University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

Findings of the Counter Turing Test: AI-Generated Image Detection

反图灵测试结果：AI生成图像检测

Rajarshi Roy, Nasrin Imanpour, Ashhar Aziz, Shashwat Bajpai, Gurpreet Singh, Shwetangshu Biswas, Kapil Wanaskar, Parth Patwa, Subhankar Ghosh, Shreyas Dixit, Nilesh Ranjan Pal, Vipula Rawte, Ritvik Garimella, Amitava Das, Amit Sheth, Vasu Sharma, Aishwarya Naresh Reganti, Vinija Jain, Aman Chadha

机构 * Kalyani Government Engineering College（卡利尼政府工程学院） ； University of South Carolina（南卡罗来纳大学） ； IIIT Delhi（德里IIIT） ； BITS Pilani Hyderabad Campus（比斯潘尼 Hyderabad 分校） ； IIIT Guwahati（果阿瓦提IIIT） ； NIT Silchar（西里char 工科院） ； San José State University（桑乔斯州立大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Washington State University（华盛顿州立大学） ； Vishwakarma Institute of Information Technology（维斯瓦克arma 信息科技学院） ； Meta AI ； Amazon AI（亚马逊AI） ； BITS Pilani Goa（比斯潘尼 Goa 分校） 纠错

AI总结 本文通过Defactify 4.0工作坊的反图灵测试竞赛，评估了多种检测方法在区分AI生成图像与真实图像及识别具体生成模型上的性能，发现检测准确率较高但模型识别仍具挑战。

Comments Defactify4 @AAAI 2025

Findings of the Counter Turing Test: AI-Generated Text Detection

反图灵测试的发现：AI生成文本检测

Rajarshi Roy, Gurpreet Singh, Ashhar Aziz, Shashwat Bajpai, Nasrin Imanpour, Shwetangshu Biswas, Kapil Wanaskar, Parth Patwa, Subhankar Ghosh, Shreyas Dixit, Nilesh Ranjan Pal, Vipula Rawte, Ritvik Garimella, Amitava Das, Amit Sheth, Vasu Sharma, Aishwarya Naresh Reganti, Vinija Jain, Aman Chadha

机构 * Kalyani Government Engineering College（卡利尼政府工程学院） ； IIIT Delhi（德里IIIT） ； BITS Pilani Hyderabad Campus（比斯汉学院海得拉巴校区） ； AI Institute, University of South Carolina（南卡罗来纳大学人工智能研究所） ； IIIT Guwahati（古瓦哈提IIIT） ； NIT Silchar（西里char理工学院） ； San José State University（圣何塞州立大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Washington State University（华盛顿州立大学） ； Vishwakarma Institute of Information Technology（维斯瓦卡马信息科技学院） ； Meta AI ； Amazon AI（亚马逊人工智能） ； BITS Pilani Goa（比斯汉学院果阿） 纠错

AI总结 本文通过反图灵测试（CT2）共享任务，评估了AI生成文本检测技术的有效性，发现二分类任务表现优异（F1=1.0000），但模型归因任务更具挑战性（最佳F1=0.9531），并分析了微调Transformer、集成学习等方法的优劣。

Comments Defactify4 @AAAI 2025

ESI-Bench: Towards Embodied Spatial Intelligence that Closes the Perception-Action Loop

ESI-Bench: 迈向闭环感知-动作的具身空间智能

Yining Hong, Jiageng Liu, Han Yin, Manling Li, Leonidas Guibas, Li Fei-Fei, Jiajun Wu, Yejin Choi

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 提出ESI-BENCH基准，通过主动探索（感知、移动、操作）在OmniGibson环境中评估具身空间智能，发现主动探索显著优于被动方法，失败主因是动作盲视而非感知弱，且模型存在元认知差距。

