University of Washington（华盛顿大学）

Human Decision-making is Susceptible to AI-driven Manipulation

人类决策易受AI驱动的操控

Sahand Sabour, June M. Liu, Siyang Liu, Chris Z. Yao, Shiyao Cui, Xuanming Zhang, Wen Zhang, Yaru Cao, Advait Bhat, Jian Guan, Wei Wu, Rada Mihalcea, Hongning Wang, Tim Althoff, Tatia M. C. Lee, Minlie Huang

机构 * The CoAI Group, DCST, Institute for Artificial Intelligence, Tsinghua University, Beijing, China（CoAI小组、DCST、人工智能研究所、清华大学、北京中国） ； State Key Laboratory of Brain and Cognitive Sciences, The University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（脑与认知科学国家重点实验室、香港大学、香港特别行政区中国） ； The LIT Group, Department of Computer Science and Engineering, University of Michigan, Ann Arbor（LIT小组、计算机科学与工程系、密歇根大学、安阿伯） ； Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA（保罗·G·阿伦计算机科学与工程学院、华盛顿大学、西雅图华盛顿州美国） ； ANT Group（ANT集团） 纠错

AI总结 研究发现人类在金融和情感决策中易受AI操控，操控代理显著提高了用户对隐藏激励的评分，表明需加强伦理监管以保护自主权。

Comments Work in progress

Data assimilation and discrepancy modeling with shallow recurrent decoders

数据同化与偏差建模与浅层递归解码器

Yuxuan Bao, J. Nathan Kutz

机构 * Department of Applied Mathematics, University of Washington（应用数学系，华盛顿大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Washington（电气与计算机工程系，华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文提出DA-SHRED框架，通过浅层递归解码器弥合仿真与现实的差距，并恢复复杂系统中缺失的动力学。

Comments 27 pages, 11 figures

On the Regulatory Potential of User Interfaces for AI Agent Governance

关于用户界面在AI代理治理中的调节潜力

K. J. Kevin Feng, Tae Soo Kim, Rock Yuren Pang, Faria Huq, Tal August, Amy X. Zhang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出通过调节AI代理的用户界面来增强透明性和行为规范，从而在系统和基础设施层面实现治理。

Comments RegML workshop at NeurIPS 2025 (oral)

Generating Fit Check Videos with a Handheld Camera

使用手持相机生成符合检查的视频

Bowei Chen, Brian Curless, Ira Kemelmacher-Shlizerman, Steven M. Seitz

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于视频扩散模型的方法，利用手持设备和静态照片生成逼真的全身视频，通过多参考注意力机制和图像微调策略提升视频真实感。

Evaluating LLMs in Open-Source Games

评估大型语言模型在开源游戏中的表现

Swadesh Sistla, Max Kleiman-Weiner

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文评估了LLMs在开源游戏中预测策略和分析合作策略形成的能力。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)