New York University（纽约大学）

AskChem: Claim-Centered Infrastructure for Chemistry Literature Synthesis

AskChem：面向化学文献综合的以主张为中心的基础设施

Bing Yan, Gregory Wolfe, Stefano Martiniani, Kyunghyun Cho

机构 * New York University（纽约大学） ； Matterstack, Inc.（Matterstack公司） 纠错

AI总结 AskChem是一种以主张为中心的跨论文化学搜索基础设施，将检索单元改为带来源的主张，提供多种检索结构与访问接口，在基准测试中提升了DOI可解析率，为化学文献综合提供了支持。

Toward a More Ethical Facial Age Estimation: A Generalized Zero-Shot Benchmark Without Training on Children's Data

面向道德的面部年龄估计：无需儿童数据训练的广义零样本基准

Caio Petrucci, Leo Sampaio Ferraz Ribeiro, Sandra Avila

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 提出一个广义零样本基准，训练时排除儿童数据，评估模型对未见年龄组的泛化能力，发现所有方法均存在严重性能下降和可见类偏见。

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