University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Designing AI-Resilient Assessments Using Interconnected Problems: A Theoretically Grounded and Empirically Validated Framework

利用互联问题设计AI鲁棒评估：一种理论严谨且经验证实的框架

Kaihua Ding

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种理论严谨且经验证实的框架，通过设计互联问题来提高评估的AI鲁棒性，挑战了开放性评估的鲁棒性假设，并提供了实证支持和实用设计方法。

Comments 8 pages, 3 figures and 3 tables, under submission to IEEE FIE

Does Object Binding Naturally Emerge in Large Pretrained Vision Transformers?

大规模预训练视觉变换器中物体绑定是否自然涌现？

Yihao Li, Saeed Salehi, Lyle Ungar, Konrad P. Kording

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Machine Learning Group, Technical University of Berlin（柏林技术大学机器学习小组） 纠错

AI总结 研究发现大规模预训练视觉变换器中自然涌现出物体绑定能力，通过分析ViT各层嵌入发现IsSameObject能有效引导注意力，挑战了ViTs缺乏物体绑定的传统观点。

Comments Accepted as a Spotlight at NeurIPS 2025