Low-Bitrate Video Compression through Semantic-Conditioned Diffusion
基于语义的低比特率视频压缩
机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Dolby Laboratories（杜比实验室）
AI总结 本文提出DiSCo框架，通过语义条件扩散模型在低比特率下实现高质量视频压缩，采用文本描述、空间时间退化视频和可选草图等模态，提升感知质量。
高校专区
University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
Hume's Representational Conditions for Causal Judgment: What Bayesian Formalization Abstracted Away
休谟因果判断的表征条件：贝叶斯形式化抽象了什么
机构 * BridgeM, Inc.（BridgeM公司） ； Department of Philosophy, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校哲学系）
AI总结 本文探讨休谟因果判断的三个表征条件，并分析其在从休谟到贝叶斯主义的正式化过程中如何被保留和抽象，指出大语言模型展示了统计更新而不满足这些条件的现象。
Improving Generative Methods for Causal Evaluation via Simulation-Based Inference
通过基于模拟的推断改进因果评估的生成方法
机构 * College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 本文提出SBICE框架，通过推断生成方法及其参数的后验分布，提高因果估计器评估的可靠性。
Comments 13 pages main text, 68 pages total
A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Public Health Decision Analysis
面向公共卫生决策分析的多智能体强化学习框架
机构 * University of South Florida（南佛罗里达大学） ； Indiana University（印第安纳大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
AI总结 本文提出多智能体强化学习框架，用于优化公共卫生干预策略，通过考虑跨行政区的流行病学互动，提高资源分配效率，实验表明其在减少新感染方面优于传统单智能体方法。
Comments Updated to the accepted version published in Healthcare Analytics (November 2025)
Journal ref Healthcare Analytics, 8 (2025) 100436
