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视觉几何基础变换器中涌现的异常视图拒绝
机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； New York University（纽约大学） ； ETH AI Center, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； UC Berkeley（伯克利加州大学）
AI总结 本文提出通过视觉几何基础变换器中涌现的异常视图拒绝机制，无需额外训练即可提升前馈3D重建在野外条件下的鲁棒性。
Comments Project page: https://cvlab-kaist.github.io/RobustVGGT/
所有结构匹配都不发光
机构 * Center for Soft Matter Research, Department of Physics, New York University（纽约大学软物质研究中心） ； Simons Center for Computational Physical Chemistry, Department of Chemistry, New York University（纽约大学计算物理化学simons中心） ； Department of Computer Science & Engineering, University of Minnesota（明尼苏达大学计算机科学与工程系） ； Department of Physics & Astronomy, Brigham Young University（BYU物理与天文学系） ； Department of Chemistry, University of Florida（佛罗里达大学化学系） ； Quantum Theory Project, University of Florida（佛罗里达大学量子理论项目） ； Department of Materials Science & Engineering, University of Florida（佛罗里达大学材料科学与工程系） ； Department of Aerospace Engineering & Mechanics, University of Minnesota（明尼苏达大学航空航天工程与力学系） ； Center for Neural Science, New York University（纽约大学神经科学中心） ； Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学数学科学学院）
AI总结 本文针对晶体结构预测任务中数据集和评估指标的问题，提出改进数据集的修复方法和新的评估指标，以提高模型评估的准确性。
Comments Accepted at Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
一种具有混合量子增强学习的隐私保护联邦框架用于金融欺诈检测
机构 * University of Melbourne（墨尔本大学） ； Trinity College Dublin（都柏林三一学院） ； Indian Institute of Technology（印度理工学院） ； Birla Institute of Technology and Science Pilani（比拉理工学院和科学学院） ； South Asian University（南亚大学） ； New York University Abu Dhabi (NYUAD)（纽约大学阿布扎克分校） ； NYUAD Research Institute（NYUAD研究机构）
AI总结 本文提出一种结合量子增强LSTM与隐私保护技术的联邦学习框架，用于提升金融欺诈检测的准确性和数据安全性。
Comments To be published in proceedings of IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE) 2025
Journal ref 2025 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), Albuquerque, NM, USA
基于量子神经网络的贷款资格预测：LEP-QNN
机构 * New York University Abu Dhabi (NYUAD)（纽约大学阿布扎赫国立大学） ； NYUAD Research Institute（NYUAD研究机构） ； Hassan II University of Casablanca（卡萨布兰卡哈桑二世大学）
AI总结 LEP-QNN利用量子神经网络提升贷款资格预测精度至98%，通过量子机器学习方法优化模型鲁棒性与预测可靠性。
Comments 9 pages, 7 figures, 3 tables. Accepted at QCE 2025
Journal ref 2025 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), Albuquerque, NM, USA
全栈对齐：通过厚价值模型对齐人工智能与机构
机构 * Meaning Alignment Institute（意义对齐研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Western University（西方大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Potsdam Institute for Climate Impact Research（波茨坦气候影响研究所） ； Yale University（耶鲁大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； New York University（纽约大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Midjourney Core contributor（Midjourney核心贡献者）
AI总结 本文提出通过厚价值模型实现全栈对齐，以解决AI与机构目标不一致导致的不良后果，涵盖价值表示、规范推理和集体利益建模。
AGI 的定义
机构 * Center for AI Safety（AI安全中心） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Virtue AI ； Morph Labs（Morph实验室） ； University of Michigan（密歇根大学） ； LG AI Research（LG人工智能研究） ； University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Gray Swan AI ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Beneficial AI Research（有益AI研究） ； Conjecture ； Institute for Applied Psychometrics（应用心理测量研究所） ； New York University（纽约大学） ； CSER ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； LawZero
AI总结 本文提出了一种基于卡特尔-霍恩-卡罗尔理论的可量化框架，定义AGI为与受过良好教育的成年人认知能力相匹配，并通过心理测量电池评估AI系统，揭示当前AI在基础认知机制上的不足。
用于微分方程的蒙特卡罗型神经算子
机构 * NYUAD Research Institute New York University Abu Dhabi Abu Dhabi, UAE ； Engineering Division New York University Abu Dhabi Abu Dhabi, UAE ； Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation Sorbonne University \& Université Paris Cité Paris, France ； Engineering Division \ New York University Abu Dhabi Abu Dhabi, UAE \
AI总结 MCNO通过蒙特卡罗方法学习一维PDE的解算子，无需假设翻译不变核，实现高效计算和跨网格泛化。
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