University of Washington（华盛顿大学）

2604.21260 2026-04-24 stat.ML cs.AI cs.LG econ.EM q-bio.QM stat.ME

Calibeating Prediction-Powered Inference

校准预测驱动推断

Lars van der Laan, Mark Van Der Laan

机构 * Department of Statistics, University of Washington（华盛顿大学统计学系）； Department of Statistics and Division of Biostatistics, Center for Targeted Machine Learning and Causal Inference, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校统计学系与生物统计学系，目标机器学习与因果推断中心）； Targeted ML Solutions, targetedml.com（Targeted ML Solutions公司）

AI总结本文提出校准预测驱动推断方法，通过后处理校准预测分数提升半监督估计效率，证明线性与等距校准的优化性，并展示其在模拟和真实数据中优于PPI和AIPW。

Comments Paper website: https://larsvanderlaan.github.io/ppi-aipw/

2604.21152 2026-04-24 cs.CY cs.AI cs.CL cs.HC cs.IR

Dialect vs Demographics: Quantifying LLM Bias from Implicit Linguistic Signals vs. Explicit User Profiles

方言与人口统计数据：从隐含语言信号与显式用户资料中量化LLM偏见

Irti Haq, Belén Saldías

机构 * University of Washington（华盛顿大学）

AI总结研究通过对比显式身份声明与隐含方言信号，揭示LLM在不同敏感领域中的偏见来源，发现隐含方言可降低拒绝率但影响内容安全。

Comments In The 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '26), June 25--28, 2026, Montreal, Canada. ACM, New York, NY, USA, 32 pages

2601.09926 2026-04-24 cs.LG

PROPER Agents: Proactivity Driven Personalized Agents for Advancing Knowledge Gap Navigation

PROPER代理：基于主动性的个性化代理以推进知识缺口导航

Kirandeep Kaur, Vinayak Gupta, Aditya Gupta, Chirag Shah

机构 * University of Washington（华盛顿大学）； Chan Zuckerberg Biohub（查纳·楚克生物枢纽）

AI总结本文提出PROPER框架，通过显式建模用户特定的知识缺口，改进主动帮助系统，提升任务完成质量与效率。

Comments ACL 2026

2504.07940 2026-04-24 cs.CV

Beyond the Frame: Generating 360 Panoramic Videos from Perspective Videos

超越帧限：从视角视频生成360度全景视频

Rundong Luo, Matthew Wallingford, Ali Farhadi, Noah Snavely, Wei-Chiu Ma

机构 * Cornell University（康奈尔大学）； University of Washington（华盛顿大学）

AI总结本文提出从视角视频生成完整全景视频的方法，通过设计几何与运动感知操作提升生成质量，实现空间与时间一致性，应用于视频稳定、视角控制和交互式视觉问答。

Comments Project page: https://red-fairy.github.io/argus/