University of Toronto（多伦多大学）

Securing the Future of IoMT in the Post-Quantum Era: An Edge-Native Federated Learning Approach

后量子时代保障IoMT的未来：一种边缘原生联邦学习方法

Taym Alshoghri, Deemah H. Tashman, Mohammad Reza Gerami, Soumaya Cherkaoui

机构 * LINCS Laboratory, Department of Computer and Software Engineering, Polytechnique Montréal（LINCS实验室，计算机与软件工程系，蒙特利尔理工学院） ； Department of Computer Science, University of Toronto（计算机科学系，多伦多大学） 纠错

AI总结 针对IoMT设备资源受限且处理敏感健康数据的安全隐私问题，提出一种集成后量子密码学的Kubernetes框架，通过边缘原生联邦学习实现低延迟分布式加密处理。

ADORE: Iterative Query Expansion with Retrieval-Grounded Relevance Feedback

ADORE: 基于检索反馈的迭代查询扩展

Amin Bigdeli, Negar Arabzadeh, Radin Hamidi Rad, Sajad Ebrahimi, Charles L. A. Clarke, Ebrahim Bagheri

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出ADORE框架，通过迭代生成伪段落、检索语料库并评估相关性，利用检索反馈指导查询扩展，显著提升检索性能。

Playing Devil's Advocate: Off-the-Shelf Persona Vectors Rival Targeted Steering for Sycophancy

扮演魔鬼的代言人：现成的人格向量在顺从性上与针对性引导相媲美

Ishaan Kelkar, Nebras Alam, Vikram Kakaria, Madhur Panwar, Vasu Sharma, Maheep Chaudhary

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Purdue University（普渡大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院） ； Algoverse ； Independent（独立） 纠错

AI总结 本文研究了不同人格对顺从性的影响，发现现成的人格引导向量在减少顺从性方面与针对性引导相当，且在用户正确时保持准确性。

Journal ref ICML, Pluralistic Alignment Workshop, 2026

NeRF: Neural Radiance Field in 3D Vision: A Comprehensive Review (Updated Post-Gaussian Splatting)

NeRF: 3D视觉中的神经辐射场：全面综述（更新后Gaussian Splatting发布后）

Kyle Gao, Yina Gao, Hongjie He, Dening Lu, Linlin Xu, Jonathan Li

机构 * Faculty of Engineering, University of Toronto（多伦多大学工程学院） ； Department of Geomatics Engineering, University of Calgary（卡尔加里大学测绘工程系） 纠错

AI总结 本文综述了NeRF在过去五年的研究，涵盖了在Gaussian Splatting出现前和后的发展，总结了NeRF在新颖视角合成和3D隐式和混合表示神经场学习中的应用和贡献。

Comments Updated Post-Gaussian Splatting

Rethinking the Trust Region in LLM Reinforcement Learning

重新思考LLM强化学习中的信任区域

Penghui Qi, Xiangxin Zhou, Zichen Liu, Tianyu Pang, Chao Du, Min Lin, Wee Sun Lee

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 针对PPO在LLM微调中因词表大导致的训练不稳定问题，提出基于策略散度直接约束的DPPO算法，并引入高效近似方法。

Deep Learning and Elicitability for McKean-Vlasov FBSDEs With Common Noise

带共同噪声的McKean-Vlasov正倒向随机微分方程的深度学习与可引性

Felipe J. P. Antunes, Yuri F. Saporito, Sebastian Jaimungal

机构 * School of Applied Mathematics, Getulio Vargas Foundation（应用数学学院，古特雷斯基金会） ； Department of Statistical Sciences, University of Toronto（统计科学系，多伦多大学） ； Oxford-Man Institute for Quantitative Finance, University of Oxford（牛津-曼定量金融研究所，牛津大学） 纠错

AI总结 提出结合Picard迭代、可引性和深度学习的方法，求解带共同噪声的McKean-Vlasov正倒向随机微分方程，通过可引性导出路径损失函数避免嵌套蒙特卡洛，在系统风险模型和经济增长模型中验证了准确性。

Comments 19 pages, 8 figures,

A Unified Theory of Sinusoidal Activation Families for Implicit Neural Representations

隐式神经表示的正弦激活函数族统一理论

Alireza Morsali, MohammadJavad Vaez, Mohammadhossein Soltani, Amirhossein Kazerouni, Babak Taati, Morteza Mohammad-Noori

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； ARC Centre of Excellence for the Mathematical Analysis of Cellular Systems (MACSYS)（细胞系统数学分析卓越中心（MACSYS）） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University Health Network（大学健康网络） ； University of Tehran（塔里斯坦大学） 纠错

AI总结 提出STAF框架，通过可学习振幅、频率和相位的傅里叶式激活函数，理论分析其表达能力、NTK谱变化及初始化，实验证明在图像、音频、形状、逆问题和NeRF任务中优于或匹敌现有方法。

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