础模型在MRI疾病检测中的应用，提出频谱域重建损失（MAE）和方差-协方差正则化（JEPA）两种方法，在五个下游任务中验证了目标设计对任务结构匹配的重要性。

The Internet of Agentic AI: Communication, Coordination, and Collective Intelligence at Scale

智能体互联网：大规模通信、协调与集体智能

Quanyan Zhu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； NYU Center for Cybersecurity（纽约大学网络安全中心） ； NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦顿工程学院） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文提出智能体互联网（IoAI）愿景，构建异构智能体在云、边缘、设备等环境中发现、协商、通信与协作的开放生态系统，并探讨其架构、机制及关键研究挑战。

GENIE: A Fine-Grained Measure for Novelty

GENIE：一种细粒度新颖性度量方法

Ramya Namuduri, Manya Wadhwa, Anshun Asher Zheng, Greg Durrett, Junyi Jessy Li

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 提出GENIE指标，通过任务特定特征细粒度衡量模型生成内容的新颖性，克服整体指标无法捕捉高维新颖性的局限。

Net-Ev$^2$: A Generative Simulator for Network Event Evolution

Net-Ev$^2$：网络事件演化的生成式模拟器

Guangyu Wang, Zhaonan Wang

机构 * NYU Shanghai（上海纽约大学） 纠错

AI总结 提出Net-Ev$^2$，一种结合事件线索与网络拓扑的生成式模拟器，通过结构引导掩码预训练和拓扑感知扩散过程模拟网络事件演化，在多个道路网络数据集上达到最优性能。

Comments Accepted by KDD 2026 Research Track

Journal ref In Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)