University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Mechanist: AI as a Scientific Instrument for Discovering the Mechanisms of Intelligence

Mechanist：作为科学仪器的AI，用于发现智能的机制

Mengru Wang, Junfeng Fang, Shuofei Qiao, Zhenqian Xu, Haoming Xu, Haoxiong Wang, Shumin Deng, Linyi Yang, Zhixiang Cui, Xin Xu, Yunzhi Yao, Buqiang Xu, Fei Shen, Haozhe Luo, Yunxiang Wei, Ningyu Zhang, Julian McAuley, Tat Seng Chua, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本研究推出智能体系统Mechanist，以AI为科学仪器自主发现AI智能机制，其生成假设更有价值、实验更可靠，还能发现安全风险、构建信念机制理论并转化为提升模型性能的干预措施。

Comments Work in progress

Dialogue-Aware Video-to-Music Generation Using Public Domain Film Collections

基于公共领域电影集的对话感知视频到音乐生成

Haven Kim, Zachary Novack, Julian McAuley, Hao-Wen Dong

机构 * University of California San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 该研究针对视频到音乐生成的可复现性问题，构建了OSSL-v2数据集，提出用对话作为条件信号的方法，在电影上评估后性能优于现有基线。

Mechanism Design for Generative Engines: From Exploitation toward Win-Win Outcomes

生成式引擎的机制设计：从利用到双赢结果

Chen Xu, Zitian Guo, Chenyan Xiong

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 针对生成式引擎引用竞争引发的引用战争问题，本文将供给方与平台互动建模为重复斯塔克尔伯格博弈，提出VCR机制，实验显示其防御效用优于基线且能实现双赢。