Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Domain-Decomposed Randomized Neural Networks for Partial Differential Equations in Unbounded Domains

无界区域偏微分方程的域分解随机神经网络

Haixin Wang, Haoning Dang, Fei Wang, Shimin Guo

机构 * School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学院） ； State Key Laboratory of Multiphase Flow in Power Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出域分解随机神经网络框架，通过近场和远场子网络分别捕获局部特征和外部衰减，利用Petrov-Galerkin或配点法求解线性最小二乘系统，适用于无界区域椭圆、穿孔和时间依赖问题。

InteractiveAvatar: Real-Time Streaming Video Generation for Consistent and Intent-Aware Avatars

InteractiveAvatar: 用于一致且意图感知的虚拟形象的实时流式视频生成

Quanyue Song, Yishan He, Yanfei Zhang, Shihao Cheng, Zhixiang He, Zhizhi Guo, Chi Zhang, Xuelong Li, Caigui Jiang

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所人机混合增强智能国家重点实验室） ； China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd.（中国电信人工智能科技（北京）有限公司） ； Wuhan University（武汉大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） 纠错

AI总结 提出InteractiveAvatar框架，通过自回归蒸馏实现实时无限流式生成，利用长短视觉记忆机制保持视觉一致性，并设计推理反应模块实现意图感知交互。

Structured Progressive Knowledge Activation for LLM-Driven Neural Architecture Search

结构化渐进知识激活用于LLM驱动的神经架构搜索

Zhen Liu, Yuhan Liu, Jinjun Wang, Wei Song, Jianyi Liu, Jingwen Fu

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University.（人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米MiLM Plus） ； North China University of Technology, Beijing.（华北电力大学（北京）） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出SPARK方法，通过显式选择功能因素并条件化编辑，减少功能耦合影响，提升神经架构搜索的样本效率和OOD准确性。

DISCOVER: A Solver for Distributional Counterfactual Explanations

DISCOVER: 一种用于分布反事实解释的求解器

Yikai Gu, Lele Cao, Bo Zhao, Lei Lei, Lei You

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 提出DISCOVER，一种模型无关的分布反事实解释求解器，通过预算化提议-选择搜索范式替代梯度优化，利用最优传输几何指导采样，实现非可微模型下的分布对齐。

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