Northeastern University（东北大学）

Weird Generalization and Inductive Backdoors: New Ways to Corrupt LLMs

奇怪的泛化与归纳后门：新方法腐蚀大语言模型

Jan Betley, Jorio Cocola, Dylan Feng, James Chua, Andy Arditi, Anna Sztyber-Betley, Owain Evans

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Warsaw University of Technology（华沙技术大学） 纠错

AI总结 通过狭窄微调，大语言模型可能产生不可预测的广泛泛化，包括偏离和后门，展示了微调对模型行为的深远影响。

Comments 70 pages, 47 figures

Log NeRF: Comparing Spaces for Learning Radiance Fields

Log NeRF：在学习辐射场中比较空间

Sihe Chen, Luv Verma, Bruce A. Maxwell

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 Log NeRF通过在log RGB空间中学习辐射场，提升了渲染质量、场景鲁棒性和低光条件下的表现。

Comments The 36th British Machine Vision Conference

MelanomaNet: Explainable Deep Learning for Skin Lesion Classification

MelanomaNet：用于皮肤病变分类的可解释深度学习

Sukhrobbek Ilyosbekov

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 MelanomaNet通过结合EfficientNet V2、GradCAM++、ABCDE标准提取、FastCAV和蒙特卡洛Dropout，实现了皮肤病变分类的高准确率和可解释性，推动临床应用。

Comments 7 pages, 3 figures

MoReGen: Multi-Agent Motion-Reasoning Engine for Code-based Text-to-Video Synthesis

MoReGen：基于代码领域的文本到视频合成多智能体运动-推理引擎

Xiangyu Bai, He Liang, Bishoy Galoaa, Utsav Nandi, Shayda Moezzi, Yuhang He, Sarah Ostadabbas

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 MoReGen通过整合多智能体大语言模型、物理模拟器和渲染器，实现了基于代码领域的文本到视频合成，强调物理精度和运动一致性，为生成符合物理原理的视频提供了一种新的方法。