Comments https://esi-bench.github.io/

A Comprehensive Dataset for Human vs. AI Generated Image Detection

人类与AI生成图像检测的综合数据集

Rajarshi Roy, Ashhar Aziz, Shashwat Bajpai, Nasrin Imanpour, Gurpreet Singh, Shwetangshu Biswas, Kapil Wanaskar, Parth Patwa, Subhankar Ghosh, Shreyas Dixit, Nilesh Ranjan Pal, Vipula Rawte, Ritvik Garimella, Amitava Das, Amit Sheth, Gaytri Jena, Vasu Sharma, Aishwarya Naresh Reganti, Vinija Jain, Aman Chadha

机构 * 1 Kalyani Government Engineering College, India. 2 IIIT Delhi, India. 3 BITS Pilani Hyderabad Campus, India. 4 University of South Carolina, USA. 5 IIIT Guwahati, India. 6 NIT Silchar, India. 7 San Jos\' e State University, USA. 8 UCLA, USA. 9 Washington State University, USA. 10 Vishwakarma Institute of Information Technology, India. 11 Gandhi Institute for Technological Advancement, India. 12 Meta AI, USA. 13 Amazon AI, USA. 14 BITS Pilani Goa, India. 纠错

AI总结 针对AI生成图像检测问题，构建了包含96000个真实与合成数据点的MS COCOAI数据集，并提出了图像真伪分类与生成模型识别两个任务。

A Comprehensive Dataset for Human vs. AI Generated Text Detection

人类与AI生成文本检测的综合数据集

Rajarshi Roy, Gurpreet Singh, Ashhar Aziz, Shashwat Bajpai, Nasrin Imanpour, Shwetangshu Biswas, Kapil Wanaskar, Parth Patwa, Subhankar Ghosh, Shreyas Dixit, Nilesh Ranjan Pal, Vipula Rawte, Ritvik Garimella, Gaytri Jena, Amitava Das, Amit Sheth, Vasu Sharma, Aishwarya Naresh Reganti, Vinija Jain, Aman Chadha

机构 * Kalyani Government Engineering College（卡利尼政府工程学院） ； IIIT Guwahati（古瓦哈提理工学院） ； IIIT Delhi（德里理工学院） ； BITS Pilani Hyderabad Campus（比什帕利 Hyderabad 分校） ； University of South Carolina（南卡罗来纳大学） ； NIT Silchar（西里 char 工程学院） ； San José State University（桑乔斯州立大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Washington State University（华盛顿州立大学） ； Vishwakarma Institute of Information Technology（维斯瓦卡arma 信息科技学院） ； Gandhi Institute for Technological Advancement（甘地技术进步研究所） ； BITS Pilani Goa（比什帕利 Goa 分校） ； Meta AI ； Amazon AI（亚马逊AI） 纠错

AI总结 本文提出了一个包含73,193个文本样本的综合数据集，结合真实纽约时报文章与多个先进LLM生成的合成文本，用于区分人类与AI生成文本及归因任务，基线准确率分别为58.35%和8.92%。

Comments Defactify4 @AAAI 2025

Incentivized Exploration with Stochastic Covariates: A Two-Stage Mechanism Design for Recommender System

带随机协变量的激励探索：推荐系统的两阶段机制设计

Yuantong Li, Guang Cheng, Xiaowu Dai

机构 * Meta Platforms Inc（Meta公司） ； Department of Statistics and Data Science（统计学与数据科学系） ； University of California, Los Angeles, CA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 针对推荐系统中用户自利偏好下的探索-利用权衡问题，提出一种两阶段算法，通过激励相容的探索和逆比例间隙采样策略实现次线性遗憾并满足激励约束。

Comments ICML 2026

Fishbone: From One 3D Asset to a Million Controllable Edits

Fishbone: 从一个3D资产到百万可控编辑

Yumeng He, Xiaoying Wang, Peihao Li, Yanjia Huang, Joe Masterjohn, Jiajun Wu, Leonidas Guibas, Yin Yang, Ying Jiang, Chenfanfu Jiang

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； USC（南加州大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； TRI（技术研究院） ； Stanford（斯坦福大学） ； Utah（犹他大学） 纠错

AI总结 提出一种统一的脊-肋表示方法Fishbone，支持通用网格的可控参数化变形、降阶动力学和动画，并构建了Fishbone-136K数据集，应用于可控3D生成、机器人学习数据增强等任务。

