University of Cambridge（剑桥大学）

Towards a Common Framework for Autoformalization

迈向自动形式化的一个共同框架

Agnieszka Mensfelt, David Tena Cucala, Santiago Franco, Angeliki Koutsoukou-Argyraki, Vince Trencsenyi, Kostas Stathis

机构 * Department of Computer Science, Royal Holloway, University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院计算机科学系） ； Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（剑桥大学计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 本文旨在提出一个统一框架，以促进不同领域之间的交叉融合，推动下一代人工智能系统的发展。

Comments Presented at NeLaMKRR@KR, 2025 (arXiv:2511.09575). A shorter version of this work will appear in the Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026)

Should AI Become an Intergenerational Civil Right?

AI 是否应成为代际公民权利？

Jon Crowcroft, Rute C. Sofia, Dirk Trossen, Vassilis Tsaoussidis

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（计算机科学与技术系，剑桥大学） ； fortiss - research institute of the free state of Bavaria for intensive software systems（巴伐利亚自由州的fortiss研究所） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Democritus University of Thrace（德莫克利特大学特拉克分校电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出将AI可及性视为代际公民权利，通过技术与伦理框架实现公平、可持续的AI发展。

Amortized Causal Discovery with Prior-Fitted Networks

带有先验拟合网络的 amortized 因果发现

Mateusz Sypniewski, Mateusz Olko, Mateusz Gajewski, Piotr Miłoś

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Warsaw（华沙大学） ； Poznan University of Technology（波兹南技术大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于先验拟合网络的因果发现方法，通过改进似然估计来提升结构学习的可靠性。