University of Toronto（多伦多大学）

Dynamic Neural Graph Encoding of Inference Processes in Deep Weight Space

深度权重空间中推理过程的动态神经图编码

Di Wu, Huan Liu, Zhixiang Chi, Yuanhao Yu, Konstantinos N. Plataniotis, Yang Wang

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； McMaster University（麦马斯特大学） ； Concordia University（康科迪亚大学） 纠错

AI总结 提出动态神经图编码器（DNG-Encoder），通过动态图表示神经网络参数并保留推理的时序特性，在INR分类任务上比现有方法提升约10%准确率。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. 28 pages, 5 figures

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Scaling Laws for Grid-Based Approximate Nearest Neighbor Search in High Dimensions

高维空间中基于网格的近似最近邻搜索的缩放定律

Matthew J Liu, Wei Hang Zheng, Vidhan Purohit, Siqi Xie, Chieh-En Li, Jerry Li, Noah Flynn

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Toronto, St. George（多伦多大学圣乔治校区） ； Independent Researcher（独立研究员） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

AI总结 本研究系统刻画了多探针网格算法在数据集大小N和维度d上的缩放行为，发现其在GloVe嵌入上具有恒定的维度缩放指数，优于图、树和分区方法，且索引成本更低。

Stabilising Generative Models of Attitude Change

使态度变化生成模型稳定

Jayd Matyas, William A. Cunningham, Alexander Sasha Vezhnevets, Dean Mobbs, Edgar A. Duéñez-Guzmán, Joel Z. Leibo

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Caltech（加州理工学院） ； Gibran AI 纠错

AI总结 本文提出基于演员的生成模型工作流，利用Concordia库将态度变化理论转化为可运行的演员-环境模拟，并通过实验验证其稳定性，揭示了理论描述的不足与稳定化过程的重要性。

Comments 46 pages, 8 figures, 1 table

A Wearable Device Dataset for Mental Health Assessment Using Laser Doppler Flowmetry and Fluorescence Spectroscopy Sensors

用于心理健康评估的基于激光多普勒血流仪和荧光光谱传感器的可穿戴设备数据集

Minh Ngoc Nguyen, Khai Le-Duc, Tan-Hanh Pham, Trong Nhan Nguyen, Bailey Trang, Ba Kien Tran, Viktor Dremin, Sergei Sokolovsky, Edik Rafailov, Truong-Son Hy

机构 * Aston University（阿斯顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University Health Network（大学健康网络） ； Florida Institute of Technology（佛罗里达理工学院） ； Hai Duong Central College of Pharmacy（海洞中央药学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Industrial University of Ho Chi Minh City（胡志明市工业大学） ； The University of Alabama at Birmingham（伯明翰大学） ； Pukyong National University（浦项国立大学） 纠错

AI总结 本研究利用可穿戴设备采集指尖血流和组织活动信号，结合心理健康问卷数据，发现这些信号与压力相关症状存在关联，为日常非侵入性心理健康监测提供新方法。

Comments Communications Medicine 2026

Learning Consumer Preferences from Bundle Sales Data

从捆绑销售数据中学习消费者偏好

Ningyuan Chen, Setareh Farajollahzadeh, Qingwei Jin, Fanni Shen, Guan Wang

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出一种从捆绑销售交易数据中估计消费者对单个产品估值分布的方法，通过定义效用模型并使用EM算法和蒙特卡洛模拟恢复估值分布，扩展至未观测无购买、市场细分和协同效应，并提供可识别性和收敛性理论保证。