arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
arXiv周末暂无论文更新,休息一下吧,周末愉快~~

高校专区

University of Oxford(牛津大学)

2026-04-15 至 2026-04-15 共收录 9
2604.12663 2026-04-15 cs.AI

Human-Centric Topic Modeling with Goal-Prompted Contrastive Learning and Optimal Transport

以人为中心的主题建模:基于目标提示对比学习与最优传输

Rui Wang, Yi Zheng, Dongxin Wang, Haiping Huang, Yuanzhi Yao, Yuxiang Zhou, Jialin Yu, Philip Torr

机构 * School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications(南京邮电大学计算机科学学院) School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology(合肥工业大学计算机科学与信息工程学院) School of Electronic Engineering and Computer Science, Queen Mary University of London(伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院) Department of Engineering Science, University of Oxford(牛津大学工程科学系)

AI总结 本文提出Human-TM任务框架,结合人类提供的目标进行主题建模,通过GCTM-OT方法提升主题的可解释性、多样性和目标导向性,实验表明其在主题连贯性和多样性上优于现有方法。

Comments 11 Pages, 6 Figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2604.09784 2026-04-15 stat.ML cs.LG

Discrete Flow Maps

离散流映射

Peter Potaptchik, Jason Yim, Adhi Saravanan, Peter Holderrieth, Eric Vanden-Eijnden, Michael S. Albergo

机构 * Harvard University(哈佛大学) University of Oxford(牛津大学) MIT(麻省理工学院) Kempner Institute(凯普纳研究所)

AI总结 本文提出离散流映射,通过在概率单纯形几何上实现轨迹压缩,解决离散数据生成中的几何不匹配问题,提升离散流模型性能。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2511.06341 2026-04-15 cs.LG cs.RO cs.SY eess.SY math.OC

Scalable Verification of Neural Control Barrier Functions Using Linear Bound Propagation

基于线性边界传播的神经控制屏障函数可扩展验证

Nikolaus Vertovec, Frederik Baymler Mathiesen, Thom Badings, Luca Laurenti, Alessandro Abate

机构 * Department of Computer Science University of Oxford(牛津大学计算机科学系) St Hugh’s College University of Oxford(牛津大学圣希利学院) Delft Center for Systems and Control TU Delft(代尔夫特理工大学系统与控制中心) Dep. of Computer Science & Inst. for Data Science in Mech. Eng RWTH Aachen University(亚琛工业大学计算机科学系及机械工程数据科学研究所) AI4I Italy(意大利AI4I)

AI总结 本文提出一种基于线性边界传播的神经控制屏障函数验证方法,通过计算梯度边界和McCormick松弛,实现对神经网络作为控制屏障函数的有效验证,适用于任意控制-affine系统和多种非线性激活函数。

Comments accepted at the 8th Annual Conference on Learning for Dynamics and Control (L4DC 2026)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2502.05206 2026-04-15 cs.CR cs.AI cs.CL cs.CV

Safety at Scale: A Comprehensive Survey of Large Model and Agent Safety

大规模安全:大型模型和智能体安全的全面综述

Xingjun Ma, Yifeng Gao, Yixu Wang, Ruofan Wang, Xin Wang, Ye Sun, Yifan Ding, Hengyuan Xu, Yunhao Chen, Yunhan Zhao, Hanxun Huang, Yige Li, Yutao Wu, Jiaming Zhang, Xiang Zheng, Yang Bai, Zuxuan Wu, Xipeng Qiu, Jingfeng Zhang, Yiming Li, Xudong Han, Haonan Li, Jun Sun, Cong Wang, Jindong Gu, Baoyuan Wu, Siheng Chen, Tianwei Zhang, Yang Liu, Mingming Gong, Tongliang Liu, Shirui Pan, Cihang Xie, Tianyu Pang, Yinpeng Dong, Ruoxi Jia, Yang Zhang, Shiqing Ma, Xiangyu Zhang, Neil Gong, Chaowei Xiao, Sarah Erfani, Tim Baldwin, Bo Li, Masashi Sugiyama, Dacheng Tao, James Bailey, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University(复旦大学) The University of Melbourne(墨尔本大学) Singapore Management University(新加坡国立大学) Deakin University(德肯大学) Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学) City University of Hong Kong(香港城市大学) University of Oxford(牛津大学) Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) The University of Sydney(悉尼大学) Griffith University(格里菲斯大学) University of California, Santa Cruz(加州大学圣克鲁兹分校) Sea AI Lab(Sea AI实验室) Tsinghua University(清华大学) Virginia Tech(弗吉尼亚理工大学) CISPA Helmholtz Center for Information Security(CISPA海德堡信息安全部) University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校) Purdue University(普渡大学) Duke University(杜克大学) University of Wisconsin - Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) RIKEN(理化学研究所) The University of Tokyo(东京大学)

