Stanford University（斯坦福大学）

Intelligence per Watt: Measuring Intelligence Efficiency of Local AI

每瓦智能：衡量本地AI的智能效率

Jon Saad-Falcon, Avanika Narayan, Hakki Orhun Akengin, J. Wes Griffin, Herumb Shandilya, Adrian Gamarra Lafuente, Medhya Goel, Rebecca Joseph, Shlok Natarajan, Etash Kumar Guha, Shang Zhu, Ben Athiwaratkun, John Hennessy, Azalia Mirhoseini, Christopher Ré

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Together AI 纠错

AI总结 本文研究了本地AI在能源效率和性能上的表现，提出了一种统一的衡量指标IPW，展示了本地推理在重新分配需求方面的能力，并揭示了本地加速器的优化潜力。

Trustworthy Agent Network: Trust in Agent Networks Must Be Baked In, Not Bolted On

可信代理网络：在代理网络中，信任必须被内置，而非事后添加

Yixiang Yao, Yuhang Yao, Xinyi Fan, Jiechao Gao, Jie Wang, Minjia Zhang, Srivatsan Ravi, Carlee Joe-Wong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文探讨了在代理网络中信任必须被内置而非事后添加的问题，提出了一个综合的概念框架，通过四个设计支柱来建立代理网络中的信任。

Comments Accepted at SIGKDD 2026 Blue Sky Ideas Track

Inference-Time Scaling of Diffusion Language Models via Trajectory Refinement

通过轨迹细化提升扩散语言模型的推理时间扩展

Meihua Dang, Jiaqi Han, Minkai Xu, Kai Xu, Akash Srivastava, Stefano Ermon

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Red Hat AI Innovation（红帽人工智能创新） 纠错

AI总结 本文提出PG-DLM，通过轨迹级细化提升扩散语言模型的推理效率，引入新的缩放轴并实现自适应计算分配，实验显示在奖励引导生成任务中表现更优。

Comments COLM 2026

Resolution-Agnostic Neural Operators for Multi-Rate Sparse-View CT

分辨率无关的神经算子用于多速率稀疏视角CT

Aujasvit Datta, Jiayun Wang, Asad Aali, Anima Anandkumar

机构 * Caltech（加州理工学院） ； IIT Kanpur（印度理工学院坎普尔分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 CTO提出一种分辨率无关的神经算子框架，通过连续函数空间实现多速率稀疏视角CT重建的泛化，提升重建质量和效率。

Better Together: Quantifying the Benefits of AI-Assisted Recruitment

携手共进：量化AI辅助招聘的益处

Ada Aka, Emil Palikot, Ali Ansari, Nima Yazdani

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 该研究通过两项实地实验发现，AI辅助招聘可提升候选人最终面试通过率，在简历信息不足的初级候选人中效果更显著，但存在75%的候选人未完成面试的问题，其将筛选成本从企业转移至申请人。