EPFL（洛桑联邦理工学院）

Object-centric Task Representation and Transfer using Diffused Orientation Fields

基于扩散方向场的对象中心任务表示与迁移

Cem Bilaloglu, Tobias Löw, Sylvain Calinon

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； EPFL（瑞士联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出利用扩散方向场实现跨弯曲物体的任务迁移，通过平滑局部参考系建立稀疏关键点对应关系，成功迁移连续物理交互任务。

Priors in Time: Missing Inductive Biases for Language Model Interpretability

时间中的先验：语言模型可解释性中缺失的归纳偏置

Ekdeep Singh Lubana, Can Rager, Sai Sumedh R. Hindupur, Valerie Costa, Greta Tuckute, Oam Patel, Sonia Krishna Murthy, Thomas Fel, Daniel Wurgaft, Eric J. Bigelow, Johnny Lin, Demba Ba, Martin Wattenberg, Fernanda Viegas, Melanie Weber, Aaron Mueller

机构 * Goodfire AI ； Independent（独立） ； SEAS, Harvard University（哈佛大学SEAS学院） ； EPFL（瑞士联邦理工学院） ； Kempner Institute at Harvard University（哈佛大学凯普内研究所） ； Department of Psychology, Stanford University（斯坦福大学心理学系） ； Department of Psychology, Harvard University（哈佛大学心理学系） ； Decode Research ； Boston University（波士顿大学） 纠错

AI总结 本文提出时序特征分析方法，通过引入时序归纳偏置，改进语言模型表示的可解释性，有效区分抽象与新颖信息，克服现有方法的局限。

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URLs Help, Topics Guide: Understanding Metadata Utility in LLM Training

URL助益，主题引导：理解元数据在LLM训练中的效用

Dongyang Fan, Vinko Sabolčec, Martin Jaggi

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本研究探讨了元数据在LLM训练中的效用，发现URL上下文能提升训练效率，而主题和格式信息则能引导生成输出，但不加速训练。

Comments NeurIPS 2025, Camera Ready

When Does Bottom-up Beat Top-down in Hierarchical Community Detection?

在何时自底向上方法胜过自顶向下方法在分层社区检测中？

Maximilien Dreveton, Daichi Kuroda, Matthias Grossglauser, Patrick Thiran

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 纠错

AI总结 本文研究了自底向上方法在分层社区检测中的优势，证明其在中间层次实现精确恢复的理论保证优于自顶向下方法。

Quantum Fourier Transform Based Kernel for Solar Irrandiance Forecasting

基于量子傅里叶变换的太阳能辐照度预测核函数

Nawfel Mechiche-Alami, Eduardo Rodriguez, Jose M. Cardemil, Enrique Lopez Droguett

机构 * Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院） ； Mechanical Engineering Department, Universidad de Chile（智利大学机械工程系） ； Departamento de Ingeniería Mecánica y Metalúrgica, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile（智利天主教大学机械工程与冶金系） ； Garrick Institute for the Risk Sciences, University of California（加州大学风险科学研究所） 纠错

AI总结 本文提出基于量子傅里叶变换的核函数，用于提升太阳能辐照度预测的精度与鲁棒性。

Comments 33 pages, 13 figures

A Data-Driven Diffusion-based Approach for Audio Deepfake Explanations

一种数据驱动的扩散方法用于音频深度伪造解释

Petr Grinberg, Ankur Kumar, Surya Koppisetti, Gaurav Bharaj

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） ； Reality Defender Inc.（Reality Defender公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种数据驱动的扩散方法，通过时频差异信号训练模型，以更准确地识别音频深度伪造中的伪影区域。

Comments 5 pages, 3 figures, accepted at Interspeech 2025

Journal ref Interspeech 2025

Fairness in Streaming Submodular Maximization over a Matroid Constraint

流式子模最大化中的公平性：在Matroid约束下

Marwa El Halabi, Federico Fusco, Ashkan Norouzi-Fard, Jakab Tardos, Jakub Tarnawski

机构 * Samsung - SAIT AI Lab, Montreal（三星 - SAIT AI实验室，蒙特利尔） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； Google Zurich（谷歌苏黎世） ； Google Zurich EPFL（谷歌苏黎世EPFL） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 本文研究了在Matroid约束下流式子模最大化问题的公平性，提出流式算法和不可能结果，通过现实应用验证了效率、质量和公平性的权衡。

Comments Correcting error in Proposition C.6. This doesn't affect any other result in the paper