高校专区
大量实验、少量重复、不配对数据和稀疏效应：因果推断是否可能？
机构 * Department of Mathematics, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院数学系） ； Department of Statistics, UC Berkeley（伯克利大学统计系） ； German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) & University of Bonn（德国神经退行性疾病研究中心（DZNE）及波恩大学） ； MRC Biostatistics Unit, University of Cambridge（剑桥大学医学研究委员会生物统计学单位）
AI总结 本文提出了一种在不配对数据和稀疏因果效应下，通过GMM型估计量和ℓ1正则化方法估计因果效应的统计方法。
VCNAC：一种可变通道神经音频编解码器用于单声道、立体声和环绕声
机构 * Amazon AGI, ETH Zürich（亚马逊人工智能研究院、苏黎世联邦理工学院） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院）
AI总结 VCNAC是一种可变通道神经音频编解码器，通过单一参数化编码器和解码器实现多通道音频的高质量重建与灵活推理。
Comments Submitted to EUSIPCO 2026
人工智能/机器学习在Rubin LSST暗能量科学合作中的机遇
机构 * Université Paris Cité, CNRS, CEA, Astroparticule et Cosmologie, F-75013 Paris, France ； Department of Physics, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA ； Leinweber Institute of Theoretical Physics, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA ； Argonne National Laboratory, 9700 South Cass Avenue, Lemont, IL 60439, USA ； Cavendish Astrophysics, University of Cambridge, Madingley Road, Cambridge CB3 0HA, UK ； Kavli Institute for Cosmology, University of Cambridge, Madingley Road, Cambridge CB3 0HA, UK ； SLAC National Accelerator Laboratory, Menlo Park, CA 94025, USA ； Department of Computer Science, University of Milan, Milan, Italy ； Université Paris Cité, CNRS, Astroparticule et Cosmologie, F-75013 Paris, France ； Université Paris-Saclay, CNRS/IN2P3, IJCLab, 91405 Orsay, France ； Department of Astronomy ； Astrophysics, University of Chicago, Chicago, IL 60637, USA ； Kavli Institute for Cosmological Physics, University of Chicago, Chicago, IL 60637, USA ； NSF-Simons AI Institute for the Sky (SkAI), 172 E. Chestnut St., Chicago, IL 60611, USA ； Fermi National Accelerator Laboratory, P.O. Box 500, Batavia, IL 60510, USA ； Universit\'e Clermont-Auvergne, CNRS, LPCA, 63000 Clermont-Ferrand, France ； Kavli Institute for Particle Astrophysics ； Cosmology, Stanford University, Stanford, CA 94305, USA ； Department of Physics, Stanford University, 382 Via Pueblo Mall, Stanford, CA 94305, USA ； Engineering Faculty, Universidad Autonoma de San Luis Potosi, Zona Universitaria, San Luis Potosi, 78290, Mexico ； Stanford Artificial Intelligence Laboratory, Stanford University, Stanford, CA 94305, USA ； Kavli Institute of Cosmological Physics, University of Chicago, Chicago, IL 60637, USA ； The NSF AI Institute for Artificial Intelligence ； Center for Astrophysics Harvard \& Smithsonian, 60 Garden Street, Cambridge, MA 02138, USA ； Department of Physics ； Kavli Institute for Astrophysics ； Space Research, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA ； Institut de Física d'Altes Energies (IFAE), The Barcelona Institute of Science ； Institute of Astronomy ； Kavli Institute for Cosmology, University of Cambridge, Madingley Road, Cambridge, CB3 0HA, UK ； Imperial Centre for Inference ； Cosmology (ICIC), Imperial College London, Blackett Laboratory, Prince Consort Road, London SW7 2AZ, UK ； Data Science Institute, The University of Chicago, Chicago, IL 60615, USA ； Department of Physics, The University of Texas at Dallas, Richardson, TX 75080, USA ； Department of Physics, Duke University, Durham, NC 27708, USA ； Université Paris-Saclay, Université Paris Cité, CEA, CNRS, AIM, F-91191 Gif-sur-Yvette, France ； School of Mathematics, Statistics ； Physics, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, NE1 7RU, United Kingdom ； Department of Astrophysical Sciences, Princeton University, Princeton, NJ 08544, USA ； Astronomy, University of the Western Cape, Bellville, Cape Town, 7535, South Africa ； Astronomy, University of Utah, Salt Lake City, UT 84112, USA ； Department of Astrophysical Sciences, Princeton University, Peyton Hall, Princeton, NJ 08544, USA ； Department of Astronomy, University of Illinois Urbana Champaign, 1002 W. Green St., Urbana, IL, 61801, USA ； Institute for Particle Physics ； Astrophysics, ETH Zürich, Wolfgang-Pauli-Strasse 27, CH-8093 Zurich, Switzerland ； Swinburne University of Technology, Hawthorn, Victoria 3122, Australia ； Ciela - Montr\'eal Institute for Astrophysical Data Analysis ； Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute, Montréal, QC H2S 3H1, Canada ； Advanced Research Computing Centre, University College London, 90 High Holborn, London WC1V 6LJ, UK ； Finnish Centre for Astronomy with ESO (FINCA), University of Turku, FI-20014 Turku, Finland ； Department of Physics, P.O. Box 64, University of Helsinki, FI-00014 Helsinki, Finland ； Astronomy, Northwestern University, Evanston, IL, USA ； Center for Interdisciplinary Exploration ； Research in Astrophysics, Northwestern University, Evanston, IL, USA ； Scientific Data Science, International School for Advanced Study, Via Bonomea 265, I-34136 Trieste, Italy ； Department of Statistics, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA ； PITT PACC, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15260, USA ； NSF NOIRLab, 950 N. Cherry Ave., Tucson, AZ 85719, USA
AI总结 本文探讨了AI/ML在LSST暗能量科学合作中的应用机遇，强调了大规模贝叶斯推断、物理指导方法和主动学习等关键方法学优先事项，并讨论了新兴技术在重塑工作流程中的潜力。
Comments 84 pages. This is v1.0 of the DESC's white paper on AI/ML, a collaboration document that is being made public but which is not planned for submission to a journal
教机器人像教狗一样：从诱饵、手势和言语中学习敏捷导航
机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University（人工智能系，韩国大学） ； Department of Computer Science, ETH Zurich（计算机科学系，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, UCLA（机械与航空航天工程系，加州大学洛杉矶分校）
AI总结 本研究提出了一种人机协同框架，通过手势、言语和诱饵等多模态输入，使机器人高效学习敏捷导航，实验显示在少于1小时的数据下任务成功率高达97.15%。
Comments 10 pages, 7 figures
DAPPER: 一种基于偏好判别性的政策到政策偏好强化学习，用于高效机器人技能获取
机构 * Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技術研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 DAPPER通过多策略轨迹比较和判别性学习，提升机器人技能获取的查询效率。
Comments Accepted for IEEE Robotics & Automation Magazine (RAM)
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