AI总结 本文综述了大型模型和智能体的安全性,分析了各类攻击威胁及防御策略,指出安全评估、防御机制和数据实践的重要性,强调研究社区和国际合作的必要性。

Comments 706 papers, 60 pages, 3 figures, 14 tables; GitHub: https://github.com/xingjunm/Awesome-Large-Model-Safety

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2604.12490 2026-04-15 cs.CY cs.AI

Deepfakes at Face Value: Image and Authority

深度伪造:图像与权威

James Ravi Kirkpatrick

机构 * University of Oxford and Magdalen College Oxford(牛津大学和玛格丽特学院)

AI总结 本文探讨深度伪造的伦理问题,提出其错误在于侵犯人们对自身形象使用权限和身份治理的权威,区分了合理利用与算法模拟的界限。

Comments 21 pages, accepted copy published in AI & Society (2026)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2604.12289 2026-04-15 cs.CY cs.CL

The Enforcement and Feasibility of Hate Speech Moderation on Twitter

推特上仇恨言论管控的执行与可行性

Manuel Tonneau, Dylan Thurgood, Diyi Liu, Niyati Malhotra, Victor Orozco-Olvera, Ralph Schroeder, Scott A. Hale, Manoel Horta Ribeiro, Paul Röttger, Samuel P. Fraiberger

机构 * University of Oxford(牛津大学) University of Copenhagen(哥本哈根大学) World Bank(世界银行) Princeton University(普林斯顿大学)

AI总结 研究通过全球审计揭示推特仇恨言论管控的执行情况,发现仇恨言论在平台上持续存在,且去除率与非仇恨言论无显著差异,表明技术限制外还有制度因素影响管控效果。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2604.10861 2026-04-15 quant-ph cond-mat.dis-nn cs.ET cs.LG

Training single-electron and single-photon stochastic physical neural networks

训练单电子和单光子随机物理神经网络

Tong Dou, Shiro Kumara, Josh Burns, Ethan Sigler, Parth Girdhar, David Petty, Gerard Milburn, Jo Plested, Matt Woolley

机构 * School of Engineering(工程学院) Sussex Centre for Quantum Technologies, University of Sussex(Sussex量子技术中心,Sussex大学) Department of Engineering Science, University of Oxford(工程科学系,牛津大学) National Quantum Computing Centre, Rutherford Appleton Laboratory(国家量子计算中心,Rutherford Appleton实验室) School of Systems(系统学院)

AI总结 本文提出单电子和单光子随机神经元,通过量子点单电子隧道和光子源驱动耦合模式实现,探讨了在MNIST数据集上使用单隐藏层随机PNNs进行手写数字分类的训练策略,展示了高噪声和模型不确定性下仍能保持高测试准确率的潜力。

Comments 15 pages, 8 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.10559 2026-04-15 cs.LG q-fin.CP

A Bipartite Graph Approach to U.S.-China Cross-Market Return Forecasting

一种 bipartite 图方法用于美国-中国跨市场收益率预测

Jing Liu, Maria Grith, Xiaowen Dong, Mihai Cucuringu

机构 * Department of Statistics, University of Oxford, UK(英国牛津大学统计学系) Finance Department, Neoma Business School, France(法国Neoma商学院金融系) Department of Engineering Science, University of Oxford, UK(英国牛津大学工程科学系) Department of Mathematics, University of California Los Angeles, US(美国加州大学洛杉矶分校数学系) Oxford-Man Institute of Quantitative Finance, University of Oxford, UK(牛津大学量化金融研究所)

AI总结 本文通过保留经济结构的机器学习框架研究跨市场收益率可预测性,利用中美股市非重叠交易时间构建有向 bipartite 图,通过滚动窗口假设检验选择边,作为下游模型的稀疏特征选择层,发现美国前收盘到收盘收益率对中国日内收益率有显著预测信息。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2108.00480 2026-04-15 q-fin.CP cs.CL cs.LG

Realised Volatility Forecasting: Machine Learning via Financial Word Embedding

现实波动率预测:通过金融词嵌入进行机器学习

Eghbal Rahimikia, Stefan Zohren, Ser-Huang Poon

机构 * Alliance Manchester Business School at the University of Manchester(曼彻斯特大学阿利安斯商业学校) Department of Engineering Science, University of Oxford(牛津大学工程科学系) Alliance Manchester Business School, University of Manchester(曼彻斯特大学阿利安斯商业学校)

AI总结 本文研究新闻如何提升现实波动率预测,通过现代且操作简单的NLP框架,发现新闻内容在高波动日具有更强预测作用,结合领先指标可提升统计性能和经济收益。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