Comments 20 pages, 19 figures

TS-Skill: A Benchmark for Evaluating Analytical Skills in Time-Series Question Answering

TS-Skill: 用于评估时间序列问答中分析技能的基准

Liying Han, Kang Yang, Oliver Wang, Jason Wu, Pengrui Quan, Gaofeng Dong, Ozan Baris Mulayim, Sizhe Ma, Yuyang Yuan, Dezhi Hong, Mario Berges, Mani Srivastava

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Samsung Research America（三星美国研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft（微软） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 提出TS-Skill基准，通过三种可组合的分析技能（时间尺度选择、时间定位和跨区间整合）来诊断时间序列问答中模型的信号级能力，并开发SKEvol框架自动构建基准，实验揭示不同技能上的能力差距。

Affinity Graph Connectivity in Convex Clustering

凸聚类中的亲和图连通性

Sam Rosen, Jason Xu

机构 * Department of Statistical Science, Duke University（杜克大学统计科学系） ； Department of Biostatistics, University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校生物统计学系） 纠错

AI总结 研究凸聚类中亲和权重对应一般连通图时的有限样本界，通过随机游走理论分析聚类性能与图结构连通性的关系，并提出超参数调优应包括亲和权重的调整。

Comments 28 pages, 6 figures

Flow-OPD: On-Policy Distillation for Flow Matching Models

Flow-OPD：面向流匹配模型的在线策略蒸馏

Zhen Fang, Wenxuan Huang, Yu Zeng, Yiming Zhao, Shuang Chen, Kaituo Feng, Yunlong Lin, Lin Chen, Zehui Chen, Shaosheng Cao, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

AI总结 提出Flow-OPD框架，通过两阶段对齐策略（单奖励GRPO微调专家+流式冷启动与在线策略蒸馏）解决流匹配模型在多任务对齐中的奖励稀疏和梯度干扰问题，并引入流形锚点正则化抑制美学退化，在GenEval和OCR指标上显著提升。

Comments Project Page: https://costaliya.github.io/Flow-OPD/ , Code: https://github.com/CostaliyA/Flow-OPD

Structure-Aware RAG: Structured Retrieval Augmented Generation from Noisy Data for Conversational Agents

结构感知检索增强生成：面向对话代理的噪声数据结构化检索增强生成

Kaiqiao Han, LuAn Tang, Renliang Sun, Peng Yuan, Wei Cheng, Haoyu Wang, Wei Wang, Yizhou Sun, Haifeng Chen

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； NEC Labs（日本电装实验室） 纠错

AI总结 提出结构感知检索增强生成（SA-RAG），通过表格作为中间结构化表示来减少噪声并保留关键信息，结合质量感知的表格元数据生成框架和优化方法，在噪声真实数据集上显著优于现有RAG基线。

Riemannian Archetypal Analysis: Interpretable non-linear data analysis on deformed star distributions

黎曼原型分析：变形星形分布上的可解释非线性数据分析

Willem Diepeveen, Deanna Needell

机构 * Department of Mathematics（数学系） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出黎曼原型分析（RAM），通过数据驱动的拉回几何将经典原型分析扩展到非线性流形，结合可解释性与非线性表达能力，并基于凸松弛与非凸细化的优化方案实现。

Relative Translation Invariant Wasserstein Distance

相对平移不变Wasserstein距离

Binshuai Wang, Qiwei Di, Ming Yin, Mengdi Wang, Quanquan Gu, Peng Wei

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； George Washington University（乔治华盛顿大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 受Bures距离启发，提出相对平移不变Wasserstein距离RW_p，证明其度量性质，并设计双层算法计算离散分布间的RW_p距离，当p=2时提出RW_2-LP和RW_2-Sinkhorn算法以提高数值稳定性，实验验证了算法在减少数值误差和实际雷暴模式检索中的有效性。

Comments Accepted by Transactions on Machine Learning Research (TMLR). Final accepted version. The implementation is publicly available at \url{https://github.com/DRKWang/rw_metric}