University of Washington（华盛顿大学）

InfoGatherer: Principled Information Seeking via Evidence Retrieval and Strategic Questioning

InfoGatherer: 通过证据检索和策略性提问进行原理化的信息获取

Maksym Taranukhin, Shuyue Stella Li, Evangelos Milios, Geoff Pleiss, Yulia Tsvetkov, Vered Shwartz

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能主席） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Dalhousie University（达尔豪斯大学） 纠错

AI总结 InfoGatherer通过证据检索和策略性提问，结合结构化证据网络和Dempster-Shafer理论，实现原理化的信息获取，提升医疗和法律任务中的可靠性与可解释性。

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Rigidity-Aware Geometric Pretraining for Protein Design and Conformational Ensembles

面向刚性的几何预训练用于蛋白质设计与构象集合

Zhanghan Ni, Yanjing Li, Zeju Qiu, Bernhard Schölkopf, Hongyu Guo, Weiyang Liu, Shengchao Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； MPI for Intelligent Systems, Tübingen（智能系统马克斯·普朗克研究所，图宾根） ； National Research Council of Canada（加拿大国家研究理事会） ； University of Ottawa（渥太华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 RigidSSL通过刚性感知的几何预训练，提升蛋白质设计和构象集合的生成能力。

Comments The Fourteenth International Conference on Learning Representations; Code available at: https://github.com/ZhanghanNi/RigidSSL.git

Synthetic Visual Genome 2: Extracting Large-scale Spatio-Temporal Scene Graphs from Videos

合成视觉基因组2：从视频中提取大规模时空场景图

Ziqi Gao, Jieyu Zhang, Wisdom Oluchi Ikezogwo, Jae Sung Park, Tario G. You, Daniel Ogbu, Chenhao Zheng, Weikai Huang, Yinuo Yang, Winson Han, Quan Kong, Rajat Saini, Ranjay Krishna

机构 * Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Woven by Toyota（丰田编织） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 SVG2通过自动化流程生成大规模视频场景图，TRaSER模型在视频问答中提升准确率1.5-4.6%

Just-In-Time Objectives: A General Approach for Specialized AI Interactions

即时目标：一种专门化人工智能交互的一般方法

Michelle S. Lam, Omar Shaikh, Hallie Xu, Alice Guo, Diyi Yang, Jeffrey Heer, James A. Landay, Michael S. Bernstein

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文提出即时目标方法，通过动态目标诱导提升AI交互的专门化性能，实验表明其在任务处理和质量评估上优于常规LLM。

Comments Accepted at CHI 2026