Zhejiang University（浙江大学）

From Data to Behavior: Predicting Unintended Model Behaviors Before Training

从数据到行为：在训练前预测未预料的模型行为

Mengru Wang, Zhenqian Xu, Junfeng Fang, Yunzhi Yao, Shumin Deng, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出MDF方法，通过数据均值表示预测模型预训练阶段的潜在偏见和安全风险，实现高效检测。

Comments Work in progress

Journey to the Centre of Cluster: Harnessing Interior Nodes for A/B Testing under Network Interference

集群中心之旅：利用内部节点在存在网络干扰下的A/B测试

Qianyi Chen, Anpeng Wu, Bo Li, Lu Deng, Yong Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于内部节点的A/B测试方法，通过直接平均内部节点来降低方差，并利用反事实预测器调整协变量分布偏移，以提高估计精度。

Comments ICLR 2026

SynthVerse: A Large-Scale Diverse Synthetic Dataset for Point Tracking

SynthVerse：一个大规模多样化合成数据集用于点跟踪

Weiguang Zhao, Haoran Xu, Xingyu Miao, Qin Zhao, Rui Zhang, Kaizhu Huang, Ning Gao, Peizhou Cao, Mingze Sun, Mulin Yu, Tao Lu, Linning Xu, Junting Dong, Jiangmiao Pang

机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Durham University（杜伦大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Duke Kunshan University（杜克昆山大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 SynthVerse通过提供大规模多样化合成数据集，提升点跟踪任务的泛化能力和评估效果。