Meta

Decomposed Trust: Privacy, Adversarial Robustness, Ethics, and Fairness in Low-Rank LLMs

分解信任：低秩大语言模型中的隐私、对抗鲁棒性、伦理与公平性

Daniel Agyei Asante, Md Mokarram Chowdhury, Yang Li

机构 * Department of Computer Science, Iowa State University, United States（爱荷华州立大学计算机科学系） ； Meta, United States（Meta） 纠错

AI总结 本文研究低秩因子化对大语言模型信任性的影响，发现其在隐私保护上有所保留，但会削弱对话中个人身份信息的保护，同时增强对抗鲁棒性，但伦理和公平性有所下降。

Comments Accepted to ACL 2026

METASYMBO: Multi-Agent Language-Guided Metamaterial Discovery via Symbolic Latent Evolution

METASYMBO: 多智能体语言引导的超材料发现 via 符号驱动的潜在进化

Jianpeng Chen, Wangzhi Zhan, Dongqi Fu, Junkai Zhang, Zian Jia, Ling Li, Wei Wang, Dawei Zhou

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Meta AI ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本文提出MetaSymbO框架，通过符号驱动的潜在进化实现语言引导的超材料发现，提升结构有效性和语言指导得分，验证其在实际应用中的有效性。

Reading Recognition in the Wild

野外阅读识别

Charig Yang, Samiul Alam, Shakhrul Iman Siam, Michael J. Proulx, Lambert Mathias, Kiran Somasundaram, Luis Pesqueira, James Fort, Sheroze Sheriffdeen, Omkar Parkhi, Carl Ren, Mi Zhang, Yuning Chai, Richard Newcombe, Hyo Jin Kim

机构 * Meta Reality Labs Research（Meta现实实验室） ； VGG, University of Oxford（VGG，牛津大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

AI总结 本文提出阅读识别任务，通过多模态数据和Transformer模型实现对阅读行为的识别，扩展了阅读研究的规模和现实场景。

Comments NeurIPS 2025. Project Page: https://www.projectaria.com/datasets/reading-in-the-wild/