AAAI

Reflect then Learn: Active Prompting for Information Extraction Guided by Introspective Confusion

先反思再学习：基于反思困惑的主动提示信息提取

Dong Zhao, Yadong Wang, Xiang Chen, Chenxi Wang, Hongliang Dai, Chuanxing Geng, Shengzhong Zhang, Shaoyuan Li, Sheng-Jun Huang

机构 * NUAA-MMMI（南京航空航天大学- MMMI） 纠错

AI总结 本文提出APIE框架，通过反思困惑度评估，主动选择具有挑战性和信息量的样本，提升信息提取的准确性和鲁棒性。

Comments Published at AAAI 2026

Interactive Mars Image Content-Based Search with Interpretable Machine Learning

基于可解释机器学习的交互式火星图像内容检索

Bhavan Vasu, Steven Lu, Emily Dunkel, Kiri L. Wagstaff, Kevin Grimes, Michael McAuley

机构 * NASA Planetary Data System（美国宇航局行星数据系统） ； PDS Imaging Node（PDS成像节点） ； PDS Cartography and Imaging Sciences Node（PDS制图与成像科学节点） ； Wagstaff et al.（瓦格斯塔夫等人） 纠错

AI总结 本文提出基于原型架构的可解释内容分类系统，用于支持火星科学实验室任务图像的科学发现和用户探索，通过提供解释和验证证据，替代非可解释的PDS图像图谱系统。

Comments Published at the Thirty-Sixth Annual Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence (IAAI-24). Corrected citation: Proc. AAAI 38(21): 22976-22982 (2024)

Journal ref Proc AAAI Conference on Artificial Intelligence 2024

READ: Recurrent Adapter with Partial Video-Language Alignment for Parameter-Efficient Transfer Learning in Low-Resource Video-Language Modeling

READ：基于部分视频-语言对齐的递归适配器用于低资源视频-语言建模的参数高效迁移学习

Thong Nguyen, Xiaobao Wu, Xinshuai Dong, Khoi Le, Zhiyuan Hu, Cong-Duy Nguyen, See-Kiong Ng, Luu Anh Tuan

AI总结 本文提出READ框架，通过递归计算和部分最优传输对齐，提升低资源视频-语言建模任务的性能，优于现有迁移学习方法。

Comments Accepted at AAAI 2024