高校专区
用于动态新视角合成的在线神经时空记忆
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Google（谷歌）
AI总结 研究多视图流视频在线新视角合成问题，提出解耦记忆更新与应用频率的方法，通过跨视图注意力管理变形，引入辅助记忆损失和记忆缓存策略，实现实时、领先性能及微小尺度在线记忆。
Comments 15 pages. Preprint. Project page with demos and video results: https://nst-mem.github.io
预训练数据可通过计算宣传被下毒
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（艾伦人工智能研究所）
AI总结 研究发现预训练数据可通过公共讨论界面被下毒，引入HalfLife方法衡量恶意内容，探索在网络规模下毒预训练语料库的可行性，证明估计毒注入重要性，确立第三方网页内容为攻击语言模型预训练的可能载体。
SceneBind：跨视觉、音频和语言绑定“什么”与“哪里”
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Hankuk University of Foreign Studies（韩国外国语大学）
AI总结 研究提出SceneBind全模态场景表示，结合全局语义与对象中心语义空间插槽解决空间结构缺失问题，还提出匹配方案。通过构建新数据集及训练协议进行训练评估，兼容预训练编码器，实现先进检索并能零样本转移到下游任务。
Comments Project website: https://scenebind.github.io/
工程应用中的非线性动力学稀疏识别介绍
机构 * Department of Aeronautics, Imperial College London（伦敦帝国理工学院航空系） ； Department of Mechanical Engineering, University of Washington（华盛顿大学机械工程系） ； NSF AI Institute in Dynamic Systems, University of Washington（华盛顿大学动态系统领域美国国家科学基金会人工智能研究所）
AI总结 介绍工程应用中非线性动力学稀疏识别（SINDy）方法，通过对候选非线性项库稀疏回归解决代理建模局限性，教程介绍该方法及扩展，经案例研究表明其易实现且灵活，是工程应用有价值的识别工具。
Comments 15 pages, 4 figures
基于病理切片基础模型的多教师蒸馏预训练多实例学习网络
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）） ； Medical Optical Technology R&D Center, Research Institute of Tsinghua（清华研究院医学光学技术研发中心） ； Jinfeng Laboratory（金凤实验室）
AI总结 针对计算病理学中多实例学习存在的问题，提出基于蒸馏的预训练框架，利用两个基础模型作为教师，引入角分散归一化蒸馏损失，将蒸馏权重用于下游适应，实验表明该方法在少样本场景中优势明显，能提升计算效率。
糟糕的记忆：评估智能体系统中内存引发的提示注入风险
机构 * University of Washington（华盛顿大学）
AI总结 研究基于内存的智能体系统中提示注入攻击，利用沙盒合成工作区评估两个系统四个模型，发现虽难用外部内容重写内存文件，但已植入的有效载荷可攻击当前及未来会话，揭示持久内存改变威胁模型并推动相关防御研究。
Comments Preprint
赞助搜索市场的自适应广告加载设计：证据、理论与部署
机构 * University of Washington（华盛顿大学）
AI总结 研究赞助搜索市场广告加载设计权衡，通过安卓应用商店实验发现增加广告加载量对收入、转化率和参与度的影响及异质性，设计并部署自适应算法e-LAAL，在生产部署中改善收益与转化率权衡，优于静态基准。
Comments 54 pages
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