University of Cambridge（剑桥大学）

ProSMA-UNet: Decoder Conditioning for Proximal-Sparse Skip Feature Selection

ProSMA-UNet：解码器条件下的近邻稀疏跳连特征选择

Chun-Wun Cheng, Yanqi Cheng, Peiyuan Jing, Guang Yang, Javier A. Montoya-Zegarra, Carola-Bibiane Schönlieb, Angelica I. Aviles-Rivero

机构 * Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge, UK（应用数学与理论物理系，剑桥大学） ； School of Engineering, Zurich University of Applied Sciences, CH（工程学院，应用科学大学 Zurich） ； Bioengineering Department and ImperialX, Imperial College London, UK（生物工程系和ImperialX，伦敦帝国学院） ； Lucerne University Teaching and Research Hospital, CH（卢塞恩大学教学与研究医院） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University, China（尤金数学科学中心，清华大学） 纠错

AI总结 ProSMA-UNet通过解码器条件稀疏跳连特征选择提升医学图像分割性能，尤其在3D任务中表现突出。

Deep Hierarchical Learning with Nested Subspace Networks for Large Language Models

基于嵌套子空间网络的深度分层学习用于大型语言模型

Paulius Rauba, Mihaela van der Schaar

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本文提出嵌套子空间网络，通过动态调整计算预算实现高效的大语言模型推理，实验证明在精度损失较小的情况下显著降低计算量。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Implicit U-KAN2.0: Dynamic, Efficient and Interpretable Medical Image Segmentation

隐式U-KAN2.0：动态、高效且可解释的医学图像分割

Chun-Wun Cheng, Yining Zhao, Yanqi Cheng, Javier A. Montoya-Zegarra, Carola-Bibiane Schönlieb, Angelica I Aviles-Rivero

机构 * Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge, UK（应用数学与理论物理系，剑桥大学） ； Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign, USA（计算与数据科学学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Zurich University of Applied Sciences, Switzerland（苏黎世应用科学大学） ； Lucerne Cantonal Hospital, Switzerland（卢塞恩州立医院） ； Lucerne University of Applied Sciences and Arts, Switzerland（卢塞恩应用科学与艺术大学） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University, China（尤太数学科学中心，清华大学） 纠错

AI总结 隐式U-KAN2.0通过结合MultiKAN和二次NODEs，提升了医学图像分割的可解释性和效率，同时降低了计算成本。

Comments Accepted in MICCAI 2025

The Controllability Trap: A Governance Framework for Military AI Agents

可控性陷阱：军事AI代理的治理框架

Subramanyam Sahoo

机构 * MARS (Mentorship for Alignment Researchers) 4.0 Fellow（MARS（对齐研究导师计划）4.0 Fellow） ； Cambridge AI Safety Hub (CAISH) University of Cambridge（剑桥AI安全中心（CAISH）剑桥大学） 纠错

AI总结 本文提出AMAGF框架，通过预防、检测和纠正三个支柱，解决军事AI代理中的控制失效问题，通过控制质量评分实现持续控制管理。

Comments Accepted at ICLR 2026 Workshop on Agents in the Wild. 20 Pages and 3 Figures

Towards Improved Sentence Representations using Token Graphs

基于令牌图的改进句子表示

Krishna Sri Ipsit Mantri, Carola-Bibiane Schönlieb, Zorah Lähner, Moshe Eliasof

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔人工智能与机器学习研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Ben-Gurion University of the Negev（贝内-约尔大学） 纠错

AI总结 GLOT通过构建令牌图并利用图神经网络提升句子表示的鲁棒性和效率，适用于冻结LLM的高效适应。

Comments ICLR 2026, 29 Pages, 17 Tables, 5 Figures

Controllable and explainable personality sliders for LLMs at inference time

用于推理时的可控且可解释的人格滑块

Florian Hoppe, David Khachaturov, Robert Mullins, Mark Huasong Meng

机构 * Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学） ； University of Cambridge, United Kingdom（剑桥大学） ； University College Dublin, Ireland（都柏林大学） 纠错

AI总结 本文提出一种模块化框架，通过顺序自适应引导方法实现LLM推理时的可控且可解释的人格控制，通过正交化引导向量提升多维人格调节的精度和效率。

Comments 20 pages, 18 figures

Learning-guided Kansa collocation for forward and inverse PDEs beyond linearity

基于学习的Kansa配点法用于超越线性的正向和反向PDEs

Zheyuan Hu, Weitao Chen, Cengiz Öztireli, Chenliang Zhou, Fangcheng Zhong

机构 * Department of Computer Science and Technology（计算机科学与技术系） ； Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics（应用数学与理论物理系） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本文提出基于学习的Kansa配点法，用于解决超越线性的正向和反向PDEs问题，通过扩展CNF框架并应用到耦合和非线性场景，实现高效求解与自调技术。

Comments Accepted for poster presentation at the ICLR 2026 Artificial Intelligence and Partial Differential Equations (AI&PDE) Workshop. Fangcheng Zhong and Chenliang Zhou are co-corresponding authors

3D Wavelet-Based Structural Priors for Controlled Diffusion in Whole-Body Low-Dose PET Denoising

基于3D小波的结构先验用于控制扩散的全身体低剂量PET去噪

Peiyuan Jing, Yue Yang, Chun-Wun Cheng, Zhenxuan Zhang, Liutao Yang, Thiago V. Lima, Klaus Strobel, Antoine Leimgruber, Angelica Aviles-Rivero, Guang Yang, Javier A. Montoya-Zegarra

机构 * School of Engineering, Zurich University of Applied Sciences, CH ； Bioengineering Department ； Imperial-X, Imperial College London, UK ； DAMTP, University of Cambridge, UK ； Lucerne University Teaching ； Research Hospital, CH ； Lung Institute, Imperial College London, UK ； Cardiovascular Research Centre, Royal Brompton Hospital, UK ； School of Biomedical Engineering \& Imaging Sciences, King's College London, UK ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University, CN 纠错

AI总结 WCC-Net通过引入3D小波结构先验，提升低剂量PET去噪效果，实现更稳定的解剖结构与噪声分离。

Comments 10 pages