University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Bigram Subnetworks: Mapping to Next Tokens in Transformer Language Models

双元子网络：映射到下一个标记的Transformer语言模型

Tyler A. Chang, Benjamin K. Bergen

机构 * Department of Cognitive Science University of California San Diego（认知科学系，加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 研究发现Transformer语言模型中存在双元子网络，这些子网络能基于当前标记预测下一个标记，且对模型性能至关重要。

Comments NeurIPS 2025

NavMapFusion: Diffusion-based Fusion of Navigation Maps for Online Vectorized HD Map Construction

NavMapFusion: 基于扩散的导航地图融合用于在线向量化的高精度地图构建

Thomas Monninger, Zihan Zhang, Steffen Staab, Sihao Ding

机构 * Mercedes-Benz Research & Development North America, USA（梅赛德斯-奔驰北美研究与开发） ； University of Stuttgart, Germany（斯图加特大学） ； University of California, San Diego, USA（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Southampton, United Kingdom（南安普顿大学） 纠错

AI总结 NavMapFusion通过结合低保真先验与高保真传感器数据，利用扩散模型实现在线高精度地图构建，提升环境表示的准确性和实时性。

Comments Accepted to 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2026)

Beyond Top Activations: Efficient and Reliable Crowdsourced Evaluation of Automated Interpretability

超越最活跃激活：高效且可靠的自动解释性众包评估

Tuomas Oikarinen, Ge Yan, Akshay Kulkarni, Tsui-Wei Weng

机构 * UC San Diego（斯克里普斯海洋研究所） 纠错

AI总结 本文提出两种技术，通过模型引导的重要性采样和贝叶斯评分聚合，实现高效且可靠的自动解释性众包评估，显著降低评估成本并提升结果准确性。

ActiveInitSplat: How Active Image Selection Helps Gaussian Splatting

ActiveInitSplat: 活动图像选择如何帮助高斯溅射

Konstantinos D. Polyzos, Athanasios Bacharis, Saketh Madhuvarasu, Nikos Papanikolopoulos, Tara Javidi

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

AI总结 ActiveInitSplat通过主动选择图像来优化高斯溅射的初始化和训练，提升了渲染性能。