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

ENIGMA: EEG-to-Image in 15 Minutes Using Less Than 1% of the Parameters

ENIGMA：在15分钟内使用少于1%的参数实现EEG到图像的转换

Reese Kneeland, Wangshu Jiang, Ugo Bruzadin Nunes, Paul Steven Scotti, Arnaud Delorme, Jonathan Xu

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Princeton Neuroscience Institute（普林斯顿神经科学研究所） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 ENIGMA通过简单高效架构，在15分钟内实现EEG到图像的高精度解码，显著提升性能和微调效率。

From Preferences to Prejudice: The Role of Alignment Tuning in Shaping Social Bias in Video Diffusion Models

从偏好到偏见：对齐调谐在视频扩散模型中塑造社会偏见的作用

Zefan Cai, Haoyi Qiu, Haozhe Zhao, Ke Wan, Jiachen Li, Jiuxiang Gu, Wen Xiao, Nanyun Peng, Junjie Hu

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 本文研究了对齐调谐在视频扩散模型中如何塑造社会偏见，提出VideoBiasEval框架以评估和缓解偏见，揭示了对齐调谐使偏见更稳定且刻板化的现象。

Comments TMLR

Multi-modal Gaussian Process Variational Autoencoders for Neural and Behavioral Data

多模态高斯过程变分自编码器用于神经和行为数据

Rabia Gondur, Usama Bin Sikandar, Evan Schaffer, Mikio Christian Aoi, Stephen L Keeley

机构 * Fordham University（福特汉姆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Icahn School of Medicine at Mount Sinai（Mount Sinai医学院） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 本文提出多模态高斯过程变分自编码器，用于分析神经和行为数据的共享与独立潜在结构，提升数据重建和解释性。

Comments Updated version published in ICLR 2024

Journal ref In The Twelfth International Conference on Learning Representations. (2024)