Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Differences That Matter: Auditing Models for Capability Gap Discovery and Rectification

关键差异：用于能力缺口发现与纠正的模型审计

Qihao Liu, Chengzhi Mao, Yaojie Liu, Alan Yuille, Wen-Sheng Chu

机构 * Google（谷歌） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 AuditDM通过主动发现和纠正多模态大语言模型的失败模式，提升模型性能和诊断能力。

Comments project page: https://auditdm.github.io/

A stylometric analysis of speaker attribution from speech transcripts

语音特征分析用于语音归属的探讨

Cristina Aggazzotti, Elizabeth Allyn Smith

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文提出StyloSpeaker方法，通过分析转录文本的风格特征，用于语音归属，对比了风格学模型与神经网络方法的性能。

Comments v3: added StyloSpeaker github link; v2: added acknowledgments

QUIDS: Quality-informed Incentive-driven Multi-agent Dispatching System for Mobile Crowdsensing

QUIDS：面向移动 crowdsensing 的质量感知激励驱动多智能体调度系统

Nan Zhou, Zuxin Li, Fanhang Man, Xuecheng Chen, Susu Xu, Fan Dang, Chaopeng Hong, Yunhao Liu, Xiao-Ping Zhang, Xinlei Chen

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Civil and System Engineering, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学土木与系统工程系） ； School of Software and BNRist, Tsinghua University（清华大学软件学院） 纠错

AI总结 QUIDS通过质量感知激励驱动的多智能体调度系统，优化车辆移动 crowdsensing 的传感覆盖和可靠性，提升信息质量并减少地图重建误差。

Unsupervised discovery of the shared and private geometry in multi-view data

无监督发现多视图数据中的共享与私有几何

Sai Koukuntla, Joshua B. Julian, Jesse C. Kaminsky, Manuel Schottdorf, David W. Tank, Carlos D. Brody, Adam S. Charles

机构 * Department of Biomedical Engineering（生物医学工程系） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Princeton Neuroscience Institute（普林斯顿神经科学研究所） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Department of Psychology and Brain Sciences（心理学与脑科学系） ； University of Delaware（德雷塞尔大学） ； Center for Imaging Science（成像科学中心） ； Kavli Neurodiscovery Institute（Kavli神经发现研究所） 纠错

AI总结 SPLICE是一种无监督方法，用于发现多视图数据中的共享和私有几何结构，通过解耦潜在变量以提高解释性和鲁棒性。