AAAI

Point-SRA: Self-Representation Alignment for 3D Representation Learning

点-SRA：用于3D表示学习的自表示对齐

Lintong Wei, Jian Lu, Haozhe Cheng, Jihua Zhu, Kaibing Zhang

机构 * School of Electronics and Information, Xi’an Polytechnic University（西安理工大学电子与信息学院） ； School of Software, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件学院） ； School of Computer Science, Xi’an Polytechnic University（西安理工大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 Point-SRA通过自蒸馏和概率建模对齐表示，改进3D表示学习，通过不同掩码比例和MeanFlow Transformer实现互补信息提取，优于Point-MAE并在多个任务中取得优异性能。

Comments This is an AAAI 2026 accepted paper titled "Point-SRA: Self-Representation Alignment for 3D Representation Learning", spanning 13 pages in total. The submission includes 7 figures (fig1 to fig7) that visually support the technical analysis

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2026, Vol. 40, No. 13

Identifying Query-Relevant Neurons in Large Language Models for Long-Form Texts

在大型语言模型中识别与查询相关的神经元以生成长文本

Lihu Chen, Adam Dejl, Francesca Toni

机构 * Imperial College（帝国学院） 纠错

AI总结 本文提出QRNCA框架，用于识别LLM中与查询相关的神经元，通过多选问答任务评估其有效性，并展示在不同领域中的局部知识区域。

Comments AAAI 2025 Main Track

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(22), 23595-23604. 2025

Argumentative Large Language Models for Explainable and Contestable Claim Verification

用于可解释和可争议主张验证的论证大型语言模型

Gabriel Freedman, Adam Dejl, Deniz Gorur, Xiang Yin, Antonio Rago, Francesca Toni

机构 * Department of Computing, Imperial College London, UK（伦敦帝国学院计算机系） 纠错

AI总结 本文提出论证大型语言模型（ArgLLMs），通过引入论证推理增强LLMs，使其决策可解释且可争议，通过实验验证其在主张验证任务中的性能。

Comments 18 pages, 18 figures. Accepted as an oral presentation at AAAI 2025

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(14), 14930-14939. 2025