University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

From Native Memes to Global Moderation: Cross-Cultural Evaluation of Vision-Language Models for Hateful Meme Detection

从本土迷因到全球监管：跨文化评估视觉-语言模型在仇恨迷因检测中的应用

Mo Wang, Kaixuan Ren, Pratik Jalan, Ahmed Ashraf, Tuong Vy Vu, Rahul Seetharaman, Shah Nawaz, Usman Naseem

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； Nile University（尼罗大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Johannes Kepler University（约翰尼斯·开普勒大学） 纠错

AI总结 本文通过跨文化评估揭示视觉-语言模型在仇恨迷因检测中的文化偏见问题，并提出本土语言提示和一样本学习等改进策略以提升模型的公平性和鲁棒性。

Comments 12 pages, 5 figures, Proceedings of the ACM Web Conference 2026 (WWW '26)

Secure AI-Driven Super-Resolution for Real-Time Mixed Reality Applications

安全的人工智能驱动超分辨率用于实时混合现实应用

Mohammad Waquas Usmani, Sankalpa Timilsina, Michael Zink, Susmit Shannigrahi

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Tennessee Technological University（田纳西科技技术大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种安全的人工智能驱动超分辨率方法，用于降低混合现实应用中的带宽和延迟，通过下采样和部分加密减少数据传输，并利用机器学习模型高效重建高分辨率点云。

AutoDiscovery: Open-ended Scientific Discovery via Bayesian Surprise

AutoDiscovery: 通过贝叶斯惊喜实现开放性科学发现

Dhruv Agarwal, Bodhisattwa Prasad Majumder, Reece Adamson, Megha Chakravorty, Satvika Reddy Gavireddy, Aditya Parashar, Harshit Surana, Bhavana Dalvi Mishra, Andrew McCallum, Ashish Sabharwal, Peter Clark

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） ； Capital One 纠错

AI总结 AutoDiscovery通过贝叶斯惊喜驱动科学探索，实现开放性科学发现，显著提升发现数量和质量。

Comments Accepted to NeurIPS 2025: https://neurips.cc/virtual/2025/loc/san-diego/poster/116398