New York University（纽约大学）

Memory Mosaics at scale

大规模记忆马赛克

Jianyu Zhang, Léon Bottou

机构 * New York University, New York（纽约大学） ； FAIR, Meta Inc.（FAIR、Meta公司） 纠错

AI总结 本研究展示了大规模记忆马赛克在扩展到大语言模型规模和真实数据集后，在训练知识学习和新任务执行方面优于transformers。

Comments Oral @ NeurIPS 2025

OrthoGeoLoRA: Geometric Parameter-Efficient Fine-Tuning for Structured Social Science Concept Retrieval on theWeb

OrthoGeoLoRA：用于Web上结构化社会科学概念检索的几何参数高效微调

Zeqiang Wang, Xinyue Wu, Chenxi Li, Zixi Chen, Nishanth Sastry, Jon Johnson, Suparna De

机构 * University of Surrey（萨里大学） ； Washington State University（华盛顿州立大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海分校） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 OrthoGeoLoRA通过几何约束改进低秩适应，实现更高效的参数微调，提升社会科学概念检索性能。

Identity-Robust Language Model Generation via Content Integrity Preservation

通过内容完整性保护实现身份鲁棒的语言模型生成

Miao Zhang, Kelly Chen, Md Mehrab Tanjim, Rumi Chunara

机构 * New York University（纽约大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 本文提出了一种轻量级、无需训练的框架，通过保留语义关键属性并中和非关键身份信息，实现身份鲁棒的语言模型生成，有效减少身份依赖性偏见。

CuMoLoS-MAE: A Masked Autoencoder for Remote Sensing Data Reconstruction

CuMoLoS-MAE：一种用于遥感数据重建的屏蔽自动编码器

Anurup Naskar, Nathanael Zhixin Wong, Sara Shamekh

机构 * Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学Courant数学科学研究所） 纠错

AI总结 CuMoLoS-MAE通过课程引导的蒙特卡洛随机集合屏蔽自动编码器，实现遥感数据的细尺度特征恢复和像素级不确定性量化，提升对流诊断与气候再分析精度。

Comments Accepted for poster presentation at the NeurIPS 2025 workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning. 5 pages, 2 figures

Beyond One-Size-Fits-All: A Survey of Personalized Affective Computing in Human-Agent Interaction

超越通用方案：人机交互中个性化情感计算的综述

Jialin Li, Maha Elgarf, Alia Waleed, Hanan Salam

机构 * Social Machines & Robotics (SMART) Lab, and the Center of AI & Robotics (CAIR), New York University, Abu Dhabi（社会机器与机器人（SMART）实验室，以及人工智能与机器人中心（CAIR），纽约大学阿布扎克分校） ； SMART Lab, New York University, Abu Dhabi（社会机器与机器人实验室，纽约大学阿布扎克分校） 纠错

AI总结 本文综述了人机交互中个性化情感计算的方法与挑战，提出分类体系并分析了不同交互模式和情境下的个性化技术。