University of Southern California（南加州大学）

TAGFN: A Text-Attributed Graph Dataset for Fake News Detection in the Age of LLMs

TAGFN：一种用于LLMs时代虚假新闻检测的文本属性图数据集

Kay Liu, Yuwei Han, Haoyan Xu, Henry Peng Zou, Yue Zhao, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 TAGFN是一种用于虚假新闻检测的文本属性图数据集，旨在评估传统和基于LLM的图异常检测方法，并促进LLMs的虚假信息检测能力发展。

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Trustless Federated Learning at Edge-Scale: A Compositional Architecture for Decentralized, Verifiable, and Incentive-Aligned Coordination

边缘规模下的无信任联邦学习：一种组合架构用于去中心化、可验证和激励对齐的协调

Pius Onobhayedo, Paul Osemudiame Oamen

机构 * Marshall School of Business University of Southern California（南加州大学马歇尔商学院） ； School of Natural and Computing Sciences University of Aberdeen（阿伯丁大学自然与计算科学学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种组合架构，通过加密收据、几何测量、并行所有权和时间锁定政策，解决边缘规模联邦学习中的去中心化、可验证性和激励对齐问题。

CartoonSing: Unifying Human and Nonhuman Timbres in Singing Generation

CartoonSing: 统一人类与非人类声音在歌唱生成中的表现

Jionghao Han, Jiatong Shi, Zhuoyan Tao, Yuxun Tang, Yiwen Zhao, Gus Xia, Shinji Watanabe

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 CartoonSing通过统一框架生成非人类声音，解决非人类声音数据稀缺和音色差异问题，拓展了歌唱生成的应用范围。