University of Oxford（牛津大学）

Multimodal Model Diffing for Feature Discovery and Control

用于特征发现与控制的多模态模型差异分析

Hunar Batra, Lachin Naghashyar, Ashkan Khakzar, Philip Torr, Christian Schroeder de Witt, Constantin Venhoff, Ronald Clark

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 本研究提出MMDiff多模态模型差异分析框架，训练多模态SAEs以识别多模态训练改变的特征，实现特征隔离、检测与控制，在空间、OCR任务及多模态安全攻击评估中展现出良好效果。

Comments Preprint. Accepted at ICML 2026 Trustworthy AI for Good Workshop

PET/CT Radiogenomic Mutation Prediction in Non-Small Cell Lung Cancer Using Multi-Label Learning

基于多标签学习的非小细胞肺癌PET/CT放射基因组突变预测

Mona Furukawa, Sai Hyne, Daniel R. McGowan, Bartłomiej W. Papież

机构 * Nuffield Department of Population Health, University of Oxford（牛津大学纳菲尔德人口健康系） ； Oxford University Hospitals NHS FT（牛津大学医院国民保健信托基金会） ； Department of Oncology, University of Oxford（牛津大学肿瘤学系） ； Department of Medical Physics and Clinical Engineering, Oxford University Hospitals NHS FT（牛津大学医院国民保健信托基金会医学物理与临床工程系） 纠错

AI总结 本研究针对NSCLC的PET/CT放射基因组突变预测问题，利用深度学习探究多标签学习的效果，发现其有效性取决于基因突变组合，为相关预测提供了突变特异性建模的思路。

LatticeMind: A Conflict-Aware Memory Primitive for Multi-Agent Systems

LatticeMind：面向多智能体系统的冲突感知记忆原语

Heng Zhou, Lian Zhang, Yutao Fan, Tiancheng He, Siki Chen, Hejia Geng, Philip Torr, Zhenfei Yin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本研究提出冲突感知记忆原语LatticeMind，解决多智能体LLM系统的主张信任决策问题，在ConflictBank评估中准确率达0.97，显著优于基线， ablation验证了其核心组件的重要性。

Human agency in initial human-AI proof formalization workflows

表征初始人机交互的证明形式化工作流

Katherine M. Collins, Simon Frieder, Jonas Bayer, Jacob Loader, Jeck Lim, Peiyang Song, Fabian Zaiser, Lexin Zhou, Shanda Li, Sam Looi, Joshua B. Tenenbaum, Umang Bhatt, Adrian Weller, Jose Hernandez-Orallo, Cameron E. Freer, Valerie Chen, Ilia Sucholutsky

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Caltech（加州理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 通过混合方法分析，研究人们在形式化证明过程中对AI工具的需求、障碍及实际使用模式，发现AI辅助能提高形式化准确率且用户偏好多样但普遍希望保持人类对证明发现过程的高层控制。

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On the Infinite Width and Depth Limits of Predictive Coding Networks

预测编码网络的无限宽度和深度极限

Francesco Innocenti, El Mehdi Achour, Rafal Bogacz

机构 * Brain Network Dynamics Unit, University of Oxford, UK（牛津大学脑网络动力学单位） ； UM6P College of Computing, Rabat, Morocco（拉巴特大学计算学院） 纠错

AI总结 本文研究预测编码网络在无限宽度和深度极限下的参数化与梯度行为，证明其与反向传播等价的条件。

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Language Mutations Sustain the Persistences of Conspiracy Theories on Social Media

语言变异维持社交媒体上阴谋论的持续性

Calvin Yixiang Cheng, Dorian Quelle, Scott A. Hale

机构 * Oxford Internet Institute, University of Oxford（牛津大学互联网研究所） ； Department of Mathematics, University of Zurich（苏黎世大学数学系） 纠错

AI总结 本研究探讨了语言变异如何影响社交媒体上阴谋论的持续传播，通过分析X平台三年的阴谋相关帖子数据，发现语义变异更大的阴谋论具有更长的生命周期，且心理语言学属性的变异与延长生命周期有关。

HyperDet: 3D Object Detection with Hyper 4D Radar Point Clouds

HyperDet: 基于超4D雷达点云的3D目标检测

Yichun Xiao, Runwei Guan, Jin Jin, Fangqiang Ding

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； University of Oxford（牛津大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出一种与检测器无关的框架HyperDet，通过构建任务感知的超4D雷达点云，利用时空累积、跨传感器验证和多普勒引导的运动补偿以及前景生成增强，显著提升仅用雷达的3D目标检测性能。

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