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构建可解释的音乐标签复合特征
机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Essex（埃塞克斯大学）
AI总结 本文提出基于遗传编程的复合特征构建方法，通过数学结合基础音乐特征提升音乐标签性能，保留可解释性并优于传统深度学习方法。
Comments 5 pages, 8 figures, accepted at ICASSP 2026
生成式AI在金属有机框架设计与合成中的崛起
机构 * Deep Principle, Inc.（Deep Principle公司） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Washington University（华盛顿大学） ； Institute of Materials Science & Engineering, Washington University（华盛顿大学材料科学与工程研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Acceleration Consortium, University of Toronto（多伦多大学加速联盟） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of North Texas（北德克萨斯大学） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Canadian Institute for Advanced Research（加拿大高等研究院） ； NVIDIA（英伟达）
AI总结 生成式AI推动金属有机框架设计方法革新，通过自主提出并合成新型多孔结构，结合高通量计算筛选和自动化实验，形成加速发现闭环流程，提升清洁空气和能源应用材料性能。
Comments 10 pages, 5 figures
Journal ref Matter (2026)
ExVerus：通过反例推理进行证明修复
机构 * The University of Chicago（芝加哥大学） ； Purdue University（普渡大学） ； The University of Toronto（多伦多大学） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 ExVerus利用反例推理指导LLM生成更准确的证明，通过自动生成和验证反例来提高证明的鲁棒性和效率。
Comments 31 pages, 8 figures
Project Imaging-X：1000多个开放访问医学影像数据集的调查
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics（上海光学精密机械研究所） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Incept Labs ； Monash University（莫纳什大学） ； Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学丘成桐数学科学中心） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与产业研究院） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海科学智能研究院） ； Nankai University（南开大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； University College London（伦敦大学学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Alibaba Group, DAMO Academy, New York, NY, USA（阿里巴巴集团达摩院（纽约）） ； Tongji University（同济大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Academy for Clinical Innovation and Translation of Shanghai（上海临床创新转化研究院） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Shandong University（山东大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
AI总结 本文调查了1000多个开放访问医学影像数据集，揭示了其规模小、任务碎片化和分布不均的问题，并提出元数据驱动融合方法和交互发现门户，为医学影像数据集的整合和基础模型发展提供路线图。
Comments 157 pages, 19 figures, 26 tables. Project repo: \url{https://github.com/uni-medical/Project-Imaging-X}
AI留下什么足迹？儿童对AI环境成本的推理
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 研究通过Ecoprompt系统帮助儿童理解AI的环境影响，揭示其对AI使用的社会与环境权衡及责任感的认知。
TrendGen: 一套服装推荐与展示系统
机构 * SabinoDB ； University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 TrendGen通过智能服装推荐和生成技术提升在线购物体验，利用服装图像和产品属性生成趋势一致的搭配建议，并通过生成AI将原始图像转换为高质量的平铺视图。
实时面向开放领域的外观基注视估计
机构 * Huawei Technologies Canada（华为技术加拿大） ； University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 本文提出一种鲁棒的外观基注视估计框架，通过扩展图像空间和多任务学习提升泛化能力，实现在移动设备上的高精度实时注视跟踪。
CLIP存在短视：超越第一句话的注意力分配
机构 * University of Toronto Robotics Institute（多伦多大学机器人研究所） ； Mila - Quebec AI Institute（Mila - 魁北克人工智能研究所）
AI总结 CLIP模型在大规模数据上通过图像-文本对比学习获取可迁移的多模态特征，但其预训练过程偏向于短描述，导致复杂场景对齐不足。本文提出DeBias-CLIP，通过去除摘要句和子采样提升对齐效果，实现更优的长文本检索和鲁棒性。
Comments 20 pages, 15 figures, to be published in the CVPR 2026 proceedings
基于模式的上下文学习框架
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Acceleration Consortium（加速联盟） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)（加拿大高等研究院（CIFAR）） ； NVIDIA（英伟达）
AI总结 本文提出基于认知模式的上下文学习框架，通过提取先验示例中的认知构建块，生成抽象模式以增强模型推理能力，实验证明在化学和物理问题上性能提升达36.19%。
BHCast: 从单张模糊图像解锁黑洞等离子体动力学的长期预测
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NVIDIA（英伟达）
AI总结 BHCast通过单张模糊图像预测黑洞等离子体动力学，结合多尺度金字塔损失实现超分辨率和长期稳定预测，提取时空特征并利用梯度提升树恢复黑洞属性。
Comments CVPR 2026
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