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图卷积注意力：图去噪与扩散的谱视角
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； King Juan Carlos University（胡安·卡洛斯国王大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 研究图去噪问题，提出图卷积注意力（GCA）方法，通过利用输入图谱实现谱去噪，在随机块模型中与理想机制匹配，实验证明其能提升图去噪和扩散性能，在 DiGress 中表现良好且推理更快。
Pluralis v0.1：迈向用于人工智能风险与可靠性的多元文化、多模态、多语言基准测试
机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Alabama in Huntsville（阿拉巴马大学亨茨维尔分校） ； Google（谷歌） ； University of Missouri Columbia（密苏里大学哥伦比亚分校） ； Chunghwa Telecom Laboratories（春木电信实验室） ； University of Southern California（南加州大学） ； Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院） ； Nutanix ； ThinkEvolve Labs（ThinkEvolve实验室） ； UCL（伦敦大学学院） ； Infocomm Media Development Authority（信息通信媒体发展局） ； Monark Health（Monark健康） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Microsoft（微软） ； Centre for Responsible AI (CeRAI), Wadhwani School of Data Science and AI (WSAI), Indian Institute of Technology Madras（负责任人工智能中心（CeRAI）、瓦达威人工智能学校（WSAI）、印度理工学院马德拉斯分校） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Microsoft Research India（微软印度研究院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Yonsei University（延世大学） ； Amazon（亚马逊） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Xenoscube Inc.（Xenoscube公司） ； Korea AI Safety Institute (K-AISI)（韩国人工智能安全研究所（K-AISI）） ； MLCommons ； CommonGround ； Artifex Labs（Artifex实验室）
AI总结 研究针对现有AI安全评估框架忽视文化差异问题，构建多语言多模态数据集Pluralis v0.1，从文化优先视角引入新评估范式，提出Judge - Pluralis集成，揭示特定地区失败模式，为多语言多元文化评估提供基础和创新起点。
无学习算法的审计
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Zurich（苏黎世大学）
AI总结 研究无学习算法能否消除训练数据影响这一问题，利用成员推理攻击计算无学习参数ε下限的审计器来评估多种算法，发现有严格保证的算法ε边界小，经验方法边界大，审计器为证伪无学习声明提供工具并经实验验证。
关联恢复测试：揭示遗忘后可恢复的捷径
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 研究关联遗忘中保留的关联能否被原始分类器功能使用的问题，提出关联恢复测试（ART），通过估计关联方向、放大残差分量并用原始分类器头评估修改后的特征来诊断捷径可恢复性，在多个数据集上验证了该方法能表征捷径缓解的不同方面。
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参差不齐的全球经济：前沿人工智能对各国经济的不均衡影响
机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； University of São Paulo（圣保罗大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 研究前沿人工智能对各国经济的影响，引入国家人工智能暴露度量指标，结合职业暴露分数与就业数据，发现高收入国家暴露程度高、存在性别差距，有间接暴露新机制，指出针对欧美劳动力市场的政策无法推广。
Comments Website (including code and data): https://jagged-global-economy.github.io/
EquiFiLM：通过特征线性调制实现电荷条件下的等变力场
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； SLAC National Accelerator Laboratory（SLAC国家加速器实验室） ； University of Southern California（南加州大学）
AI总结 研究针对基础机器学习力场不能处理外部诱导电子态变化的问题，提出EquiFiLM方法，通过特征线性调制为等变基础MLFF添加外部条件，以少量训练数据学习势能面变化，在带电液态水实验中大幅提升精度，且与骨干和条件无关。
LLM-as-a-Verifier：一种通用验证框架
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA Research（英伟达研究院）
AI总结 该工作将验证确定方案正确性的能力作为大模型新扩展轴，提出无需额外训练的通用LLM验证框架，生成连续评分，在多基准上取得SOTA性能，还可用于强化学习等场景。
Comments Code: https://github.com/llm-as-a-verifier/llm-as-a-verifier Website: https://llm-as-a-verifier.com
CONFLUX：一种用于3D胸部CT合成的潜在扩散模型及强化学习后训练
机构 * Department of Biomedical Data Science, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院生物医学数据科学系） ； Department of Mathematical Modelling, Statistics & Bioinformatics, Ghent University（根特大学数学建模、统计与生物信息学系） ； Department of Electrical Engineering, Stanford University（斯坦福大学电气工程系）
AI总结 提出CONFLUX潜在扩散模型用于胸部CT合成，由3D变分自编码器和整流流变压器构成，基于放射学元数据生成，通过强化学习后训练增强对临床属性控制，在三平面弗雷歇距离上领先并发布模型与数据集。
通过专家乘积桥接的扩散语言模型并行解码
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出PoE-Bridge框架，通过专家乘积构建中间分布，结合扩散语言模型并行解码和自回归模型质量，实现5倍加速并恢复至少95%的AR性能。
Comments ICML 2026
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